复杂背景下医学图像规则区域纹理缺陷识别

由于当前已有方法未能对医学图像进行去噪处理,导致纹理缺陷识别耗时较长,识别结果不准确。提出一种复杂背景下医学图像规则区域纹理缺陷识别方法,首先采用系数关联方法将医学图像小波分解后的高频分量作为噪声和边缘,假设小波系数被标记为边缘,则保持不变;反之,则采用邻域方法进行系数收缩;对经过处理的小波系数进行平稳小波逆变换,获取去噪后的医学图像。然后引入Retinex理论对医学图像的细节进行增强调整;同时通过Hough变换对复杂背景下的医学图像规则区域纹理缺陷进行特征提取,实现缺陷识别。最终进行实验测试,结果表明所提方法可以获取高效率、高精度的医学图像规则区域纹理缺陷识别结果。

基于机器视觉的透明包装袋真空封口纹理缺陷检测方法

目的:解决由于目前在食品包装领域采用人工抽检方式导致的真空封口质检难以长时间连续作业,易发生漏检、错检,检测准确率稳定性不可靠等问题。方法:提出了一种基于机器视觉的透明包装袋真空封口纹理检测方法代替人工检测。利用ROI区域提取、仿射变换和局部二值化模式等算法进行图像预处理,凸显出纹理特征。在此基础之上,利用灰度共生矩阵分析“良好”和“缺陷”封口纹理图像特征设置灰度共生矩阵参数,将纹理特征的均匀性与共生灰度矩阵特征量相关联。最后,以灰度共生矩阵特征量作为SVM分类器的输入量,通过计算对封口缺陷进行识别与分类。结果:该在线检测方法对透明包装袋真空封口的缺陷检测结果与人工质量结果对比同一性高达97.5%。结论:该方法具备较高的检测准确率和较好的实用性,可满足在线检测的需求。

硅太阳能电池纹理缺陷检测

为实现硅太阳能电池纹理缺陷检测,提出一种采用方向可变滤波器组并结合Hough变换的检测方法。通过方向可变滤波器提取图像边缘并采用Hough变换确定纹理方向,采用角度与纹理方向一致的方向可变滤波器滤波,实现消除规则直线纹理,保留纹理缺陷特征。对滤波后的纹理缺陷结果图像采用双阈值法,以确定纹理缺陷所在的位置。和Gabor滤波器及小波滤波器的比较实验结果表明:该方法比前两种方法能更有效地进行硅太阳能电池纹理缺陷检测。

有效的纹理缺陷检测方法:子带共现矩阵法

提出一种结合小波变换与共现矩阵用于纺织品图像缺陷检测的方法。首先将灰度图像分解成子带;然后将纹理图像分割成互不重叠的子窗口,提取共现特征;最后用无缺陷样品训练的Mahalanobis分类器将每一子窗口划分为缺陷的和无缺陷的。应用该算法进行实际工厂环境中的纺织品缺陷检测。实验结果表明,集中处理具有强判决能力的某一频带提高了检测性能,也改善了计算效率。

融合频谱变换的板材纹理缺陷分类

为了实现板材表面纹理和缺陷的自动分类识别,提出一种融合小波、曲波和双树复小波3种频谱变换的板材表面纹理和缺陷的快速协同分类方法。分别提取小波变换的14个特征、曲波变换的16个特征和双树复小波变换的38个特征;融合三者特征以及整幅图像的标准差和熵,采用粒子群算法优选出24个关键特征;运用BP神经网络作为分类器,针对乱纹、抛物纹、直纹、活结和死结5种类别的300幅图像进行仿真实验,基于小波变换、曲波变换、双树复小波变换与特征融合方法的平均分类正确率分别为80.0%、81.1%、84.2%、88.0%,分类平均时间分别为0.018、0.503、0.021、0.325 s。实验结果表明,特征融合方法实现了对小波特征、曲波特征和双树复小波特征的有效选择,提高了分类的速度和精度。

论机械加工零件表面纹理缺陷的检测

机械加工零件的质量成为衡量企业发展水平的重要指标。但是在实际的机械加工零件表面纹理缺陷检测中仍然存在很多的问题,因此本文先详细分析了机械加工零件表面产生纹理缺陷的原因,然后从4个方面提出了如何进行机械加工零件的检测,以提高企业的核心竞争力。

