基于机器视觉的发动机表面缺陷检测技术

发动机表面的缺陷检测是保证其使用安全性的重要手段。本文应用机器视觉技术实现发动机内表面缺陷的自动检测,用内窥镜采集发动机装药内表面的图像,结合图像特点,通过多次实验对比,选择中值滤波方法对图像进行滤波、Canny算子检测图像边缘,应用像素灰度的相似性和不连续性将缺陷从图像背景中分割出来,在此基础上,选取面积和周长特征作为缺陷判断依据,并将以上功能进行整合,设计缺陷自动检测系统。实验结果表明该方法在发动机内表面缺陷检测方面有较好的效果。     

基于辩纤传感器与激光测距原理的物位检测系统设计

设计了一种对固体火箭发动机推进剂装药高度进行物位测量、显示以及预警的检测系统.系统采用了基于光纤传感器与激光测距原理的非接触式物位检测方案,使用光纤传导激光,使带电设备远离检测现场,在现场完全不带电的环境下,完成高精度物位检测;通过系统主控单元控制多个传感器可实现多点同步检测,从而能够在装药表面不是绝对平面的情况下得到...     

光纤传感器与激光测距的物位传感器设计

以固体火箭发动机推进剂装药物位检测系统研究为背景,采用基于光纤传感器与激光测距原理的非接触式物位检测方案,使用光纤传导激光,使带电设备远离检测现场,可以在检测现场完全不带电的情况下实现高精度物位检测。系统通过主控单元可以控制多个传感器实现多点同时检测,从而能够在装药表面不是绝对平面的情况下得到更为可靠的检测结果。     

基于机器视觉的发动机包覆层表面缺陷检测技术

固体火箭发动机包覆层表面的缺陷检测是保证其使用安全性的重要手段.本文应用机器视觉技术实现发动机包覆层表面缺陷的自动检测.用工业相机采集发动机包覆层表面的图像,结合图像特点,通过多次实验分析,选择中值滤波方法进行滤波,采用图像模式匹配技术将缺陷从图像背景中分割出来,并将以上功能进行整合,设计缺陷自动检测系统.实验结果表明...     

基于图像的缸体零件表面缺陷检测方法

针对人工抽样目测方法和超声波、电磁波等测量技术用于新型检测方法存在各式各样的缺点,为了实现在线高速检测汽车制动缸内壁是否存在缺陷,基于数字图像处理技术,提出了一种能很好满足要求的图像处理和缺陷检测方法.通过CCD相机采集零件需要检测表面的图像;用Matlab软件对图像进行必要的处理、对边缘进行提取;通过腐蚀和膨胀运算优化边缘,再采用连通域标记,通过计算缺陷区域处面积和周长两个物理量来判断缺陷类型和特征.结果表明:此方法能检测出缸体内表面缺陷,基本上能满足缺陷快速检测要求.     

时间和幅值相结合的超声检测系统的设计与实现

倘若固体火箭发动机推进剂自身结构存在固有缺陷,极易出现故障,甚至发生意外事故,为此设计了一套超声检测系统,降低了缺陷的误判及漏检,极大地提高了推进剂质量检测的效率和准确性;系统基于脉冲反射回波原理进行检测,具有程好的通用性;采用时间和幅度双特征量的缺陷检测方法,提高了检测的灵敏度;提出一种优化中值滤波算法对超声信号进行降噪处理;文章给出了超声检测系统的硬件框图及超声信号处理方法,并通过计算机软件编程将检测结果以图形界面方式展现在用户面前;本系统在应用中取得了良好效果.     

表面缺陷检测综述

基于机器视觉的表面缺陷检测技术已经广泛地应用在视觉检测各个领域中,它是确保自动化生产中产品质量的一个非常重要的环节。然而表面缺陷检测技术仍然面临着缺陷和非缺陷区域之间的低对比度,噪音和细微缺陷的相似性,检测速度慢和识别精度低等难题。为此,给出了近年来表面缺陷检测技术的最新进展。将表面检测技术分为3类：统计法、频谱法和模型法。对几种典型的表面缺陷检测技术进行了深入比较,包括特征提取、识别算法和算法性能,并分析了方法有效性的原因。最后,总结了表面缺陷检测技术面临的挑战和未来的发展趋势。     

