非金属工件电镀表面缺陷现场检测技术的研究

生产过程中对表面缺陷的检测非常需要。介绍了一种为现场设计的非金属电镀工件表面缺陷检测技术 ,系统在计算机信息技术、图像处理技术和自动测控技术相结合的基础上开发而成。该技术设计了具有均匀散射照明光源的 CCD光电检测系统 ,通过图像处理和计算机自动控制 ,由执行机构自动分选出带有表面缺陷的工件。该系统有效的解决了电镀工件表面的强反射光给图像处理和检测带来的困难 ,适于生产现场自动检测应用。

基于PSO-OTSU算法的金属工件高光处理

针对在立体视觉测量系统中,因光照分布不均导致高反射率金属工件表面产生高光区域,进而影响视觉测量精度的问题,提出了一种基于PSO-OTSU算法的金属工件高光处理方法.以高反射率金属工件为实验对象,首先利用PSO-OTSU算法对高光区域进行了提取.通过与标准OTSU算法和GA-OTSU算法进行对比实验,该算法提取高光区域的结果更准确,提取时间分别缩短了78.88%和44.42%.其次利用直方图规定法对高光区域进行了处理,最后利用融合算法将处理后的高光区域与原始图像或非高光区域进行了融合,形成去高光图像.经实验证明,所提出的方法适用于多种金属工件场景图像的高光去除,且具有较好的去高光效果.

感应加热中金属工件的过温保护措施

以实际问题为背景 ,阐述了在热处理加热中金属工件过温保护的重要意义 ;介绍了过温保护措施和保护装置的设计原理 ;并对该装置的特点和应用效果作了简要分析。

金属工件边缘塌角的测量方法

文章以链片塌角的测量方法为例提出了一种金属工件边缘塌角的测量方法。用激光器作为光源，ＣＣＤ作为接收器件，并用单片机进行数据处理。本方法尤其适用于体积较小、生产数量较多的金属工件的在线自动测量。

金属工件孔径电涡流非接触在线测量的研究

提出了一种新的金属工件孔径非接触在线测量方法 ,讨论了电涡流传感器在线测量的工作原理 ,给出了金属工件孔径的计算公式 ,实践证明 ,这种方法检测简单易行 ,精度高 ,速度快 ,切实可行。

金属工件表面硬度自动测试研究

国内首次研制成功金属工件表面硬度自动测试分选系统 ,文章详细介绍系统组成、系统机械动作设计。

金属工件内部残余应力的振动消除研究

本文针对传统的消除金属工件内部残余应力的热时效处理法的不足,从激振角度,运用材料力学、机械动力学中的振动理论等知识,并通过大量试验验证,研究了振动消除应力的方法——振动时效法的原理及其有关问题。说明这种新的方法具有节能、高效等一系列优点。

井筒装备金属工件防腐

介绍防腐漆的性能,工件喷砂和酸洗除工艺,工件涂刷防腐漆的施工方法.

金属工件涂层在线检测系统的设计

通过对精锻部门现有的喷涂设备改良,结合喷涂工件特点和作业环境设计了一款基于西门子PLC的金属工件涂层在线检测系统。相对于传统的喷涂系统,该系统能够检测喷涂前涂料粘度和喷涂工件温度,并通过闭环控制系统将参数控制在最佳工作范围内,当达到喷涂条件后能自动进行喷涂,喷涂后可实时检测湿膜厚度,并能生成数据记录和报警日志等。存储的数据,有助于对喷涂工艺的分析。系统的应用减轻了劳动强度,提高了工作效率,提高了设备自动化控制程度。

一种在线提取金属工件形状特征的方法

为提高金属工件在线检测的精度和速度,提出了一种提取金属工件形状特征的方法。首先,提出一种基于除法运算和颜色模型转换相结合的方法来实现高光消除;其次,运用免疫遗传算法完成工件形状特征的提取。实验结果表明:该算法能够有效抑制噪声,并可以快速准确地提取金属工件的形状特征,满足工件在线实时检测的要求。

基于Faster R-CNN的圆柱形金属工件表面缺陷检测

为有效进行圆柱形金属工件表面缺陷检测,设计一套利用深度学习框架——Faster R-CNN的表面缺陷检测系统。该系统算法利用Resnet网络进行特征提取,采用RPN方法提取缺陷的候选目标矩形区域,再利用Fast R-CNN在候选区域基础上进行缺陷检测。此外,为克服金属表面反光并获得高质量图片,设计一套合适的图像采集系统。实验表明,该检测系统能有效克服光滑金属表面的强反射,从而获取高质量图片;同时利用基于Faster R-CNN框架的方法进行缺陷检测,较好地解决了圆柱形金属表面缺陷检测能力弱的问题,在置信度阈值为0.9时,其查全率为95.0%,查准率为96.0%,检测速度为65ms/幅。