机械加工零件表面纹理缺陷的检测

机械设备的零件存在质量问题,就必然会影响机械设备的运行质量。机械加工企业要提高零件的质量,需要重点关注机械加工零件表面纹理缺陷的问题。对机械加工零件表面所存在的纹理缺陷进行检测,并有针对性地提出技术解决措施,以解决零件不合格的问题。

机械加工零件表面纹理缺陷检测

机械加工零件在其质量及精度方面要求甚是严格,同时在部分要求比较高的自动化工业中也需要对其表面的纹理缺陷进行分析检测,借此来整体提升机械加工的生产水平。围绕机械加工零件表面纹理缺陷问题展开讨论,提出几点思考意见供参考。

机械加工零件表面纹理缺陷检测分析

当代社会工业生产的竞争是非常激烈的,对于产品质量控制非常重要的机械加工零件表面纹理缺陷检测技术,是工业生产过程中质量控制的重要手段。但是在机械加工自动化中,由于加工过程中的材质变化,对机械零件表面缺陷存在着影响。即使对这些小缺陷人们的肉眼是能看见的,很容易识别,然而这些缺陷的类型是很难用计算机进行自动视觉检测的。因此关于这些问题的检测和分类,在当今计算机应用技术中还是具有挑战性的,而且还是存在着重要的使用意义值得研究。本文针对机械加工零件表面纹理缺陷检测进行了简单的分析和了解。

关于机械加工零件表面纹理缺陷检测方法的研究

随着科技水平飞速发展,我国工业发展水平不断进步,居民对工业产品需求的逐渐多元化,质量要求也不断提高,使得工业企业不断引入现代化生产技术来提高机械加工零件的水平。企业对机械加工零件的纹理、表面光滑程度等方面进行检测,是对生产零件的质量进行保证重要环节。本文将结合纹理缺陷检测的重要性,逐一对市面上普遍使用的检测方法进行分析,旨在提高检测水平,保证加工质量。

电梯钢索纹理缺陷的SVDD检测方法

电梯钢索表面纹理缺陷是典型的单类分类问题,针对现有基于密度方法分类准确率低和重构误差方法描述分类出现较大误差等问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的方法,实现对钢索表面纹理缺陷的检测。该方法直接对样本分布的边界进行估计,在完成钢索表面正常样本纹理特征训练后,通过判断特征向量与正常类样本的距离,从而实现钢索纹理缺陷检测。实验表明,基于SVDD方法能够有效实现钢索表面纹理缺陷检测,缺陷检测的准确率可达93%,且缺陷检测性能高于已有的SVM分类算法。

机械加工零件表面纹理缺陷检测研究

机械加工零件的质量成为衡量企业发展水平的重要指标。但是在实际的机械加工零件表面纹理缺陷检测中仍然存在很多的问题,因此本文先详细分析了机械加工零件表面产生纹理缺陷的原因,然后从几个方面提出了如何进行机械加工零件的检测,以提高企业的核心竞争力。

基于统计特征的轮胎纹理缺陷在线检测

根据轮胎X光纹理缺陷区域灰度及灰度分布异常的特点,研究了一种通过分析统计特征进行在线缺陷检测的方法。在轮胎X光纹理灰度分布模型基础上,采用正则化预处理去除背景噪声,然后进行图像分块,分别计算每块的灰度均值和方差,并采用双线性插值运算形成均值图像和方差图像,再通过二值化实现缺陷检测。实验表明,与人工检测方法进行对比,该方法误判率低,检测精度高,并且运算速度快,能满足在线检测要求。

轮胎纹理提取与缺陷检测方法

为提高检测的智能化水平,以常见的轮胎纹理缺陷为对象,给出2类基于模板的轮胎缺陷检测方法。第1类采用灰度共生矩阵和直方图统计距提取轮胎的纹理特征,第2类采用一维Gabor小波提取轮胎的纹理特征。通过提取并比对模板和待检图像的纹理特征,进行缺陷检测。实验结果表明,第2类检测方法在检测精度、检测缺陷种类等方面均优于第1类方法。

机械加工零件表面纹理缺陷检测

随着社会的不断发展,科技的不断进步,我国各个领域均得到了很好的发展,尤其是工业生产方面,如今其已经成为了我国经济发展的主要支柱之一,因其生产的零件应用十分广泛,因此其零件质量如何也受到了社会各界的广泛关注.本文通过查阅相关资料,简要介绍了机械加工零件表面纹理缺陷检测的方法,以及表面纹理检测的系统分析方面的内容,以期能够为我国机械行业的全面发展提供有价值的参考.