基于互信息与差影法的塑料齿轮缺陷检测研究

针对塑料齿轮在加工过程中出现的常见缺陷,采用计算机视觉相关技术实现齿轮品质的检测。从系统整体构成、图像预处理、边缘检测、图像配准和图像差影等方面进行深入分析与研究。提出信息熵与差影法相结合的综合方法,确保精确配准并能高效检测齿轮缺陷。实验结果表明该系统检测速度快、精度高,满足自动化生产的需要,可在实际生产中代替人工检测。

基于计算机图像处理的印刷品缺陷检测

论述了利用计算机图像处理技术实现缺陷检测的方法,并对应用图像差影算法、连通区域分析法进行缺陷检测进行了探讨。实验结果表明,该方法能准确的检测印刷品的缺陷,并且基本满足了系统设计的要求。

基于变异系数法的工业产品表面缺陷快速检测应用研究

为了提高工业产品质量控制中表面缺陷检测的准确性和快速性,提出了一种基于机器视觉的工业产品表面缺陷快速检测方法。方法引用变异系数的概念,通过待检测图像和模板图像进行差运算得到差影图像,并通过计算其变异系数以确定阈值,利用分割定位缺陷,从而实现缺陷的快速检测。壁纸表面缺陷检测实验结果表明,本方法提高了图像检测系统的准确性和鲁棒性,误检率大大降低。

一种基于视频的停车场车位监控算法

提出了一种基于视频的停车场车位监控算法。用户通过鼠标操作标定车位位置。监控算法基于以下三种判据:判据一是差影的均方值,可反映车位占用状态变化事件的发生;判据二是差影的方差,判据三是前景与背景比值的方差,通过判据二、判据三可以排除干扰、确认车位状态变化。当三个判据数值稳定时,更新车位背景。实验表明:该算法能够快速、准确地反映车位状态变化,易于实现。

一种基于机器视觉的快速规则的表面缺陷检测方法

提出了一种基于机器视觉的产品表面缺陷快速检测和定位的方法。该方法引用Pearson(皮尔逊)相关系数的概念,通过待检测样本图像和模板图像皮尔逊相关系数阈值可以很好地确定图像中的产品是否有缺陷,再通过待检测图像和模板图像进行差运算得到差影图像,以实现缺陷的定位。实验结果表明本方法与Du-Ming缺陷检测方法相比具有优越性,并且在壁纸表面缺陷检测中得到了较好的效果。

FPC焊盘表面缺陷检测研究

针对FPC焊盘表面缺陷,提出一种基于图像处理技术的智能检测方法。文章首先获取无缺陷FPC的平均图像为参考,并采用图像差影法对缺陷定位。接着,引入信息熵概念对FPC焊盘表面的几何形貌、颜色波动性进行量化,实现对纹理特征的量化与提取。通过实验观测得到:缺陷焊盘与无缺陷焊盘在颜色、面积特征上具有明显的区别。因此,检测系统通过焊盘的颜色、面积、纹理特征实现对缺陷的检测。检测准确率高达97.8%,50个焊盘的平均检测时间为300ms。满足在线检测的要求。

复杂背景下铁水罐定位分割算法研究

本文针对在炼钢厂复杂背景下铁水罐定位分割困难这一问题,提出了一种简单有效的解决方法。此方法首先采用帧间差影法初步分割出运动目标,通过对差影图像进行K邻域自适应滤波,消除强脉冲干扰。然后利用帧差图像边缘与灰度图像边缘的强相关性得到目标边缘信息,利用此信息对运动目标进行精确定位,并进一步检验运动目标是否为铁水罐。现场运行结果表明,此方法具有很强的鲁棒性,且算法实现简单,完全满足现场实时性的要求。

复杂背景下铁水罐定位分割算法研究

本文针对在炼钢厂复杂背景下铁水罐定位分割困难这一问题,提出了一种简单有效的解决方法。此方法首先采用帧间差影法初步分割出运动目标,通过对差影图像进行K邻域自适应滤波,消除强脉冲干扰。然后利用帧差图像边缘与灰度图像边缘的强相关性得到目标边缘信息,利用此信息对运动目标进行精确定位,并进一步检验运动目标是否为铁水罐。现场运行结果表明,此方法具有很强的鲁棒性,且算法实现简单,完全满足现场实时性的要求。

视频中提取乒乓球方案比较

该文中我们针对视频中提取乒乓球设计了三种方案,第一种是基于图像处理的差影法的方案,该方案受阴影、雨滴等自然环境影响较大,而且精度不高,但此方案运算速度较快,不涉及求取均值等耗费时间的运算。第二种是基于稀疏低秩矩阵的前景和背景分离方案,该方案主要是矩阵分离的思想,采用鲁棒的主成分分析算法,可以直接进行视频处理,有效的处理光线等自然因素的干扰;同时也可以有效处理乒乓球运动速度的变化;得到的结果具有鲁棒性。第三种方案是基于双特征的模式识别思想,主要利用的是乒乓球的颜色和形状的特征,易受外界因素的影响。