机器视觉的注塑制品缺陷检测系统

基于Moldflow的法兰注塑制品翘曲与收缩分析

针对铝管生产过程中对准确、可量化的自动缺陷检测系统的迫切需要,本文引入一种由图像采集、缺陷检测、缺陷处理等模块组成的铝管缺陷检测系统。平板探测器获取由x光高压电源产生,穿过铝管的x射线并把所形成的数字图像通过usb端口发送至检测服务器。检测服务器使用机器视觉算法检测图像中的缺陷。当服务器检测到缺陷时,会向pci板上指定位输出信号,报警装置接到信号后报警提醒工作人员。实验表明该系统能够自动、准确的标记出铝管中存在的缺陷,达到了系统的设计目标。

聚合物结晶度对注塑制品性能影响的研究

针对热轧带钢的表面质量检测进行研究,设计了基于机器视觉技术的带钢表面缺陷检测系统,从系统整体构成、硬件结构、软件开发及算法设计等方面进行了深入的分析与研究。在vs2010平台上,实现了包括图像的采集、传输、缺陷的实时检测和定位,以及缺陷的报警与存储等功能。通过大量的测试结果表明,该系统中设计的缺陷检测算法无论在检测精度还是实时吞吐量上都具有很大优势,可以对带钢表面常见的氧化、孔洞、边裂、麻点等几十种不同类型和不同等级的缺陷进行精确、实时地检测。

从尼龙(pa)1010注塑制品的工艺入手,结合镀银嵌件的特点,对pa1010制品设计、成型工艺、操作要领等进行了试验,找到了确保镀银嵌件不因注塑受热而发生表面变色的有效方法,并确定了合理的注射成型工艺。发现采用低温成型不仅有利于pa1010注塑制品冲击强度的提高,而且对镀银嵌件镀层的质量起着至关重要的作用;采用250℃以上的高温将导致镀银嵌件镀层变色;针对该种注塑制品的各种成型缺陷提出了相应的对策。

针对fpc(柔性印刷电路板)缺陷的特点,设计了基于机器视觉的嵌入式检测系统;该系统以线阵ccd为视觉传感器,dsp为处理器核心,完成图像的采集和存储;基于局部自动阈值分割后的二值化图像,采用多尺度的数学形态学抑制噪声,突显边缘细节;结合线宽评价和局部生长的图像匹配算法,准确实现产品缺陷定位识别功能;实验结果表明:系统能准确识别检测产品中存在的各种缺陷,图像检测速度达到了每秒20帧,具有良好的实用性。

机器视觉的典型应用 摘要：主要介绍机器视觉的典型应用，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用摘要分 类，详细介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的应用，并且分别举例说 明。机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。 abstract:thispapermainlydescribesthetypicalapplicationofthe machinevision,anditbrieflyanalysesmachinevisionfeatures, advantagesandapplicationofclassification,andparticularlyintroduces theapplicationofmachinevisiontechnologyintheprintingindust

介绍了一种基于机器视觉技术的非接触式螺钉在线检测系统。该系统利用ccd相机采集图像,经过拉普拉斯锐化算子、中值滤波等图像处理,可获得清晰的螺钉轮廓图像,再利用机器视觉的相关几何运算测量出各个螺钉几何参数,实现螺钉的在线检测。实验表明,该系统检测速度快、精度高,具有很好的推广应用价值。

对基于机器视觉的瓷砖自动分类系统的结构进行了介绍,并阐述了图像采集、图像处理和智能分类三个主要功能模块的特点。同时,针对各个功能特点选取了合适的设备、算法及方法,组建了基于机器视觉瓷砖自动分类系统。最后,用该系统对几个典型样本实例实现了分类。

主要介绍了基于机器视觉检测技术在五金件检测系统中的应用,系统控制步进马达旋转,带动料带式的五金件前进,通过视觉成像装置(工业相机、镜头、光源)将产品形状转化为图像信号并传输到系统,系统进行图像处理,提取出需要产品轮廓并计算其尺寸数据。系统通过生产验证,取得良好的效果,具有一定的推广价值。

为减少高密度电路板的缺陷误报率,研究一种新型自动光学检测系统(aoi);系统采用自行研制的多色led照明系统,利用机器视觉获取被测pcb的图像,通过图像处理软件系统快速准确地识别出各种缺陷;系统利用获取的彩色图像信息,根据各种缺陷的特征信息不同,采用opencv对各种缺陷的检测算法进行改进,使得系统性能有很大改进;对30块同类hdi型pcb的36300个检测点进行测试,测试结果证明,系统pcb缺陷的检出率高达99.87%,误报率只有0.32%。

rna自动化公司在一家食品公司安装了一台具有质量检测系统的设备,以处理、检查该食品公司的塑料模具零件。企业要求在最短的时间内实现对两种不同形状、规格零件的处理,但是由于零件本身的复杂性和易碎性使整个处理过程难度增大．而rna自动化公司提供的具有质量检测系统的设备可以解决这个问题。该设备对磨具的外围处理细致．不会对塑料零件造成任何损坏。另外该系统还会对3个平面进行检测：检测项部是否有损害．并进行光学字符辨识：检测底部是否有损害，并测量直径；最后检测高度和侧面。每一次检测都将会把问题排查清除。

