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针对某一企业现有的外螺纹表面质量检测装置效率低、功能不完善、难以实现在线检测的问题,提出采用机器视觉及基于神经网络的智能模式识别技术设计一套自动检测不同类型螺纹零件的几何参数,并对其表面缺陷进行智能化识别、分类的系统。介绍了系统架构及部件选型,基于VS2008、Open CV等软件开发平台,设计了外螺纹尺寸检测、头部槽型识别及表面缺陷识别的实现方法。实验表明,系统具有精度高、速度快、运行稳定等优点。 相似文献
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运用图像处理技术,设计PCB板线路检测系统。采用Labview语言编写图像预处理、阈值分割、形态学滤波、缺陷识别等程序模块,并针对PCB图像特点,根据线路缺陷的特征,构建一个能够分析和识别PCB线路断路、短路、缺损和毛刺等缺陷的PCB板线路检测系统。实验结果表明,该检测系统能够比较好地识别PCB板线路缺陷,且算法操作简单,有广泛的应用前景。 相似文献
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研究在线视觉检测玻璃瓶气泡和结石的分类方法.根据检测系统具体的应用环境,实现了线性预分类器和BP神经网络分类器,并通过提取合理的样本特征,参数调整,整体优化了玻璃瓶气泡和结石分类识别过程,同时满足了生产的实时要求和识别的精度. 相似文献
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为了检测釉面陶瓷表面的斑点、划痕、崩角等常见缺陷,提出了一种采用同轴光照方式和CCD为图像获取工具的数字图像实时在线检测系统.该系统根据地方企业生产的白釉面陶瓷的特点,通过边界提取和图像形态学闭运算获得图片的ROI（感兴趣区域）,再与经过分离中值滤波算法处理过的ROI进行对比,从而确定陶瓷的缺陷信息.实验表明：该方法不像传统的神经网络和SVM算法需要建模,所以检测速度较快,且准确度高,检测效率超过3个熟练工人,可以满足当地企业生产陶瓷种类多且外形不定的检测要求. 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(10):24-27
针对传统煤渣含碳量检测技术过程繁琐、时间长、不能在线检测等缺陷,介绍一种基于机器视觉的煤渣含碳量快速自动检测技术。该技术通过采集煤渣采集装置中的图像数据,经过CCD图像灰度处理、边缘识别及提取、灰度特征值提取、灰度特征值标定等,快速识别出煤渣含碳量。实验结果表明,煤渣含碳量在2%~16%时,该技术的煤渣含碳量分辨率在1%以内。工业锅炉的煤渣含碳量通常在8%~16%,煤渣热损失在4%~8%,因此该技术对于工业锅炉的送风量调控具有工程指导意义。 相似文献
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介绍了通过机器视觉和OCR识别方法来判断测温仪上LED数码管的工作状态的缺陷检测系统,以提高产品的质量,减轻质检人员负担.系统主要采用机器视觉识别出的LED字符与系统发出的命令字相对照的方法实现缺陷检测.首先通过CRC-16算法生成各个仪器的命令字,然后通过RS485总线分别向仪器发送显示字符命令,通过红色滤光片采用机器视觉采集LED图像,并对图像进行二值法处理、“闭”运算、腐蚀运算.在OCR识别中使用扩大训练字符集及大范围识别参数调整的方法,解决了LED数码管在OCR识别过程中遇到的断码、小数点误判及字符变形、变小问题.系统在投运后运行可靠,稳定,OCR识别误码率小于万分之五. 相似文献
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陈滔 《遵义师范学院学报》2023,(2):85-88
针对传统检测方法对焊接缺陷图像识别的缺点，提出基于改进粒子群算法优化的K-means聚类的焊接缺陷图像识别方法。运用HOG算法提取焊接缺陷图像的特征，利用IPSO算法对K-means聚类模型的聚类点数K进行参数寻优，从而实现对焊接缺陷的检测识别，实验验证表明，该方法能够有效提高焊接缺陷图像的识别效果，总体识别准确度达到94%。 相似文献
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针对传统CCD皮革检测系统成像视场小,以及传统皮革缺陷检测方法主要对皮革局部区域进行检测,应用在整张皮革缺陷检测上还需进行图像拼接等问题,提出一种高清整张皮革表面缺陷自动检测方法。首先根据高清整皮一次成像系统获取的整张皮革（整皮）图像特点,提出基于饱和度的整张皮革有效区域提取方法提取皮革区域（Region of Interest, ROI）;然后,为了在整皮图像ROI区域内一次对多种不同类型缺陷进行检测与定位,提出基于增强缺陷边缘的算法对皮革表面缺陷进行自动检测与定位。与传统皮革局部区域缺陷检测方法相比,该方法直接对整皮图像进行检测,无须再应用图像拼接算法得到最终结果,且能在一定程度上克服光照不均的影响,因此可以快速、准确地自动检测与定位整张皮革缺陷。 相似文献