金属工件表面镀渗金刚石工艺

本发明涉及一种金属工件表面镀渗金刚石工艺。它包括电解活化、热水清洗、盐酸活化、热水清洗、镀渗处理、热水清洗、冷水清洗、低温回火等工序，其特征是镀渗处理及电解活化工序的镀渗液和电解液采用特殊的成分及配比和工艺规范，将超细化的金刚石微粒镀渗至金属工件表面，从而使金属工件表面获得超强性能，可全面提高工件的使用寿命，据测试，

金属工件折弯作业的自动化

通常，用户对金属工件折弯机的基本要求是装备时间短且使用灵活。针对这一基本要求，本文将介绍3个采用灵活的同步作业式机器人和标准化的金属工件折弯程序的金属工件折弯机实例。

基于硬度检测法下金属工件热处理质量预测

运用绝对偏差法和偏差概率法对热处理工件硬度检测数据值进行预测,结果表明,这种方法能准确地预测工件质量,并且可以根据预测结果制定相应的质量改进措施。

金属圆柱工件缺陷的光电检测

针对金属工件外观缺陷检测存在光学照明不均、检测缺陷种类繁多、检测系统识别率不高等问题,研究了检测金属圆柱工件缺陷的方法。分析了局部二元模式(LBP)与局部图像方差强度(LVAR)的基本原理,研究了两者在金属纹理表面缺陷检测中的具体实现方法。采用LBP反应局部图形空间纹理模式,LVAR突出图像强度对比信息,然后用LVAR计算结果作为权重值来调整LBP的局部纹理提取和度量结果,实现了金属圆柱工件的自动缺陷检测。实验中采用步进电机控制工件旋转,配合线阵相机采集圆柱工件的展开图像。实验结果显示,这种方法有效克服了金属材质光照不均的缺点,对大量缺陷种类具有较高的鲁棒性,其检出率高达95.1%,漏检率为0%,满足了工业检测要求。

一种基于改进Faster RCNN的金属材料工件表面缺陷检测与实现研究

目的针对传统检测算法在工件表面缺陷检测上的局限性,以及检测精度不高、准确率较低、检测过程繁琐等问题,提出了一种基于改进RCNN的金属材料工件表面缺陷检测算法。方法图像预处理过程中,运用了图像缺陷定位标注与图像数据的增强处理的方法。模型训练时为了避免某些分类数据不足,防止因数据集过小导致系统测试模型出现过拟合现象,使用了对原图像进行数据扩增处理。检测网络模型设计时,采用非极大值抑制算法对缺陷图像进行候选区域筛选,构建了区域建议网络,实现网络多层特征的复用和融合,在减少候选区域冗余的基础上提高系统的检测精度。引入多级ROI池化层结构设计算法,消除ROI池化取整而产生的系统偏差,实现高效并准确检测零件表面缺陷的目的。基于ROI-Align算法的原图位置坐标改进,利用双线性插值法获得原图的位置坐标,克服了基于最近邻插值法的ROI-Pooling设计算法带来的像素位置偏移和检测不匹配(misalignment)的问题。结果设计的检测方法在测试集上,金属材料工件表面目标缺陷检测速度达22帧/s,准确率达97.36%,召回率达95.62%。结论与传统的工件表面检测方法相比,改进的FasterRCNN方法对目标识别与定位处理具有较快的速度与较高的准确度,能在复杂场景条件下,提升工件表面缺陷的检测性能。

融入IBN-NET的轻量网络在金属圆柱工件缺陷识别中的应用

金属圆柱工件的缺陷特征容易受到环境光影响,而使用传统卷积神经网络检测金属圆柱工件缺陷,存在网络参数多,运算量大和泛化能力低等问题,难以满足工业现场检测的实时性和高精度要求.针对这些问题,提出一种融入实例-批归一化网络(IBN-NET)的轻量网络模型.在轻量卷积神经网络SqueezeNext的基础上,加入增强泛化能力的IBN-NET,将浅层卷积层后的批标准化(BN)用一定比例的实例标准化(IN)替代,形成网络模型的基础模块;通过组合基础模块,形成改进的网络模型.实验采用具有5类金属圆柱工件缺陷的图像进行对比测试,结果表明,融入IBN-NET的改进网络模型拥有更高的泛化能力,在GTX1080显卡上,改进网络模型仅需0.58 M参数量和5.54 ms的识别时间就能达到95.8%的识别精度.

对金属棒形工件淬火残余应力函数的研究

随着断裂力学的发展,研究人员越来越关注材料的残余应力的研究。本文以金属圆柱体为研究对象,通过建立数学模型,来求解热传导方程,并以试验数据为边界条件得出工件温度分布函数。进而推算出由热应力引起的金属棒形工件淬火残余应力函数。