基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统

研究了一种基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统 ,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 ,可以有效地检测出生产线上的带钢表面缺陷 .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 ,系统可以根据缺陷样本库对分类器进行训练 ,以适应生产线的相关变化 .系统具有较强的容错性。

基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统中图像处理方法设计研究

为进一步完善带钢生产流程,增强带钢生产效果,有必要针对带钢生产过程中因各种因素而形成的表面缺陷展开检测,以此来对其进行提前干预与调整,作为表面缺陷检测的关键内容,图像处理得到更多的重视,需以机器视觉为基础设计对应的图像处理方法,实现对各项图像的科学分类,得到其正确的缺陷检测结果。文章就基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统中图像处理方法设计进行了论述与分析。

基于深度学习的表面缺陷检测系统

随着工业的飞速发展,产品质量和生产效率也成为重中之重,本文针对生产过程中,产品表面的可能存在的缺陷,详细介绍了缺陷检测的处理流程和相应算法的选择,交代了算法使用原因和优越性。针对卷积神经网络无法准确的检测细小缺陷等问题,以卷积神经网络为基础设计了全新的分类检测模型,并对该系统的优越性做出说明,并指出下一步的工作方向。

基于机器视觉的FPC表面缺陷智能检测系统

针对精密电子设备中对柔性电路板质量的高精度要求,该文设计了基于机器视觉的柔性印制电路板FPC表面缺陷检测系统,实现对生产线的产品质量自动化检测与监控;设计并搭建视觉检测硬件平台以获取优质图像;开发缺陷自动识别与分类的软件系统,设计缺陷识别与分类算法,对表面的焊点异常与划痕两类典型缺陷进行处理。试验结果表明,开发的软件系统与缺陷识别算法实现了对缺陷的准确识别,准确率达到90%以上,检测精度达到设计要求。

冷轧带钢缺陷表面形状恢复新算法

为改善冷轧带钢表面缺陷分类识别性能,提出基于从阴影恢复形状原理的表面缺陷三维重构算法.针对表面缺陷检测系统的光路设计,提出一种改进的Oren-Nayar漫反射模型,结合透视投影模型推导出相应的反射图方程,利用基于高阶Lax-Friedrichs汉密尔顿函数和牛顿迭代相结合的快速扫描算法完成了该方程的求解,实现表面缺陷三维信息的提取.利用合成图像和表面缺陷图像进行三维重构实验,结果表明该算法重构精度高,验证了改进光照模型的正确性.该三维重构算法能够有效地提取冷轧带钢表面缺陷三维信息,有助于提高表面缺陷分类识别性能.