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针对焊缝微小凹陷、未熔合和焊偏等焊接缺陷,提出了基于磁光成像无损探伤的小波多尺度边缘提取算法及主成分分析-误差反向传播神经网络(PCA-BP)缺陷分类模型;研究了焊件表面及近表面缺陷的可视化无损检测及分类方法。首先,通过对焊件施加感应磁场,利用法拉第磁致旋光原理构成磁光传感器,获取焊接缺陷磁光图像。然后,针对焊接缺陷磁光图像存在噪声干扰、对比度低且成像背景复杂等特征,基于小波模极大值的多尺度边缘信息融合方法,设计了具有高抗噪性的缺陷边缘检测算法。最后,通过PCA法对磁光图像列方向灰度变量进行预处理,得到能表征95%磁光图像列方向灰度变量信息的256个特征点作为输入特征量,构建了三层BP神经网络模型,对焊接缺陷样本进行分类。试验结果表明,所提方法能准确识别微小凹陷、未熔合和焊偏等焊接缺陷,模型分类准确率可达90.80%。 相似文献
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研究焊接缺陷磁光成像检测方法,基于法拉第旋转效应,分析交变磁场下焊接缺陷磁光成像特征与漏磁场之间的关系。建立焊接缺陷的三维有限元模型,对不同类型和宽度的焊接缺陷漏磁场分布进行模拟,并在交变磁场激励下对不同焊接缺陷进行磁光成像无损检测试验,通过试验验证了焊接缺陷检测模型的有效性。研究结果表明,漏磁场分布与缺陷的类型和宽度密切相关,随着宽度增大,缺陷漏磁场的磁感应强度垂直分量亦增大;在相同宽度下,未熔合、表面裂纹、亚表面裂纹和无缺陷磁光图像灰度峰谷差值呈递减趋势,磁光图像灰度值可与漏磁场强度相匹配;所建焊接缺陷模型和磁光成像试验能有效地描述不同焊接缺陷对漏磁信号和图像灰度值分布的影响,有助于提高焊接缺陷检测和质量评估。 相似文献
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提出了一种基于支持向量机(SVM)和机器视觉的磁瓦缺陷的检测方法,通过图像增强、边缘提取的方法提取磁瓦缺陷后,提取磁瓦各种缺陷类型的形态特征参数,其中选择了面积、周长、紧凑性、离心率、一阶中心矩、二阶中心矩、三阶中心矩、四阶中心矩、五阶中心矩以及六阶中心矩等。将总共90张磁瓦侧面图片的漏磨、开裂和正常等3种情况的特征参数提取,在每种类型随机选取18个样本,即共54个样本作为LS-SVM的建模量,其余36个样本作为LS-SVM的预测样本来检验模型的优劣,获得缺陷类型识别准确率达91.67%,该结果表明通过支持向量机和机器视觉可实现较高精度和效率的磁瓦缺陷检测。 相似文献
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利用机器视觉技术检测钢轨表面缺陷时,存在背景光照复杂、车载检测设备与钢轨相对位置发生变化等情况,严重影响了缺陷检测的准确率,为此,提出基于灰度标准差与投影积分的钢轨表面区域定位算法和基于多尺度灰度对比度的增强算法。定位算法利用灰度标准差排除复杂背景的干扰,通过投影积分获取精确的钢轨表面区域;综合不同尺度空间的灰度对比度,将钢轨表面区域图像转化为灰度对比图,实现钢轨表面缺陷的增强;采用迭代阈值分割法提取钢轨表面的缺陷。实验结果表明:提出的钢轨表面缺陷检测算法在几种不同拍摄条件下漏检率均低于6%,准确率均高于93%,用于高速有砟轨道无缝钢轨表面缺陷检测时具有较高的鲁棒性。 相似文献
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基于漏磁成像的焊缝缺陷检测可视化方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的基于漏磁信号识别方法的局限性,以焊缝缺陷的漏磁图像为研究对象,提出了一种新的基于数学形态学的焊缝缺陷的边缘提取方法,对焊缝与缺陷的识别、缺陷定位等方面进行了深入研究,实现了对焊缝缺陷的可视化图像显示。首先利用所设计的新型磁化系统,对实验板上焊缝不同区域分布的矩形槽缺陷进行了连续非接触漏磁扫描,获取了其三维漏磁信号分布图。然后将其转化为二维灰度图形,利用构造的一种数学形态学优化边缘提取算法对灰度图形进行边缘检测。结果表明,根据边缘检测结果的轮廓图,可直观化缺陷形态、位置等信息,定位精度达到96.67%。该方法能较准确地提取漏磁信号图像的焊缝和缺陷边界,实现二者的有效分离,具有良好的适应性和实用性。 相似文献
