基于局部二進(jìn)制模式的帶鋼表面缺陷初級檢測方法

針對現(xiàn)有帶鋼表面質(zhì)量檢測技術(shù)的缺陷檢測精度與識別率不高的問題,以及冷軋帶鋼生產(chǎn)線的實際運行環(huán)境,設(shè)計了一套帶鋼表面缺陷實時檢測系統(tǒng),從系統(tǒng)整體設(shè)計、硬件結(jié)構(gòu)、軟件開發(fā)和檢測分類算法等方面進(jìn)行了深入的分析與研究.采用模塊化軟件設(shè)計理念、基于譜殘差視覺顯著性缺陷快速檢測方法以及多分類器融合框架,實現(xiàn)了對帶鋼表面常見的孔洞、擦傷、氧化、邊裂等不同類型和不同等級的缺陷進(jìn)行精確、實時的檢測與分類.實驗結(jié)果表明:該算法缺陷檢測率為94.68%,缺陷識別率達(dá)到了93.5%,單幅圖像缺陷檢測耗時僅為37.6ms,符合當(dāng)下高速運動帶鋼快速檢測的需求.

針對傳統(tǒng)圖像增強算法在處理有大量噪聲、光照不足或不均勻的圖像,尤其是實際現(xiàn)場的帶鋼表面圖像時效果較差的問題,提出基于小波變換的圖像增強算法,將其應(yīng)用于冷軋帶鋼表面缺陷圖像的增強中。對比實驗結(jié)果表明,該方法的增強效果和抗噪性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法。

介紹了一種利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)來檢測瓷質(zhì)墻地磚表面缺陷的方法。該方法通過優(yōu)化形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素使圖象中正常的紋理變化經(jīng)濾波后響應(yīng)最小,而缺陷紋理卻不受影響,以達(dá)到缺陷檢測的目的。實驗結(jié)果證明了該方法在實際應(yīng)用中的可行性。

利用計算機視覺技術(shù)檢測木板材表面缺陷。提出了一種基于混合紋理特征的表面缺陷檢測算法,能準(zhǔn)確、魯棒地檢測出木板材表面圖像中是否有缺陷。首先,分別使用灰度共生矩陣方法、gabor濾波方法和幾何不變矩方法提取了10個優(yōu)化后的圖像紋理及尺度、平移、旋轉(zhuǎn)不變特征;然后,對特征向量進(jìn)行有效組合;最后,基于融合后的混合紋理特征向量,應(yīng)用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本集進(jìn)行訓(xùn)練和檢測。實驗表明,該方法能準(zhǔn)確地對木板材表面缺陷進(jìn)行檢測,平均檢測成功率達(dá)96.2%。

熱軋帶鋼表面的溫度高,輻射光強,并且存在著水、氧化鐵皮、光照不均等現(xiàn)象,與冷軋帶鋼的表面存在著很大的差別。將線陣ccd攝像機作為圖像采集裝置,用綠色激光線光源作照明,通過窄帶濾色鏡濾除鋼板表面的輻射光,從而提高了缺陷對比度。根據(jù)熱軋帶鋼表面的特點提出新的缺陷檢測與識別算法流程,通過增加4種不同類型的缺陷檢測步驟,去除了大量由水、氧化鐵皮等造成的偽缺陷,在保證缺陷檢出率的同時,減小缺陷的誤識率。經(jīng)在線應(yīng)用,該方法可以滿足在線檢測的要求,缺陷的檢出率達(dá)95%以上,識別率達(dá)85%以上。

提出了一種基于halcon的鋼球表面缺陷檢測系統(tǒng)設(shè)計方案。首先,利用ccd相機采集展開盤上的鋼球表面圖像,并傳輸?shù)綉?yīng)用軟件；其次,進(jìn)行圖像感興趣區(qū)域選取、濾波去噪和缺陷邊緣檢測等圖像處理；然后,將缺陷區(qū)域進(jìn)行連通,并計算缺陷面積；最后,與缺陷閾值進(jìn)行比較,控制分球機械手與分球板協(xié)同作用實現(xiàn)分揀。試驗結(jié)果表明:該系統(tǒng)具有很高的檢測效率和準(zhǔn)確率,可滿足工業(yè)自動化生產(chǎn)的需求,具有良好的應(yīng)用前景。

針對超聲表面波檢測技術(shù)特點,分析了超聲表面波檢測彈簧表面缺陷的方法,制作了超聲波檢測所需的人工缺陷對比試塊,利用多個人工試塊制作描繪出用于判廢的距離-波幅曲線,建立了彈簧表面缺陷的超聲波檢測系統(tǒng)。結(jié)果表明,超聲表面波檢測方法適用于彈簧表面缺陷的檢測,并能有效地應(yīng)用于實際生產(chǎn)中的檢測任務(wù)。

鑒于傳統(tǒng)水位測量儀在對數(shù)據(jù)進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)化時產(chǎn)生較大誤差,提出了基于二進(jìn)制編碼尺的新型水位測量方法,該測量方法保證了水位檢測中水位信息的測量精度.同時采用can總線進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,準(zhǔn)確地傳輸多路數(shù)據(jù),保證了水位信息的數(shù)字化傳輸和實時性.