基于语义分割的钢轨表面缺陷实时检测系统

钢轨表面缺陷检测是铁路日常检测的重要部分,根据现代铁路自动化检测技术对实时检测和适应性的要求,构建了一个完整的钢轨表面缺陷识别和分析系统.根据机器视觉的基本原理,设计了一种带有LED辅助光源和遮光箱的图像采集装置,并将采集到的图像进行人工标注,建立了一个较为庞大的具有语义分割标注的钢轨表面缺陷数据集;将高级语义分割技术应用于钢轨图像分析,利用一种级联自编码结构(CASAE)的语义分割网络,将缺陷图像转化为基于语义分割的像素级预测掩码,并通过紧凑型卷积神经网络(CNN)将分割结果进行分类,从而实现钢轨表面缺陷的识别与分类;构建了智能化的人机交互系统,并将系统通过仿真实验的方式进行测试.实验结果表明,系统的检测准确率达到90％以上,每幅图像的平均处理时间为245.61 ms,可以在一定程度上代替人工检测,实现对钢轨缺陷的数字化管理.     

基于语义分割的钢轨表面缺陷实时检测系统

钢轨表面缺陷检测是铁路日常检测的重要部分,根据现代铁路自动化检测技术对实时检测和适应性的要求,构建了一个完整的钢轨表面缺陷识别和分析系统.根据机器视觉的基本原理,设计了一种带有LED辅助光源和遮光箱的图像采集装置,并将采集到的图像进行人工标注,建立了一个较为庞大的具有语义分割标注的钢轨表面缺陷数据集;将高级语义分割技术应用于钢轨图像分析,利用一种级联自编码结构(CASAE)的语义分割网络,将缺陷图像转化为基于语义分割的像素级预测掩码,并通过紧凑型卷积神经网络(CNN)将分割结果进行分类,从而实现钢轨表面缺陷的识别与分类;构建了智能化的人机交互系统,并将系统通过仿真实验的方式进行测试.实验结果表明,系统的检测准确率达到90％以上,每幅图像的平均处理时间为245.61 ms,可以在一定程度上代替人工检测,实现对钢轨缺陷的数字化管理.     

改进的精密机械加工零件表面缺陷检测算法

对加工表面纹理缺陷进行可靠的检测分析可以有效提高机械加工零件表面精加工的水平。基于计算机视觉技术对机械加工零件表面实现自动缺陷检测,由于机械加工零件表面纹理的特殊性,常用的灰度图像分割方法对机械加工零件表面缺陷的检测不适用;且其表面的缺陷信息无法预先得知,其图像分割是一个非监督纹理分割问题,对此提出了一种改进的模糊聚类缺陷检测算法,实现了对机械加工零件表面缺陷的自动化检测,实验结果证明了该算法的可行性。     

基于机器视觉的多孔材料缺陷检测

针对多孔材料在生产工艺中易出现阻塞和缺角等缺陷,本文设计了一种基于机器视觉的多孔材料表面缺陷检测方法,通过对目标区域的有效分割、模糊度检测、形态学处理和分析等技术手段,实现了该类材料的表面缺陷的快速定位和特征分析.经实验检测,本文算法的准确性和检测效率可以满足工业生产实时检测需求.     

基于光度立体和图像显著性的皮革缺陷检测

为了提高皮革缺陷检测效率，提出一种基于光度立体视觉和图像显著性的皮革缺陷检测算法。搭建光度立体视觉平台，完成不同角度的皮革样本采集，利用光度立体视觉技术计算皮革样本的合成图和表面法向量图；对表面法向量图进行曲率滤波操作，用近似表面粗糙度特征自适应选择合成图或滤波图；利用显著性目标检测算法完成皮革缺陷检测与定位。实验结果表明，与现有皮革缺陷检测方法相比，该算法能很好地检测不同材质皮革的多种缺陷，且准确率高，速度快。     

电压频控中抗强干扰软件关联缺陷检测

针对传统电压频控软件缺陷检测技术未考虑软件缺陷分类,存在检测精度低的问题,提出一种电压频控中抗强干扰软件关联缺陷检测技术。对软件关联缺陷检测原理进行分析,采用判别函数对待测软件样本进行识别,引入统计模式识别算法处理软件原始数据,依据关联缺陷概率分配,确定关联缺陷类别,计算缺陷特征值,利用贝叶斯分类器对关联缺陷进行划分,完成抗强干扰软件关联缺陷的分类,从而实现关联缺陷的高精度检测。实验结果表明,该检测技术对软件缺陷进行准确分类,在保证强抗干扰性的前提下,有效提高了检测精度。     

