基于机器视觉的钢板表面缺陷在线实时检测系统

钢板表面缺陷将对钢的耐磨性、抗腐蚀性等带来一定的影响,本文提出一种基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统。设计了光学成像子系统、图像实时采集子系统、图像准实时处理子系统及缺陷分类子系统。采用模块化设计方便系统在硬件和软件上的扩展,最后采用多分类器集成方法对图像缺陷进行自动分类识别。     

基于机器视觉的表面缺陷检测研究综述

表面缺陷是工业产品生产中不可避免的问题,如果不及时发现并处理,将会影响产品的表观质量及性能,导致企业生产效益下降。基于机器视觉的表面缺陷检测方法在一定程度上克服了传统人工检测方法的检测效率低、误检及漏检率高的问题,在现代化的工业生产中得到了广泛的应用。本文归纳总结了近年来机器视觉表面缺陷检测领域的研究成果,分析了国内外缺陷检测技术的研究现状,阐述了机器视觉缺陷检测系统的组成及工作原理,综述了视觉缺陷检测所涉及到的相关理论和应用方法,比较了主流机器视觉检测方法的优缺点,并指出了现有机器视觉缺陷检测技术存在的问题,对以后的发展趋势进行了展望。     

DIP外观缺陷机器视觉检测系统

设计简单光学成像系统实现单个面阵CCD的三维机器视觉检测,利用图像顺序形态学以及基于知识的阈值选择算法对双列直插式芯片DIP（Dual Inl i ne Package）管脚图像进行预处理,检测过程引入质量控制图方法分析系统误差对系统稳定性的影响,采用时间序列建模预测系统检测误差并调整检测结果.实验结果表明系统检测精度高,实时性好,满足多种DIP在线检测的要求.     

基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统

研究了一种基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统，它采用模块化硬件设计，图像处理软件满足实时检测的要求，可以有效地检测了生产线上的带钢表面缺陷。为该系统设计了一种基于规则表分类器、模糊算法及人工神经网络的组合式多级分类器，具有一定的学习能力，当待测材料或有关设备发生变化时，系统可以根据缺陷样本库对分类器进行训练，以适应生产线的相关变化。系统具有较强的容错性、适应性及可移植性。     

高温连铸坯表面缺陷的机器视觉无损检测

针对高温连铸坯表面缺陷无法在线检测问题,采用机器视觉技术和相应的试验装置,建立了高温背景下CCD快门控制时间成像模型,同时设计分类器算法对缺陷种类进行归类.系统所选CCD成像装备采用水冷风冷双层冷却方式,在高温状态下能长时间连续工作.系统可检测最大铸坯宽度为3 000 mm,能有效抑制铸坯表面振痕产生的图像噪声影响,实现热态铸坯表面缺陷在线检测与分类.     

活塞包胶组件表面缺陷的机器视觉检测研究

活塞包胶组件是摩托车减震器的重要组成部分,其表面缺陷的人工目测精度低、速度慢。在借鉴国内外研究的基础上,提出了一种基于机器视觉的活塞包胶组件表面缺陷检测系统。硬件方面,设计了光学照明方式,完成了机器视觉系统的研制。软件方面,提出了缺陷检测算法。端面以目标连通域面积为依据判定缺陷,侧面图像则结合组件侧面轮廓分析和连通域特性分析来检测缺陷。实验表明,该系统能够有效的检测出活塞包胶组件的表面缺陷。     

机器视觉玻壳缺陷检测方法的研究

研究了利用机器视觉检测技术识别玻壳缺陷的方法.针对玻壳图像中缺陷的特征,采用Kirsch梯度算子法对图像进行处理,取得了理想的效果,可识别出玻壳缺陷.     

