焊点质量检测新方法

提出一种基于小波神经网络的焊点质量检测算法。首先对焊点图像进行预处理,然后提出采用形态因子和曲率作为焊点图像特征,最后建立焊点质量检测的小波神经网络模型。实验结果表明,提出的焊点质量检测算法具有较快的处理速度以及较高的准确率。

基于机器视觉PCB焊点质量检测研究

针对印刷电路板(PCB)焊点质量检测过程中出现的准确率和智能化问题,提出了一种基于特征提取和支持向量机(SVM)分类的PCB焊点质量检测方法,首先,采集焊点图像,运用基于熵的3阈值方法分割焊点图像,然后提取焊点形状、纹理、三维特征,最后运用SVM分类完成焊锡过量、焊锡合适、焊锡少量三种类型的识别。结果表明,该方法具有较高的准确率。

汽车车身焊点质量智能检测系统设计

为提高汽车车身焊点质量的自动检测效率,研究基于机器视觉技术的自动检测系统;设计了以TMS320DM648DSP为处理器的系统硬件框图,针对传统的以局部灰度特性作为分类特征检测效果不佳的问题,提出采用具有生物视觉特性的Gabor滤波器对待测图像进行多方向和多尺度滤波,将滤波结果进行特征融合后降维的特征提取方法,将文章提取的各不同维度特征与传统方法提取的特征,分别采用支持向量机(SVM)与BP神经网络、AdaBoost分类器进行检测对比研究;实验结果表明,文章采用的SVM分类器平均检测率达97.73%,具有较好的鲁棒性。

3起干式变压器故障分析

通过3起干式变压器高压线圈焊接质量引起故障现象,分析焊点发热因素,寻找检查焊接质量的有效方法。为预防事故提供准确判断。