碳纤维增强铝基复合材料裂纹图像检测

根据检测目标的特点,提出了适用于本文的以下4种改进的图像处理算法:图像二值化、区域生长、数学形态学算法、骨架提取算法。利用上述图像处理算法相结合的方式对由SEM(扫描电镜)采集到的微观裂纹图像进行处理,提取并计算出裂纹长度和宽度,将计算值与测量值进行比较,验证方法的准确性。此方法为碳纤维增强铝基复合材料裂纹的裂纹图像检测提供了一种新途径。     

自动磁粉探伤系统中的图像技术

讨论磁粉探伤系统中图像处理和识别问题.采用自适应阈值处理和条件跟踪等技术得到较好的二值化图像;采用顺序标记算法提取目标物;基于裂纹图像基本特征进行裂纹识别,满足了自动磁粉探伤系统的要求.     

基于图像处理的疲劳裂纹扩展长度在线测量方法

为了在金属疲劳裂纹扩展试验中采用直观、准确、可靠的方法获得高精度裂纹长度尺寸,提出了基于图像处理技术的疲劳裂纹扩展长度在线测量方法。首先,采用大尺寸黑白全帧面阵CCD和微距显微镜头对疲劳裂纹扩展过程中的图像进行采集,分析疲劳裂纹的图像形态特征,采用亚像素边缘定位方法对预制裂纹边缘进行检测,求出疲劳裂纹起点位置。然后,对裂纹扩展区域进行图像子区划分,对图像子区采用基于灰度统计数据的自适应分割方法进行裂纹分割,采用单区域增长算法进行二值化裂纹图像连接得到裂纹主干。最后,进行了系统标定和疲劳裂纹长度在线测量试验。试验结果表明：本方法测量精度高、抗干扰能力强、数据稳定可靠,裂纹长度测量精度为0.03mm,满足裂纹扩展试验国际标准的要求。     

基于CCD图像的表面疲劳裂纹识别与长度计算

表面疲劳裂纹的图像识别是实现对疲劳裂纹实时监测的一种有效方法,采集表面疲劳裂纹的电荷耦荷器件CCD（charge coupled device）图像,利用Matlab图像处理工具进行图像预处理,对裂纹图像二值化并取反,提取出裂纹区域;对二值图像进行膨胀和腐蚀操作,以此来处理裂纹区域偏大、不连通或有孔洞等问题;通过细化提取出裂纹骨架,再对裂纹骨架去除分支得到裂纹主干并计算出主干长度;还探讨了一种检测表面疲劳裂纹扩展速率的方法。该研究为疲劳裂纹的自动监测提供了新途径,为工件疲劳寿命的预算奠定了基础。     

基于SUSAN算法的X射线焊缝图像缺陷提取

针对X射线焊缝图像存在对比度不高、灰度分布不均衡、图像中噪声多以及动态模糊等特点导致焊缝缺陷难以提取等问题,提出了一种基于SUSAN算法的焊缝缺陷提取方法。首先设定了采集图像的有效焊缝区域,减小了所要处理的数据量,进而对该区域进行了中值滤波处理;然后通过SUSAN算法找到了每一行焊缝缺陷区域的入口点及出口点,从而实施了缺陷分割;接着再结合数学形态学运算,滤除了孤立的噪声点与间断点,实现了缺陷区域准确定位。在VC++6.0平台上,针对常见的几类缺陷,包括裂纹、气孔、烧穿、未熔合等,取共100张焊缝缺陷图片进行了算法测试,与人工观测结果相对,正确率约为87%。研究结果表明,焊缝图像噪声过多以及对比度太小是未能正确分割出焊缝缺陷的主要原因。     

封头焊缝的X射线图像分割与增强方法研究

针对现有大型封头焊缝X射线检测存在胶片成像成本高、人工识别缺陷效率低等问题,提出基于X射线数字图像自动采集方案,并设计焊缝图像自动处理识别方法。针对焊缝区域与背景差异特性,采用固步灰度梯度法提取焊缝区域;采用双边滤波融合算法、自适应高频图像信息增强算法,实现焊缝图像的降噪和缺陷细节对比度增强;最后结合封头焊缝类型及特点设计特征库,基于Canny算法组合树形分类器实现缺陷的特征提取和分类。实验结果表明,该方法对封头焊缝中的气孔、裂纹、未融合、夹杂、未焊透等五类典型缺陷特征提取效果满足判级要求。     

基于Hausdorff距离区域生长的缺陷边缘重建方法

针对X射线探伤图像中的缺陷被提取时易产生形变,提出一种基于Hausdorff距离区域生长的缺陷边缘重建方法.首先对图像求补运算,以分水岭算法决定结构元素尺寸,采用改进的自适应数学形态学滤波算法处理图像,图像经阈值分割得到包含缺陷的二值图像;在此基础上对缺陷目标进行形态学收缩得到区域生长的若干种子点,以种子点的原始像素值为初始值,选择目标区域中的像素值大于或等于初始值的像素点进行合并生长得到新目标图像,以初始值减去2得到新的初始值,然后循环生长并计算新目标Canny边缘图像与原目标Canny边缘图像的Hausdorff距离,采用最小hausdorff距离为区域生长停止规则,所有目标生长完全后经过组合从而实现缺陷边缘重建.试验结果表明,该方法能够有效恢复缺陷的原貌,缺陷边缘重建效果明显.     

