基于视觉技术和深度学习的纸张缺陷识别系统及软件设计

为解决人工视觉不能识别纸张小尺寸缺陷,无法保障缺陷识别精确度与稳定性,且难以适应大面积、高速生产要求等一系列问题,以机器视觉技术与深度学习算法为载体进行了纸张缺陷识别系统硬件与软件设计,并提出了基于BP神经网络的纸张缺陷识别算法。其中系统硬件由工业摄像机、荧光灯、FPGA、DSP等构成,系统软件以MFC框架与C++编程语言为辅助开发设计。纸张缺陷识别算法则经过纸张缺陷图像预处理、特征提取与选择、识别分类实现缺陷识别。此系统识别方法简单、识别精准且实时性强,可在很大程度上取代传统人工视觉识别方法。

纸张缺陷智能化图像处理与识别系统架构设计

在造纸生产中,实时、准确地检测到纸张缺陷的存在,并判断出纸张缺陷的类型,反溯病源,对提升纸张质量有重要意义。计算机图像处理技术具备速度快、精度高、非接触等优点,在纸张缺陷检测领域已得到广泛应用。基于此,分析了现有纸张缺陷检测与识别系统常用架构的优劣,提出了FPGA+PC机模式下的纸张缺陷智能化图像处理与识别系统架构设计方案,介绍了系统的硬件设计与软件设计,确定了纸张缺陷识别与分类的计算机图像处理算法,最后经过测试表明该纸张缺陷识别系统能够对纸张缺陷进行有效的识别和分类统计,满足检测需求。

利用人工智能技术实现纸张缺陷检测与分类分析

本文从应用的角度出发,对利用人工智能技术实现纸张缺陷检测与分类分析的方法进行探讨。在传统的纸张生产中,常出现各种各样的质量缺陷问题,本文提出并实现了基于深度学习的纸张缺陷检测与分类系统,该系统利用深度卷积神经网络进行图像特征的提取和学习,可以达到高效准确的缺陷检测和分类。实验验证表明该方法在纸张生产过程中具有很好的适用性和稳定性,对提高纸张生产质量和效率具有重要意义。通过本文的介绍和实验验证,为人工智能技术应用于纸张缺陷检测与分类分析提供了一定的借鉴和实践意义。 。

基于改进支持向量机的纸张缺陷图像分类识别方法

随着纸张生产越来越多样化,带有花纹图案的纸张在缺陷识别时难度大大增加,传统的识别方法准确性不足。针对上述问题,研究一种基于改进支持向量机的纸张缺陷图像分类识别方法。该方法针对采集到的原始纸张图像实施灰度化、滤波前处理,对处理后的图像进行二值化,分割图像缺陷目标和背景,寻找缺陷目标边界并提取缺陷的几何特征和灰度特征。利用蝙蝠算法求取支持向量机两个关键参数的最优值,实现支持向量机改进。以几何特征和灰度特征为输入量,利用改进支持向量机实现纸张缺陷图像分类识别。结果表明:所研究方法的Kappa系数在两种样本集合中的识别都相对更高,由此说明所研究方法的识别能力更强。

基于DSP的纸张缺陷实时检测系统设计

基于DSP的纸张缺陷检测系统,分别对该系统的硬件和软件部分进行介绍。硬件部分采用高性能的DSP芯片作为图像处理的核心部分,为缺陷检测的实时性提供了保证;软件部分采用支持向量机算法,克服了传统方法的大样本要求和维数灾难及局部极小问题,又把非线性空间的问题转换到线性空间,降低了算法的复杂度,提高了计算速度。通过将支持向量机识别算法嵌入到高性能DSP芯片中,很好地实现了纸张缺陷的实时检测。

基于Faster-RCNN改进算法的纸张缺陷自动检测方法

纸张生产过程中经常出现破损、污渍、褶皱、杂质等质量问题,针对这些纸张缺陷检测采用图像处理的方式进行自动检测,提出一种改进的Faster-RCNN算法,来提升纸张缺陷检测效率.检测先是通过Faster-RCNN进行训练,获取缺陷图像后,再引入非局部均值算法进行降噪处理,之后对缺陷图像进行精准定位及分割.在这个过程中,为提高算法的效率与精度,对Faster-RCNN中的RPN和ROI进行了改进,并对非局部均值算法进行优化.实验表明,与现有的算法相比,本文提出的算法有效提升了检测的准确度和效率,特别是近似背景情境下的精准度.

