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中国科学院深圳先进技术研究院专利：基于机器视觉的表面缺陷检测装置
中国科学院深圳先进技术研究院 专利 机器视觉 表面缺陷 检测装置
2023/11/22
中国科学院深圳先进技术研究院专利：基于机器视觉的表面缺陷检测装置
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
深度学习 表面缺陷检测 机器视觉 卷积神经网络
2021/5/20
近年来,基于深度学习的表面缺陷检测技术广泛应用在各种工业场景中.本文对近年来基于深度学习的表面缺陷检测方法进行了梳理,根据数据标签的不同将其分为全监督学习模型方法、无监督学习模型方法和其他方法三大类,并对各种典型方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点和应用场景.本文探讨了表面缺陷检测中三个关键问题,介绍了工业表面缺陷常用数据集.最后,对表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望。
磁瓦表面缺陷自动检测系统的研究
机器视觉 缺陷检测 磁瓦 图像处理
2009/12/30
开发了一种基于机器视觉技术的磁瓦表面缺陷自动检测系统。该系统根据功能面的特点设计了图像采集系统，综合运用图像处理技术，采用改进的中值滤波技术消除噪声，运用基于灰度直方图的阈值分割并二值化，经后形态学处理、Roberts边缘检测提取出缺陷轮廓，通过提取缺陷面积特征，经模板匹配模式识别，判定磁瓦的质量等级。用于生产线试运行表明，该系统运行稳定，检测结果精度高，克服了人工检测劳动强度大且误检率高的缺点。...
基于Gabor小波和KLPP的表面缺陷自动识别方法
Gabor小波 核保局投影 表面检测
2009/9/9
本文研究了Gabor小波变换和核保局投影算法(KLPP)的原理,分析了热轧钢板表面缺陷的特点,提出了一种基于Gabor小波和KLPP算法的特征提取方法, 并应用于热轧钢板表面缺陷自动识别.首先利用Gabor小波将图像分解到5个尺度8个方向的40个分量中,接着对原始图像和各个分量的实部和虚部分别提取均值和方差,得到一个162维的特征向量,然后利用KLPP算法将该特征向量的维数降到21维,最后利用多...
基于小波变换的带钢表面缺陷图像增强算法
表面缺陷图像 小波变换 图像增强
2009/8/7
针对传统图像增强算法在处理有大量噪声、光照不足或不均匀的图像，尤其是实际现场的带钢表面图像时效果较差的问题，提出基于小波变换的图像增强算法，将其应用于冷轧带钢表面缺陷图像的增强中。对比实验结果表明，该方法的增强效果和抗噪性能明显优于传统算法。
数学形态学在磁瓦表面缺陷检测中的运用
缺陷检测 数学形态学 图像处理
2009/7/10
高效、快速的磁瓦图像处理方法是基于机器视觉技术磁瓦表面缺陷检测系统的关键技术之一。由于数学形态学具有简化图像数据，保持它们基本的形状特性，同时天然具有并行实现的结构特点。提出了一种将数学形态学运用到磁瓦表面缺陷检测中的方法。通过选择合适的结构元素，对缺陷图像进行多种形态学运算，提取出缺陷轮廓，并作为缺陷面积计算的基础。实验结果表明，该方法效果良好，缺陷的检测准确率高，计算处理的速度快。
基于图像处理的铁轨表面缺陷检测算法
轨道 表面缺陷 检测算法
2009/3/18
对铁路轨道表面缺陷进行检测是保证铁路运输安全的重要手段之一，该文采用计算机图像处理技术对铁路轨道表面的缺陷进行自动化检测，提出了轨道表面缺陷检测的系统设计方案，给出了一种利用图像灰度信息的快速、实时检测算法。实验验证了算法的有效性和高效性。
发动机缸孔表面缺陷检测技术
发动机 缸孔表面缺陷 检测技术
2008/11/26
发动机缸孔表面缺陷的自动检测，就是通过使用计算机控制技术和图像处理手段，实现在线自动采集和处理缸孔内表面图像，并通过对图像的一系列处理和目标识别来判断是否存在缸孔精加工后暴露出的铸造缺陷，如：砂眼、缩松等，以及缺陷的面积和数量是否超过规定的限制。
内容简介：发动机是汽车的关键部件，而发动机缸体的质量优劣又直接影响发动机质量乃至整车的质量。而采用人工肉眼逐缸观察法，不仅生产效率低，工人劳动强度大，而且漏检率很难控制。用计算机代替人进行质量自动检测，这项技术的研制成功将使发动机缸孔质量检测水平达到一个新的高度，填补国内这项研究的空白。同时，促进中国工业的自动化进程。要检测缺陷，首先要将缸孔的表面图像采集下来。四个缸孔的图像需要有四台摄像机来采集...
一种新的冷轧带钢表面缺陷图像模式识别方法
图像模式识别
2008/3/11
针对传统的方法在冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中存在的问题，提出了基于小波变换和遗传算法的模式识别方法。结合国内实例，对四种典型冷轧带钢表面缺陷图像进行了实验研究，实验结果表明，该识别方法能够对冷轧带钢表面缺陷图像进行有效识别。另外，还对识别率与训练样本数量的关系进行了研究。