将机器视觉技术应用于医疗酒精棉纱外包装自动检测中,对实现生产的自动化、智能化具有重要意义。本文设计了医疗酒精棉纱包装检测的硬件系统,使用了ccd相机及与之兼容性比较好的图像采集卡、led光源、光电传感器及电平转换电路,搭建了具有外部触发功能的图像采集及高速图像传输系统,为软件的设计提供了可靠的环境。实验结果证明了系统硬件可以满足快速、实时采集高质量图像的要求。

机器视觉系统之光源的分类 光源 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。而图像 的获取是机器视觉的核心，图像的获取系统则是由光源、镜头、相机三部分组成。光源的 选取与打光合理与否可直接影响至少30%的成像质量。所以光源是机器视觉系统中非常重 要的一部分。 作用 通过适当的光源照明设计，使图像中的目标信息与背景信息得到最佳分离，可以大大降低 图像处理算法分割、识别的难度，同时提高系统的定位、测量精度，使系统的可靠性和综 合性能得到提高。反之，如果光源设计不当，会导致在图像处理算法设计和成像系统设计 中事倍功半。因此，光源及光学系统设计的成败是决定系统成败的首要因素。 照亮目标，提高目标亮度； 突出测量特征，简化图像处理算法； 克服环境光的干扰，保证图像的稳定性，提高图像信噪比； 提高视觉系统的定位、测量、识别精度，以及系统的运行速度； 降低系统设计的复杂度

针对国内钢厂采用人工方法检查钢板表面缺陷存在可靠性差的问题,开发设计了基于机器视觉技术的带钢表面缺陷自动检测系统。系统通过摄像头采集带钢表面的图像,然后采用图像处理及模式识别算法对图像进行实时处理和分析,从而检测出钢板表面缺陷,并对缺陷进行自动分类识别。实验结果表明,系统能够对带钢表面进行实时在线监测,并能正确识别常见的带钢表面缺陷。

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机器视觉系统LED光源

运用参考比较法对机器视觉pcb裸板缺陷检测进行了研究。在相机摄像头下同一位置采集多幅标准pcb图像累加求平均值得到标准电路板图像,运用harris角点算法进行标准电路板图像和待测电路板图像的配准,分别对标准电路板图像和待测电路板图像进行灰度变换、中值滤波、二值化、异或等图像处理检测出缺陷区域,然后通过形态学消除伪缺陷,实验证明,该检测方法有较高的准确率。

在经济发展的同时,我国人民生活水平显著提升,这就在一定程度上激活了市场活力,在家电产品走进千家万户的同时,消费市场的主体方向也随之发生了偏移,在家电消费呈现增高趋势的过程中,作为其原材料的彩钢板的应用范畴也不断拓展。由于家电产品对产品质量的要求较高,这就使得其质量标准与其他领域的钢板相比控制要求更广、更精细,但是在实际应用阶段,由于受到因素的直接限制,彩钢板就会呈现相应缺陷问题,因此,通过视觉检测技术,对彩钢板缺陷进行检测也就显得至关重要,本文就以此为出发点,对智能分类进行理论性研究。

针对目前螺纹检测精度较低,在线检测实现较难的问题,提出了一种基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法.通过工业cmos相机在线采集螺纹零件图像,经图像预处理、二值化后,进行螺纹的边缘提取及缺陷检测等.该算法由matlab编程实现.实验结果表明,该螺纹缺陷检测方法能有效识别无螺纹、少螺纹、螺距不规则等外观缺陷,且一个螺纹的检测时间在300ms以内,满足检测要求.

在总结引发钢化玻璃产生自爆的原因的基础上,针对有缺陷玻璃和无缺陷玻璃的光学特性差异性和人工检测缺陷玻璃的局限性等问题,提出采用机器视觉技术对钢化玻璃的缺陷进行检测。首先分析了钢化玻璃缺陷检测的光学基本原理,然后给出了缺陷检测系统的基本结构设计,最后探讨了针对钢化玻璃自爆的机器视觉检测系统的技术要点。试验结果表明,利用机器视觉技术能够快速、可靠、准确地检测出含有缺陷的钢化玻璃,从而避免其在使用中出现自爆。

基于新疆干制骏枣的外形尺寸、滑动摩擦角等物料特性,将骏枣人为定义成a、b两面;提出采用分步检测的分级机理利用两次检测实现红枣双面检测,并对其关键机构的结构设计依据进行简要阐述;指出利用物料本身滑动摩擦力结合吸振能力较好的材料,采用分步检测的机理,能够实现红枣及其他椭球形水果的单体化喂入、全表面呈现等功能。