基于STM32微控制器的纸张缺陷检测系统

针对传统人工纸张缺陷检测方法既不可靠又耗时的缺点,本文采用一种基于STM32高性能微控制器的纸张缺陷视觉检测系统,能快速准确地识别出纸张缺陷。该系统利用摄像头采集纸张图像,由微控制器对纸张图像进行去噪和直方图均衡化等预处理后,通过边缘检测提取出缺陷图像,对缺陷大小和位置进行准确判断。实验结果表明该系统检测方法简单、判断准确和实时性好。

基于支持向量机的纸张缺陷图像分类识别

根据支持向量机(SVM)在小样本、高维模式分类中具有的优良分类性能,提出将支持向量机应用于实际的纸张缺陷分类。针对三种现场易出现的缺陷,通过对缺陷图像进行预处理、特征选择,再利用SVM进行分类,利用交叉验证进行参数和模型选取,取得了较好的分类效果,为纸张缺陷的分类指出一种可行的方法。

基于BP神经网络的纸张缺陷检测与识别研究

纸张表面缺陷会直接影响印刷产品的质量。为了快速、准确地检测出纸张缺陷,本文提出了一种基于BP神经网络的纸张缺陷检测与识别的方法。先将纸张缺陷经过形态学处理,再进行形状分析,然后把距离、面积、延长因子和圆度因子四个特征参数输入神经网络进行训练,最后利用训练后的神经网络对纸张缺陷类型进行识别。实验表明:将BP神经网络用于纸张缺陷检测中,能有效地检测缺陷类型,并准确识别常见的尘埃、孔洞、裂口和褶子四种纸张缺陷。

基于Krawtchouk矩和小波支持向量机的纸张缺陷识别方案设计

为实现对于纸张缺陷的高精度识别,提高纸张成品的生产质量,通过Krawtchouk矩不变量来提取纸张缺陷图像的特征向量。在此基础上,运用所获取的特征向量对小波支持向量机进行训练,并通过粒子群优化算法来获取惩罚因子与核函数参数,使小波支持向量机的分类性能达到最优。最后对提出的纸张缺陷识别算法的识别率进行试验,经统计分析发现,访算法的识别总精度高达98.33%。

超厚纸张表面缺陷智能化图像处理与识别系统设计研究

设计一套智能化图像处理与识别系统,用于超厚纸张表面缺陷的检测,以解决传统超厚纸检测成本高、效率低、错误率高、精度低等问题。通过综合分析图像处理技术在超厚纸张表面缺陷检测中的可行性,从图像处理技术流程、应用可行性和系统设计等角度展开讨论,提出基于机器视觉的超厚纸张表面缺陷检测系统设计方案,包括整体设计、硬件环境和软件平台的选择与搭建,期望该系统能够高效、准确地检测超厚纸张表面的各类缺陷,提高超厚纸张生产质量和效率。

基于计算机视觉传达的纸张表面缺陷检测系统研究

纸张表面缺陷会影响纸张的外观和质量,降低产品的质量。通过使用计算机视觉系统进行缺陷检测,可以及时发现并剔除有缺陷的纸张,确保产品的一致性和高质量。基于此,在介绍纸张缺陷检测技术的基础上,介绍检测数据集构建与预处理方法,分析计算机视觉传达纸张表面缺陷检测系统的设计,结合系统实现与性能评估方法进行探讨,推动纸张行业的发展和创新,实现更高级的自动化和智能化生产。