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在缺陷检测过程中,由于光照角度和亮度等因素导致采集的图像亮度较小,对比度不明显,使用一般相机采集某些材料表面图像时不能取得较好的效果。工业相机成像质量通常高于普通相机,因此利用Basler工业相机获取丝绸材料表面缺陷,基于图像处理缺陷检测技术提取丝绸表面缺陷图像。首先对图像进行灰度转换,得到单通道灰度图像,以便进行图像二值化处理。由于二值化图像有噪声点,用简单的模糊处理无法有效消除,需对图像进行开运算。将图像腐蚀后再进行膨胀,基本上可解决图像噪声问题,根据最后提取的图像轮廓进行筛选,提取出轮廓缺陷。经过检测发现,该算法对工业工件表面缺陷提取更准确,效果更好,可高效检测丝绸表面缺陷,提高生产效率。 相似文献
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苹果是我国年产量最高的水果,但出口量不足总产量的 2%,采用基于图像处理的水果表面缺陷检测技术可促进水果的分级与销售。以红富士苹果为研究对象,首先采集苹果的 RGB 图像,并根据转换公式得到图像的 HSV 彩色模型,对饱和度 S 分量进行阈值分割与孔洞填充,获得苹果背景分离模板|然后根据背景分离模板得到 R 分量的背景分离图,并对分离背景后的 R 分量进行亮度校正|最后采用单阈值分割法提取缺陷。实验共采集 300 个苹果样本,包括缺陷果 200 个,正常果 100 个,其中对缺陷果的识别率达到 96.5%,对正常果的识别率达到 100%。实验结果表明,采用 S 分量获取背景分离模板,并结合亮度校正算法,可在不增加额外拍摄装置的情况下获得较好的缺陷提取效果。 相似文献
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檀甫贵邹复民刘丽桑李建兴 《福建工程学院学报》2020,(3):267-272
针对软包锂电池表面缺陷检测,基于机器视觉技术提出了一种改进的自动检测方法。 对图像进行预处理后,将Canny 算子检测法和Close_Edges 算子检测法相结合,分割出软包锂电池表面的缺陷?最后以最小外接矩形法计算出划痕的长度和宽度,以累加法计算出针孔的直径。 实验结果表明该方法能够有效分割出软包锂电池表面的划痕和针孔,缺陷尺寸计算的误差低于5%。 相似文献
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针对PCB板缺陷检测中用传统SURF算法进行图像匹配精度不高的问题,提出一种生产工序中运动平台机械误差先验信息与SURF特征提取相结合的MSURF配准算法。通过提取计算SURF特征点,求出对应特征点对的距离;在PCB运动平台机械误差分析的基础上,依据先验阈值边界条件筛除异常匹配特征点对;求出两幅图像满足最小二乘拟合准则的映射关系,并将其用于图像配准。在机械运动误差0.05~0.10 mm范围内对42 mm×42 mm的PCB图像配准实验,结果表明:提出的图像配准方法速度快、精度高,适用于产线PCB缺陷检测。 相似文献
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本文对物体表面缺陷进行研究和检测.而检测的方法是采用LED环形灯光直接暗视场正面照明方式来提取插座面板划痕图像.具体过程是使用动态阈值分割图像,并采用放射变换、区域特征处理及连通区域提取等技术来检测出插座面板划痕. 相似文献
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吴立春 《重庆第二师范学院学报》2012,25(6):36-38,66
介绍并比较了几种基于分形理论的边缘检测技术,包括基于分形编码的图像边缘检测、基于离散分数布朗随机模型的图像边缘检测、基于多重分形方法的图像边缘检测、利用人造目标和自然背景的不同分形特征提取目标边缘。具有不同分形特征的图像采用不同的的算法都可以取得较理想的效果,但实际上无论哪一种算法在解决一定问题的同时也存在不同类型的缺陷。因而,寻求更理想的分形方法应用在图像边缘检测中将仍然是图像处理与分析中研究的主要问题之一。 相似文献
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以某常减压装置含缺陷管道为研究对象,采用超声相控阵检测方法对管道焊接接头进行无损检测,确定管道缺陷类型和尺寸,根据GB/T 19624—2019推荐的安全评定方法对管道缺陷进行安全评定,通过改变缺陷的大小和间距,探究缺陷类型、尺寸和相互位置对管道安全评定的影响,结果表明：裂纹缺陷单独存在时,缺陷高度对安全评定影响最大;未焊透缺陷单独存在时,缺陷长度对安全评定影响最大;两条缺陷共存时,随着缺陷间距S的增大,缺陷处应力先缓慢增大后快速减小并逐步趋于稳定,但是由于管道中缺陷数量增加,导致两条单独存在时均安全的缺陷在共存时可能造成管道不安全。 相似文献
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手机锂电池保护板在生产过程中需要利用视觉检测镍片角度偏差、折叠等各类缺陷,但由于镍片尺寸小且这些缺陷在灯光下会产生不同程度的反光,导致获得的镍片图像边缘不清晰。为此,本研究提出了一种基于Canny算子和双线性插值的高亮镍片边缘提取算法。首先对原始图像分割出感兴趣区域并进行灰度处理,再利用Canny算子提取其像素级边缘,最后用双线性插值法提取其亚像素级边缘。为验证该算法的有效性,将其与工程中常用的Sobel 边缘提取算法进行实验对比,计算边缘内部包含面积的像素数量、等级及边缘提取的时间,判断两类算法在精度和效率上的优劣。实验结果表明,基于Canny 算子和双线性插值的高亮镍片边缘提取算法能精准提取镍片的亚像素边缘,提取的像素精度达到了0.1 pixel,平均边缘提取时间为0.835 s,比Sobel 节省了20.57%的时间,能够满足工业生产的精度需求与效率要求。 相似文献