基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法

针对目前螺纹缺陷检测方法效率低,在线检测较难实现等问题,提出了一种基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法。通过工业CCD相机来采集螺纹的缺陷图像,对图像进行灰度化、增强、二值化和去噪处理。去噪方法选择的是数学形态学运算。数学形态学的腐蚀、膨胀、开运算和闭运算操作能够有效地保留螺纹形状特性,并且有效地保留螺纹的边缘信息。通过投影的方式定位螺纹主要部位,将螺纹的顶部和底部去掉,减少误操作。该算法通过使用减法运算定位螺纹的缺陷,从而检测出螺纹缺陷位置。实验结果表明,该算法具有较强的识别和检测缺陷的能力,满足了基本的设计需求。     

基于机器视觉的软包锂电池表面缺陷检测

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%。     

基于机器视觉的药瓶缺陷检测系统设计

随着当今社会医药行业的发展,对药瓶缺陷精准检测尤为重要.系统采用S7-1200PLC作为核心控制器,完成了基于机器视觉的缺陷检测系统设计,包括机械结构设计、电气控制系统设计、图像处理设计、上位机软件系统设计四大部分.在分析现有缺陷检测问题的基础上,对四大模块进行设计及对内部原理进行剖析,形成以机械、电气、视觉、软件为一...     

基于机器视觉的瓷砖尺寸检测研究

以瓷砖尺寸的检测为研究对象,研究了基于机器视觉的瓷砖尺寸检测。根据瓷砖的国家标准,利用机器视觉传感器,对采集图像进行降噪和图像增强,构建了一套瓷砖尺寸在线检测装置,并对该装置进行试验验证。结果表明,机器视觉对瓷砖尺寸检测达到国家标准和企业标准。     

基于机器视觉的纺织品疵点检测系统

本文研究了一种基于机器视觉的纺织品疵点检测系统，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，可以有效检测出生产线上的疵点。并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，系统可根据疵点样本库对分类器进行训练，以适应生产线的相关变化。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于机器视觉的日用瓷表面缺陷检测

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.     

基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统

带钢的表面质量对材料刚度、强度以及稳定性等力学性能有重要影响,是影响产品良率的关键因素,因此在生产过程中对带钢表面进行缺陷检测意义重大。采用传统人工肉眼检测方式易受到人为主观因素影响,检测速度慢、精度低。文章以开源视觉软件Open CV为基础,搭建基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统,提升自动化水平,具有重要的工程价值。     

一种基于机器视觉和深度残差收缩网络的智能制造缺陷检测方法

针对基于显性知识的智能制造缺陷检测机制在工程实践中日益凸显的若干缺陷,提出了一种基于机器视觉和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage networks, D-RSN)的智能制造缺陷检测方法,并进行了先验环境下的仿真验证。首先利用互补金属氧化物半导体(complementary metal oxide semiconductor, CMOS)相机集群搭建快速机器视觉图像获取装置,形成融合前置训练集和后置测试集的图像特征数据池;然后利用D-RSN对数据池前置训练集进行图像缺陷特征隐性知识学习辨识,构建时间正序下的图像缺陷特征全息感知机制;最后利用深度长短期记忆(deep long short-term memory, D-LSTM)神经网络对数据池后置测试集进行图像缺陷自主检测,借助图像缺陷定位及分类函数输出检测结果。选取某医用外科口罩智能制造生产线为工程实践验证载体,对模型进行了工程应用实践验证,结果表明：所提方法较好地改善了基于显性知识的智能制造缺陷检测机制在工程实践中日益凸显的若干缺陷,可以自主学习辨识图像缺陷特征隐性知识,大幅度提高了智能制造缺陷检测有效率...     

基于机器视觉的芯片成型分离视觉检测系统的研究

芯片引脚是否合格,是成型分离制程检测的关键。针对这一问题,应用机器视觉和机器自动化技术,研制出实现成型分离制程芯片检测自动化的检测系统。实验测试表明,该设备具有较高的检测精度和检测速度,能够满足生产需要。     

基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测

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.     

基于机器视觉的芯片成型分离视觉检测系统的研究

芯片引脚是否合格,是成型分离制程检测的关键。针对这一问题,应用机器视觉和机器自动化技术,研制出实现成型分离制程芯片检测自动化的检测系统。实验测试表明,该设备具有较高的检测精度和检测速度,能够满足生产需要。     

基于贝叶斯网络的变压器故障推理模型

变压器是电力网络的重要设备。为保障变压器安全运行,针对以往故障推理过程中征兆特征过于复杂和没有加入不良工况问题,建立基于贝叶斯网络的变压器故障推理模型。该模型通过对变压器的在线监测,在对以往变压器的不良工况、故障类型、征兆特征进行数据分析的基础上,对变压器监测数据进行推理,得到变压器故障类型的可能性排序。该模型选取征兆特征的一个优化组合进行分析,使推理过程更加简洁,提高了推理结果的准确性。以某种典型的油浸式变压器故障为例进行推理仿真,仿真结果证明了该模型的可靠性和准确性。     