基于机器视觉的某机座内孔表面缺陷在线检测系统设计

针对某压缩机孔内表面缺陷检测问题,提出了一种基于DM642和机器视觉的检测方法。通过内窥镜获取机座孔内表面图像。在DM642中对图像进行去噪、mean shift分割等处理,识别出缺陷并计算缺陷大小。最后在显示屏上显示出检测结果。通过键盘可以设定工件编号和保存孔内表面图像。     

基于YOLOv3-spp的缺陷检测优化模型

目前基于传统的机器视觉分析方法筛选后的PCB焊接缺陷图像还需要进行人工的复检流程,工作量大导致视觉疲劳后容易出错.为了改善这种现状,本文设计应用YOLOv3-spp的目标检测算法来构建焊接缺陷检测模型.为提升检测速度,采用模型剪枝、模型蒸馏、模型量化等技术对检测模型进行压缩优化,采用深度学习加速组件OpenVINO来加...     

一种基于进化神经网络的混合入侵检测模型

为了提高入侵检测系统的检测率并降低误报率,将误用检测技术和异常检测技术进行结合,以克服采用单一技术的缺陷。采用改进的进化神经网络作为检测引擎,首先,通过对遗传算法进行改进,弥补实数编码全局寻优能力差的缺陷,且降低计算的复杂度,提高进化收敛速度;然后,将改进的遗传算法和BP神经网络的LM算法进行结合,进一步克服神经网络学习阶段训练速度慢和易陷入局部最优的缺点,进而提高神经网络的分类能力和模式识别能力。采用 KDDCUP99数据集作为训练与测试数据集进行实验,结果表明,基于改进的进化神经网络建立的混合入侵检测模型在数据特征规则的提取速度、检测精度以及识别新的攻击类型方面有明显改善。     

UUV群探测系统仿真设计

研究水下航行器(UUV)群协同探测问题,系统用多传感器协同探测,执行警戒、侦察、监视水下航行等作战任务,要求实时快速和准确探测。针对目前水下情况复杂,UUV导航精度低、水声通信误码率大等状态。为解决算法研制与实际结合不紧密的问题,提高UUV群协同探测系统性能,采用GUI函数接口,设计并实现了UUV群协同探测仿真系统。系统可通过可视化界面,用MATLAB平台对UUV群用于多目标的协同探测算法进行仿真。仿真结果表明,仿真系统能够满足UUV协同仿真测试要求,对于UUV群协同探测系统的研制具有重要的应用价值。     

基于极限学习机的玻璃瓶口缺陷检测方法研究

针对目前玻璃空瓶回收再生产过程中造成瓶口缺陷破损的在线实时检测难题,提出一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的检测算法。首先对采集的瓶口进行预处理,通过研究表面缺陷,提取灰度方差等6种表面特征。然后运用遗传算法对极限学习机的输入层层的阈值和权值进行优化,提高算法的检测精度。最后现场选取569个样本对所设计ELM分类器进行训练学习与测试,并与LVQ算法、BP分类器对比实验。结果表明该算法能够满足对机器视觉检测系统缺陷检测高速高精度的要求。     

晶圆表面缺陷在线检测研究

针对准确与实时检测晶圆表面缺陷的需求,提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和贝叶斯概率模型(Bayesian Probability Model, BPM)的在线检测算法。首先,改进双边滤波方法以消除晶圆表面图像中的噪声和突出晶圆表面的模式特征。然后,提取晶圆表面缺陷的Hu不变矩、方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients, HOG)和尺度不变特征变换特征(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)。接着,采用PCA方法对特征进行降维。最后,在离线建模阶段构建各种缺陷模式的BPMs;在在线检测阶段采用胜者全取(Winner-take-all, WTA)法判断缺陷的模式和构建新缺陷模式的BPMs。提出算法在WM-811K晶圆数据库中得到了87.2%的检测准确率。单副图像的平均检测时间为40.5ms。实验结果表明,提出算法具有较高的检测准确性与实时性,可以实际应用到集成电路制造产线的晶圆表面缺陷在线检测中。     

基于信息安全的入侵检测技术研究

入侵检测技术可以提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时检测和响应,是网络信息动态安全核心技术之一。它实际上是一种信息识别与检测技术,而从以数据为中心的观点看,入侵检测本身就是一个数据分析过程。本文首先介绍了入侵检测的理论基础和领域,讨论了入侵检测的分类和方法。然后对主机入侵检测的方法进行了总结。