為快速準(zhǔn)確地檢測出帶鋼表面缺陷,對帶鋼表面缺陷自動檢測控制系統(tǒng)進(jìn)行分析,提出并設(shè)計了基于plc的三軸十字滑臺帶鋼檢測系統(tǒng)方案。確定了系統(tǒng)硬件十字滑臺的結(jié)構(gòu)尺寸,完成了系統(tǒng)裝配,機械部件計算、選型,plc軟件編程,等;利用有限元軟件對結(jié)構(gòu)檢測系統(tǒng)進(jìn)行力學(xué)計算和仿真分析。結(jié)果表明,此設(shè)計可為企業(yè)節(jié)約生產(chǎn)成本及勞動力,該系統(tǒng)具有可控可操作性,符合實際工程實驗環(huán)境要求,具有重大的工程實際意義和經(jīng)濟效益,應(yīng)用前景廣闊。

精密軸承應(yīng)用廣泛,精度要求高,軸承表面缺陷對其使用影響很大.因此,對軸承缺陷的檢測很有必要.目前的檢測以人工為主,但當(dāng)缺陷小于0.075mm時人眼就很難識別.以ccd攝像機為視覺結(jié)合圖像處理技術(shù),設(shè)計一種軸承在線檢測方法,能夠在很大程度上提高檢測效率和檢測精度,最后利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行缺陷分類,實驗結(jié)果表明:分類正確率可達(dá)92.7%,符合工業(yè)要求.

電梯五方對講二進(jìn)制撥碼表 序號編碼撥號 1110000000 21001000000 31111000000 410000100000 510110100000 611001100000 711111100000 8100000010000 9100110010000 10101001010000 11101111010000 12110000110000 13110110110000 14111001110000 15111111110000 161000000001000 171000110001000 181001001001000 191001111001000 201010000101000 211010110101000 221011001101

針對帶鋼表面缺陷圖像去噪后邊緣模糊的問題,提出了一種基于鄰域信息的自適應(yīng)雙倒數(shù)濾波方法。該方法結(jié)合鄰域內(nèi)像素的幾何位置信息與灰度信息進(jìn)行濾波,通過引入與邊緣有關(guān)的梯度算子自適應(yīng)調(diào)整幾何位置信息中的距離,在圖像灰度變化小的背景區(qū)域取較大的權(quán)值,增強圖像的平滑效果,以達(dá)到去噪的目的;在圖像灰度變化大的邊緣處取較小的權(quán)值,以達(dá)到邊緣增強的目的。實驗結(jié)果分析表明,該方法去噪和邊緣保持效果好。

自動視覺檢測是機器視覺在工業(yè)方面的一項重要應(yīng)用。針對目前瓷磚表面缺陷檢測仍停留在手工操作水平,勞動強度大,效率低,檢測精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實際生產(chǎn)的需要,本文提出一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與區(qū)域生長法相結(jié)合的圖像分割技術(shù),并將其應(yīng)用到瓷磚表面缺陷檢測。本算法原理是通過bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對瓷磚表面進(jìn)行缺陷檢測,將瓷磚主要缺陷分割出來,然后再利用區(qū)域生長法對其缺陷部分作進(jìn)一步分割,使缺陷能被精確、快速地分割出來。通過大量實驗說明本算法在實際應(yīng)用中的精確度達(dá)到97%,檢測速度得到明顯的提高,效果令人滿意,具有良好的應(yīng)用前景。

鋼板作為鋼鐵工業(yè)的主要產(chǎn)品形式之一,已成為汽車、機械制造、化工、航空、航天和造船等工業(yè)不可缺少的原材料,其表面質(zhì)量的優(yōu)劣將直接影響最終產(chǎn)品的性能和質(zhì)量。針對目前國內(nèi)鋼板表面缺陷檢測方法比較落后、檢測效果較差的情況,提出了鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)方案,包括硬件和軟件的組成和部署;采用了串、并口編程和圖像模式匹配等技術(shù),實現(xiàn)了鋼板表面的自動拍照、缺陷檢測及生產(chǎn)和缺陷信息的保存;依據(jù)圖片的幾何學(xué)特征和光學(xué)特征等,實現(xiàn)了缺陷檢測算法,包括缺陷識別和缺陷分類。在此基礎(chǔ)上開發(fā)的鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)已經(jīng)成功地應(yīng)用到了現(xiàn)實的鋼板生產(chǎn)中。