光伏组件故障诊断方法研究

光伏组件工作一段时间后会产生裂纹、热斑等故障,针对裂纹的大小不同对光伏组件发电量的影响不同的问题,提出了一种基于改进Otsu算法的图像处理方法对光伏组件裂纹部分进行分割、提取、量化.改进Otsu算法是在传统Otsu算法的基础上对顶帽变换后的图像进行灰度值拉伸并计算阈值的方法.首先,通过透视变换法,将无人机航拍的光伏组件进行倾斜校正,从校正图像中截取出单片光伏板的图像;其次,运用顶帽变换与改进Otsu算法相结合的方法对图像中的目标区域进行分割提取,并标记提取区域;最后,计算标记出的目标区域即裂纹的面积.实验结果表明透视变换与改进Otsu算法相结合的方法可以自主完成从航拍得到光伏板图像到裂纹面积计算的全过程,且改进Otsu算法对光伏板图像的处理具有运算速度快,计算效果好的优势.     

基于机器视觉的磁钢片缺陷检测研究

针对磁钢片人工检测效率低、误检率高以及劳动强度大等问题,对磁钢片缺陷种类及缺陷特征方面进行了研究,对磁钢片缺陷检测流程进行了分析归纳,提出了一种基于机器视觉的磁钢片缺陷检测算法,实现了磁钢片缺陷检测自动化。通过二值化和闭操作对图像进行预处理,将目标区域面积与模板区域面积进行了比较,实现了零件掉角和粘连缺陷检测。通过采用均值滤波算法对初始图像平滑处理,对所得图像与模板图像对应像素灰度值进行了作差运算,选出了差值大于规定值的区域,实现了磁钢片裂纹和结晶缺陷检测。研究结果表明,相比人工检测,实验所采用的算法能够准确判断磁钢掉角、粘连、结晶以及裂纹缺陷,较传统人工目测检测方法准确率提高10%,并提高了检测效率,降低了劳动力。     

光照不均环境下的手机外壳缺陷检测研究

针对实际手机外壳图像采集过程中遇到周围环境光照不均导致采集图像不清晰的问题,提出一种适用于光照不均环境下的手机外壳缺陷检测方法。首先用图像二值化、灰度化、图像修正旋转等算法对采集到的图像进行图像预处理,提取手机外壳主轮廓,然后利用双阈值的改进Bensern二值化算法对图像进行去光照影响处理,再采用自适应边缘检测Canny方法进行缺陷轮廓提取。最后提取缺陷感兴趣区域,并用轮廓绘制算法标记缺陷轮廓的大小。实验表明,该方法缺陷提取准确率高,实用性强,具有良好的检测效果。     

钢板缺陷特征的识别及提取算法研究

应用计算机图像处理理论与模式识别理论,对钢板图像缺陷特征的识别与提取算法进行了深入研究,利用VC 6.0计算机语言编制了相应的处理程序.用图像灰度理论编制了像素搜索算法,对钢板图像上各灰度级像素信息进行了提取,并进行相应的分布概率统计.根据统计结果,推导并利用基于二维直方图Fisher评价函数来处理该钢板图像,应用实践证明该算法程序能较好地满足钢板工业生产需求.     

基于双边滤波算法下的焊缝跟踪系统研究

焊缝信息处理是实现焊缝跟踪的重要环节。利用DSP系统的高速图像处理能力,结合现阶段常用的图像预处理算法、二值化处理以及边缘检测算子对焊缝图像信息进行处理,分析比较了均值滤波、中值滤波、高斯滤波和双边滤波算法下的图像处理效果,同时对比了不同滤波条件下二值化图像,并对效果最好的二值化图像采用Canny、Robert、Sobel、Marr-Hildreth边缘检测算子提取边缘。研究结果表明:通过实际处理环节,验证了双边滤波加Canny算子的可行性和有效性。     

基于支持向量机的布匹图案匹配算法设计

为了解决布匹印花过程中能够快速实现模板匹配的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的匹配算法.匹配算法采用两级分类器,首先对样本布匹图像进行二值化和轮廓提取等处理得到了图像中各种图形的轮廓曲线,选择模板图形的轮廓曲线长度和面积作为简单特征量,建立了基于置信区间的分类器作为一级分类器,实现了初步匹配;然后提取模板与非模...     

