一种方向性纹理织物疵点的检测方法

首先,利用Hough获取织物的纹理主方向及其正交方向,由Gabor滤波器沿着这两个方向分别进行滤波,取模值图像为输出;然后,应用最大熵对两个输出模值图像进行二值化分割,融合这两个分割后的图像并进行形态学处理和去除孤立点;最后,得到疵点图像检测结果.实验选取5种织物疵点进行验证,结果表明:该方法针对不同纹理方向的织物都有良好的检测效果,且滤波器数量少,无需事先学习.     

采用频域滤波的织物疵点检测方法

首先,通过傅里叶变换获得含有疵点的织物频谱图,根据频谱图设计频域滤波器分离正常的纹理信息,保留疵点信息;然后,通过傅里叶逆变换进行灰度图重构,得到去除正常纹理的疵点图像;最后,经过高斯平滑后二值化分割出织物疵点.实验选取5种织物疵点进行验证,结果表明:采用频域滤波的织物疵点检测方法检测效果良好,且检测率达到90%以上.     

基于Labview机器视觉的SIM卡槽缺陷检测系统研究

设计了一套基于Labview机器视觉的SIM卡槽缺陷检测系统,首先通过光学相机获得SIM卡槽的彩色图像,并结合Labview软件对图像进行灰度化处理和模板匹配算法,获得模板的匹配特征及位置;其次对图像进行形态学处理细化目标轮廓;再对图像进行二值化处理,得到引脚上白色的斑点面积,通过判断斑点面积来确认引脚是否存在折弯、变形、缺失等情况;最后采用彩色定位算法来判断SIM卡槽上引脚是否存在漏铜情况,实现对SIM卡槽缺陷的准确检测,并将检测结果在人机交互界面进行显示.试验表明,所设计的检测系统误报率为0,漏报率为0,平均检测时间小于750 ms,满足实际生产的应用需求.