基于机器视觉的胶囊缺陷检测装置设计

针对单一角度采集的图像检测样本存在的高误检率、错误率等问题,文章提出一种特殊的打光方案及相机安装方案,实现对胶囊360°全方位的缺陷检测,利用彩色相机填补了胶囊异色点、黑点,印字、小切口以及混批等缺陷不能检测的空白。在胶囊有序传送的前提下,提出"隔组间排"原理,以更多时间和空间使电磁铁伸缩杆完成踢废动作,平衡"传送效率""检测效率""踢废效率"三者之间的矛盾,提高设备的处理能力,实现胶囊的缺陷检测。     

重轨表面缺陷机器视觉检测的关键技术

针对重轨生产线中重轨表面缺陷在线检测的困难,提出了基于机器视觉检测的系列关键技术,包括缺陷成像机理、多CCD组合采集器、图像处理技术、基于多空间的缺陷参数提取等.通过图像校正、基于支持向量机(SVM)的直线(面)边缘搜索算法和缺陷特征参数提取等核心技术,可获得完整的重轨全表面的图像,其提纯的缺陷特征参数可以进行模式识别.实验验证表明,采用上述关键技术对重轨表面常见的缺陷识别,正确率在80%以上,达到了工程检测的需要.     

基于机器视觉的食品缺陷检测系统研究

为解决食品生产过程中产品残缺问题,研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法,以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统,对单目摄像机进行标定,利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;最后对处理完成图像进行区域检测,得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%,并满足高精度、实时性的要求,为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。     

基于机器视觉的螺纹参数检测

依靠机器视觉技术,对螺纹检测的图形处理技术进行了研究,提出了螺纹多参数的检测方法。介绍了图像处理技术中的预处理、边缘轮廓提取、参数标定等技术,并研制了相应的检测软件。实验结果表明该软件能对螺纹进行实时、高速的检测。     

新型铝锭连续铸造机浇铸过程控制方法研究

提出一种基于可变论域模糊控制与仿人智能PID控制相结合的控制策略,并将其应用于20 kg铝锭连续铸造机控制系统中.实验表明该系统同步精度高、性能稳定.     

计算机视觉在条形码缺陷检测中的应用

提出一种新的基于计算机视觉技术的识别方法.通过各种计算机视觉算法的合理配置,达成对缺陷条形码的修正和识别.在预处理阶段,采取线性灰度化方法和Ostu阈值分割方法,增强黑色条纹和白色背景之间的对比度;在条纹定位阶段,采取Canny边缘检测和Hough变换,有效定位黑色条纹对应的直线特征.实验结果表明:该方法对缺陷条形码的识别是有效的.     

对压铸机合模机构的结构分析

文章以合模机构所能产生的锁模力为研究对象,通过对合模油缸与机铰进行力学分析,增进了对压铸机合模机构的了解,并对现有压铸机的设计提出一些改进意见。     

基于机器人视觉的汽车零配件表面缺陷检测算法研究与实现

对机器人视觉进行研究,建立检测算法模型.通过分析图像相减匹配算法工作机理,结合汽车零配件生产系统,建立一种基于Siemens PLC的表面缺陷检测仿真平台,以验证该算法的可靠性.实验结果表明,该算法模型可以稳定地检测到缺陷目标.     

图像处理耦合机器视觉的芯片表面缺陷检测研究与应用

微电子工业中芯片表面外观检查需求已广泛存在,而人眼检测已愈来愈不能对应当前自动化、数字化的要求.当前已有图像处理技术应用在电子芯片外观检查上,但往往没有整套的系统,只是针对某个问题提出算法或解决方法.对此,提出了一个图像处理耦合机器视觉的芯片表面缺陷检查系统,并在软件硬件上集成实现.首先设计并搭建光源取像平台;然后基于轮廓定位芯片ROI区域,识别各种缺陷.最后,引入IO卡控制传动伺服、读码器记录芯片ID、基于Socket通信完成电算统计,从而完善整个系统.对比实验结果显示:与人工检测方法相比,所提方案具备更高的效率和精度.