對八鋼小型軋機軋制熱軋抽油桿用圓鋼易產(chǎn)生表面缺陷的原因進(jìn)行了分析,介紹了實踐操作中存在的問題,并制定出相應(yīng)解決辦法,確保熱軋抽油桿用圓鋼的質(zhì)量要求。

提出了一種穩(wěn)壓給水方法。本方法構(gòu)造的給水系統(tǒng)由ｍ臺水泵并聯(lián)運行，ｍ臺水泵的額定揚程相同，額定流量呈二倍遞變，以數(shù)字１表示水泵工作，以數(shù)字０表示水泵停止工作，則ｍ臺水泵組合工作狀態(tài)可用一個ｍ位的二進(jìn)制數(shù)表達(dá)，該數(shù)還代表水泵組合出水流量。給水時，按該二進(jìn)制數(shù)遞增或遞減規(guī)律改變水泵組合的工作狀態(tài)，遞增或遞減系統(tǒng)的出水流量，穩(wěn)定水壓。運用本方法制造給水設(shè)備結(jié)構(gòu)簡單，運行可靠性好。

鋼球表面缺陷分析

鋼板表面缺陷 不同的鋼板其表面缺陷有不同的表狀： 序號|缺陷名稱|產(chǎn)生缺陷的可能工序|可能的產(chǎn)生原因 冷軋鋼板與鋼帶表面缺陷 一、表面缺陷 （一）、鋼板與鋼帶不允許存在的缺陷 1氣泡|煉鋼|煉鋼時產(chǎn)生氣泡，在熱軋時又未焊合，酸洗冷軋后暴露在外 2裂紋|煉鋼、熱軋與冷軋及各加工工序|由于煉鋼熱應(yīng)力、軋制形變或加工致 應(yīng)力集中造成 3結(jié)疤或結(jié)瘤|酸洗與冷軋|酸洗未洗盡氧化皮，軋制時鑲嵌于表面形成結(jié)疤 4拉裂|冷軋、鍍鋅與平整|張力過大、張力波動過大以及張力不穩(wěn)定等原因造 成 5夾雜|煉鋼|煉鋼原因 6折疊|熱軋、冷軋|軋制時呈粘性流動的金屬被再次軋制后鑲嵌于板材表面 7分層|煉鋼、熱軋與冷軋|煉鋼時成分偏析以及組織偏析、大塊夾雜等原因造 成并最終在軋制過程中表現(xiàn)為分層 8黑膜或黑帶|酸洗|酸洗后烘干效果不好造成 9

為了提高陶瓷磚表面缺陷檢測效率,本文提出了一種基于機器視覺的表面缺陷檢測方法。采用了自適應(yīng)中值濾波算法對表面圖像進(jìn)行預(yù)處理,利用形狀匹配實現(xiàn)圖像之間的對齊,采用deriche亞像素分割算法實現(xiàn)了陶瓷磚邊緣的精確分割,設(shè)計局部門限算法實現(xiàn)陶瓷磚表面缺陷圖像的提取。實驗結(jié)果表明:該方法可實現(xiàn)陶瓷磚表面缺陷的快速提取,效果較好。

文章針對建筑工程的混凝土施工中,容易造成混凝土表面出現(xiàn)麻面、露筋、蜂窩、孔洞等缺陷問題,結(jié)合自己多年現(xiàn)場管理經(jīng)驗,指出了目前所執(zhí)行的《鋼筋混凝土工程施工及驗收規(guī)范》標(biāo)準(zhǔn)中存在著三點不足,提出了解決缺陷問題的正確處理方法。

本文從一個具體施工管理者的角度，對混凝土施工過程中幾種表面缺陷的成因進(jìn)行了細(xì)致分析，并提出了處理措施。幾種應(yīng)對缺陷處理措施簡便、可操作性強，有很強的實用性。

為降低企業(yè)生產(chǎn)成本,簡化鋼球檢測系統(tǒng),提出了一種基于機器視覺技術(shù)鋼球表面缺陷光學(xué)檢測新方法,采用雙目ccd傳感器和平面鏡反射成像同時獲取上下左右四個表面的鋼球表面圖像,經(jīng)過圖像處理后進(jìn)行缺陷分級,以取代傳統(tǒng)的鋼球表面展開機械裝置。此外,在照明裝置上,設(shè)計了一種基于led面陣光源和磨砂玻璃的方法來模擬均勻散射光線,以提高成像質(zhì)量。實踐表明使用本文方法能夠?qū)崿F(xiàn)鋼球表面缺陷的自動檢測,簡便高效,具有較高的可靠性。