焊缝裂纹缺陷的磁粉检测自动识别方法研究

磁粉检测的评价依据是缺陷处形成的磁痕。目前的焊缝磁粉检测主要依靠人工目测,因此经常会出现漏检、误检等情况。提出了一种焊缝裂纹缺陷的磁粉检测识别方法。在实验室条件下,建立了焊缝的磁痕图像采集系统,应用现代图像处理技术,分别开展了焊缝的磁痕图像恢复、裂纹缺陷提取和缺陷的识别统计等方面研究,实现了焊缝裂纹缺陷的自动识别。     

基于Gabor滤波与分水岭算法的锂电池极片缺陷检测方法

针对锂电池极片在人工检测过程中检测效率低、检测错误率高等问题,提出一种基于自适应Gabor滤波与分水岭算法融合的锂电池极片缺陷检测方法。首先通过改进传统Gabor滤波器的参数,实现Gabor滤波器的自适应,得到滤除背景的缺陷图像;然后使用大津法对图像二值化处理,利用分水岭算法进行边缘提取;最后利用分割出的边缘获得坐标,利用最小外接矩形法实现缺陷检测。结果表明,相对于区域生长算法和改进的Canny算法,本文方法的抗干扰能力得到提高,可以对锂电池极片漏金属、黑斑、白斑、脱碳、条痕等多种缺陷进行较为精确地检测,能够用于锂电池极片缺陷的自动化检测。     

基于阈值分割和形态学相结合的金属废料 X 射线图像轮廓提取方法

针对金属废料 X 射线透射图像中废料之间距离较近时图像可能相互粘连,导致不能有效提取单个物料轮廓的问题,提出了一种基于阈值分割和形态学相结合的金属废料 X 射线图像轮廓提取方法。首先分析图像噪声信息分布,利用约束灰度值范围的 Otsu 阈值分割算法获得全局最优阈值对图像进行滤波;然后采用动态阈值分割方法得到二值化图像,在此基础上采取一种改进的形态学处理策略实现对各单物料区域的连通区标记;最后对各连通区进行轮廓提取以获得单个物料区域的轮廓。经实验表明,该方法有效地提高了在物料粘结情况下图像轮廓提取的准确率和成功率。     

罐体裂纹磁粉检测图像处理技术研究

针对承压类设备罐体定检磁粉探伤裂纹图像识别技术,介绍了基于图像处理的罐体表面裂纹自动识别系统的工作原理及组成。采用MATLAB软件对图像裂纹进行处理,图像裂纹经过自适应中值滤波预处理、开运算—线性变换组合加强处理、裂纹分块识别法处理和骨架形态学—膨胀法处理,有效地识别并提取了图像当中的裂纹信息。     

煤气储备气罐的高度的图像处理系统

本文采用数字图像传感器获取煤气储存罐体上的10个数字手写体的图像信号．输入基于TMS320C6201DSP的图像处理系统中进行图像处理和字符识别．识别结果送至控制室上位机。在图像处理中．应用图像全局二值化算法．字符“有效行”特征的提取和BP神经网络．对手写体字符的识别取得了良好的效果。     

电机铜排表面毛刺缺陷检测技术研究

为了提高应用于工业环境下的大型电机转子导线的铜排毛刺检测精度和效率,针对铜排工件毛刺检测存在光学照明不均、毛刺种类繁多、检测识别率不高等问题,提出了一种基于电机铜排毛刺生长区域的缺陷特征提取方法。设计了由硬件模块和图像处理模块组成的毛刺缺陷自动识别系统。在各类毛刺特征分析的基础上,通过基于掩膜的图像优化算法得到待检测铜排标准图像;利用形态学算法构造出图像待检测区域并分割;最后提取缺陷特征并通过毛刺分类算法和针对各类毛刺的阈值去噪方案得到毛刺的判决结果,实现铜排毛刺的自动检测。实验结果显示,算法能快速准确地检测出毛刺缺陷,对铜排加工过程中产生的毛刺具有较高的鲁棒性,检出率接近98%,漏检率为0%,误检率为1.471%,能够满足工业检测的要求。     

基于图像识别的车框定位技术

在一般图像处理步骤的基础上,屏弃了轮廓成形的常规路线,对锐化处理步骤进行了特殊处理得到了车框货物的顶层图像.提出了一种基于邻域像素统计的边界点查找算法,对货物顶层图像中心的提取行之有效.此项技术为实现运输车辆自动定位的功能解决了关键问题.