以改进机器视觉算法构建纸张图像识别模型

为保障纸张生产加工质量,精准获取与识别纸张缺陷,以改进机器视觉算法构建了纸张图像识别模型。首先以由线阵CCD相机与双光源等构成的图像采集装备采集纸张缺陷图像,其次以改进机器视觉方法对纸张缺陷图像进行预处理分析,然后将预处理后图案以可变形卷积神经网络输入进行训练,以此检测识别纸张所存在的缺陷类型。实验测试结果表明,基于改进机器视觉算法的纸张图像识别模型可高效且精准识别缺陷,准确率高达98.4%,拥有较高识别度,可广泛推广以投入实际运用。

基于图像处理技术的纸张表面缺陷检测

在造纸生产过程中常会出现机器故障等因素影响纸张表面的光泽度和平整度,使得纸张表面出现明显的缺陷,影响纸张生产质量。而图像处理作为一种具有高效、准确的技术方法,能够提升纸张表面缺陷判断的精度。分析了图像处理技术的流程以及其应用于纸张表面缺陷检测的可行性,从整体设计、硬件选择以及软件平台多角度探讨,旨在提升造纸企业的纸张表面缺陷检测效率,及时采取有效措施减少纸张缺陷情况发生。

改进YOLOv7的纸张表面缺陷检测研究

提出一种改进YOLOv7的纸张表面缺陷一步式检测算法。首先将注意力机制模块CBAM融合到主干和特征提取网络结构,从空间和通道2个维度提取信息,提升小目标纸病特征提取准确性和算法稳定性;将ASPP空洞卷积加入主干网络SPP中,ASPP可以进一步扩大感受野,使较小目标的特征信息在网络传递时得到保留,解决了小目标信息量不足的问题,进而提高小目标纸病识别的性能。通过自制纸病数据集检测实验,与YOLOv7相比,精确率、召回率及平均精确率均值mAP 0.5分别提升了1.5、2.3和2.1个百分点。

遗传模拟退火算法的纸张表面缺陷智能化检测

造纸工业的自动化生成过程中,不可避免的会使纸张出现各种表面缺陷,缺陷的存在严重影响到纸张的质量和纸产品生产的效率,因此对于纸张表面缺陷的智能化检测逐渐成为纸张生产领域研究热点。设计了一种基于遗传模拟退火算法的纸张表面缺陷检测与分类算法,首先对造纸厂生产线上工业相机采集的纸张图像进行预处理、纸张缺陷区域检测与提取,重点设计了遗传模拟退火算法的缺陷检测分类方案,经验证,所设计的遗传模拟退火算法得到的模型能够对边裂、黑斑、孔洞、褶皱、亮斑和划痕这六类纸病精确的辨识。缺陷的辨识率大于99.7%,完全满足纸张表面质量的检测要求。

基于图像分析的纸张表面缺陷检测系统的研究与实现

以模式识别为基础,结合SQL Server数据库,引入了用于图像纹理分析的LBP(Local Binary Pattern,局部二进制模式)方法对采集到的纸张灰度图像进行表面缺陷检测识别,应用Visual C++开发工具实现了基于图像分析的纸张表面缺陷检测系统。实验结果表明,本系统可行且有效。

机器视觉自动检测纸张表面缺陷质量分析研究

针对传统的纸张表面缺陷检测算法容易受复杂背景干扰的问题,提出一种机器视觉自动检测纸张间相对均匀的表面缺陷检测方法。主要分析了纸张表面各个环节中可能会出现的缺陷识别分类与缺陷类型等算法。根据目前的机器视觉自动检测技术,对已有的表面识别算法进行了分析。将通道注意力信息与空间注意力机制进行融合,设计出新的注意力机制模型,对纸张表面缺陷进行分类,此方法提升了模型算法的缺陷识别准确率,在纸张表面缺陷检测上,用过分析和总结机器视觉自动检测在纸张表面缺陷的应用,提高了纸张检测的准确率和效率,所述方法具有较强工程可行性和推广价值。

基于机器视觉的罗纹纸外观缺陷检测系统

介绍了一种利用机器视觉方法测定罗纹纸张外观缺陷的检测系统,采用HSV图像处理技术实现罗纹纸张背景上外观缺陷的提取,对于罗纹纸张色点检测有更高的色差敏感度和测量精度。