基于机器视觉的车道标志线检测研究

针对车辆辅助驾驶或自主驾驶中的车道保持问题, 研究了基于视觉的车道标志线实时检测方法. 介绍了系统组成、工作原理和车道模型, 并着重讨论了车道图像的检测算法. 其主要思想是在图像上选取几个合适的处理区域, 通过对每个处理区域进行适当的预处理、边缘检测和霍夫变换等过程来提取车道描述特征. 试验结果表明, 该方法具有实时性好、识别可靠性高等特点, 在一定程度上能为后续的辅助驾驶或自主驾驶提供决策依据.     

基于机器视觉的板材表面缺陷检测方法

基于机器视觉技术对板材表面缺陷检测进行研究,设计了在线检测的硬件系统和软件处理流程,介绍了图像预处理、图像分割和目标提取等处理方法并对缺陷图像进行相应处理。利用C#软件对板材缺陷在线检测进行人机交互界面设计和在线调试及在线检测。实验结果表明,本检测方法可行,误检率低,可很好地应用于木材自动化生产过程的在线检测。     

基于机器视觉的电梯钢丝绳缺陷检测系统研究

电梯是现代高层建筑必不可少的组成部分,而作为电梯最重要的零部件,曳引钢丝绳在使用过程中经常会出现断丝,断股和油污过重等情况,如不及时处理,容易引发各种电梯的安全事故,造成较大的人员和财产损伤。传统的检测方法往往不能及时地发现曳引钢丝绳的缺陷,文章通过集成了微处理器、A/D、I/O、存储器、图像处理软件、模式识别软件的机器视觉检测系统来对电梯曳引钢丝绳进行检测,能够有效地避免这一问题,提高工作效率和存在问题的检测率,从而有效地预防电梯事故的发生。     

基于机器视觉的滴灌管自动在线检测技术研究

结合生产线存在的问题、生产线特点和所要检测产品的结构特点,设计了检测的总体方案和判断合格的算法.根据所要检测滴灌管的结构特点,提出了设计的思路和检测方法;根据所要检测滴灌管的参数以及所设计的检测系统相关元器件的工作方式、测头距离,设计确定了判断滴孔合格的算法.     

基于机器视觉的O型圈质量检测智能系统开发

针对人工检测耗时多、误差率大的问题,设计了O型圈图像处理步骤,在半径检测、侧面厚度检测、缺陷检测时分别进行了图像分割,并设计出一套基于机器视觉的O型圈智能分拣系统。实验表明,该系统能对不同规格O型圈的尺寸以及表面缺陷进行全面检测,最终实现高效率的检验及分拣。     

基于机器视觉的刹车盘表面缺陷检测技术研究

汽车刹车盘是汽车制动系统的关键部件之一,刹车盘在铸造过程中由于生产工艺、生产环境、人工操作等因素会导致刹车盘存在砂眼、气孔、缩孔、裂纹等多种表面缺陷,从而影响其使用寿命和驾乘安全。随着人工智能技术的发展,机器视觉技术因其鲁棒性强、效率高、致错率低等诸多优点,已被逐步应用于刹车盘表面缺陷检测工序中,刹车盘检测技术也逐步与整个生产过程各工序的设备连接和数据兼容,高集成化的工业控制模式正在实现。随着图像处理技术的进步,相机、工业机器人等硬件设施的不断完善,未来将会逐步实现刹车盘流水线自动检测和缺陷件自动筛选,这将有助于提升刹车盘的生产质量,最大程度地保证车辆及驾乘人员的安全。     

基于机器视觉的合金刀具检测系统设计与研究

针对目前国内合金刀具的尺寸检测采用人工抽检所面临的检测结果不具客观性、无法保证产品质量的问题,结合工业现场的实际需求,融合精密光、机电及机器视觉技术,设计了国内首条全自动合金刀具尺寸检测系统.现场试用表明采用机器视觉的检测系统检测速度快,检测结果全面客观,保证了刀具品质的一致性,具有重大的工程实际应用价值.     

基于机器视觉的合金刀具检测系统设计与研究

针对目前国内合金刀具的尺寸检测采用人工抽检所面临的检测结果不具客观性、无法保证产品质量的问题,结合工业现场的实际需求,融合精密光、机电及机器视觉技术,设计了国内首条全自动合金刀具尺寸检测系统。现场试用表明采用机器视觉的检测系统检测速度快,检测结果全面客观,保证了刀具品质的一致性,具有重大的工程实际应用价值。