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刘建春林海森黄勇杰江骏杰 《制造技术与机床》2018,(11):137-140
针对金属表面质量人工检测工作量大、效率低等情况,提出一种机器视觉检测金属零件边缘细微缺陷的方法。先根据金属零件表面反光的特点,在亮场下垂直照射,运用形状模板匹配定位,对前景区域膨胀处理,截取包含零件边界信息的图像,缩小处理区域。接着锐化和滤波边缘区域,线性拟合边缘轮廓,提取拟合线段的方向向量,并以此为特征进行区域类划分,提取边缘坐标点。以提取的坐标点为圆心作圆领域,求取每个领域的灰度平均值并线性插值迭代剔除边界干扰点。最后提取符合要求的坐标点排序,重构多直线段,结合背景差分法提取缺陷。实验结果表明,该检测方法能够有效检测出金属边缘细微缺陷。 相似文献
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针对任意角度焊接缺陷难以检测的问题,研究在不同磁场激励下焊接缺陷磁光成像无损检测系统。重点介绍了由U形磁轭产生的交变磁场和平面交叉磁轭产生的旋转磁场激励焊件的机理,比较了交变/旋转磁场激励下不同焊接缺陷的磁光成像效果。基于法拉第旋转效应分析磁光成像特性与磁场强度之间的关系,磁光图像的灰度值可以匹配相应的漏磁场强度。采用主成分分析法提取融合图像列像素灰度特征和通过灰度共生矩阵提取磁光图像纹理特征,建立BP神经网络模型和支持向量机模型识别这些缺陷特征。试验结果表明,在旋转磁场激励下,BP神经网络模型和支持向量机模型的分类精度分别为94.1%和98.6%,相比交变磁场,分类精度分别提高了10.7%和8.5%。旋转磁场激励下的磁光成像克服了定向检测的局限性,能够实现对任意角度焊接缺陷的检测及分类。 相似文献
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为提高微缺陷检测结果精度、提升机械加工零件外观质量,该文引进了机器视觉技术,以某机械生产制造单位为例,设计了一种针对零件表面微缺陷的全新检测方法。根据机器视觉技术的应用需求,搭建了集成工业相机、采集装置、照射光源等为一体的扫描装置,采集零件表面图像;对采集的原始图像进行均值滤波处理,去除图像中可能对缺陷区域的判别造成干扰的因素与噪声;采用阈值分割的方式,提取并划分机械加工零件表面的微缺陷区域;采用提取图像边缘算子的方法,计算零件表面原始图像与待检测图像之间的像素相关性,通过对零件表面微缺陷灰度性质点的匹配,完成检测方法的设计。通过对比实验证明:该方法不仅可以精准检测机械加工零件表面微缺陷,还可以检测到具体的缺陷类别。 相似文献
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《中国机械工程》2019,(3)
利用机器视觉技术检测钢轨表面缺陷时,存在背景光照复杂、车载检测设备与钢轨相对位置发生变化等情况,严重影响了缺陷检测的准确率,为此,提出基于灰度标准差与投影积分的钢轨表面区域定位算法和基于多尺度灰度对比度的增强算法。定位算法利用灰度标准差排除复杂背景的干扰,通过投影积分获取精确的钢轨表面区域;综合不同尺度空间的灰度对比度,将钢轨表面区域图像转化为灰度对比图,实现钢轨表面缺陷的增强;采用迭代阈值分割法提取钢轨表面的缺陷。实验结果表明:提出的钢轨表面缺陷检测算法在几种不同拍摄条件下漏检率均低于6%,准确率均高于93%,用于高速有砟轨道无缝钢轨表面缺陷检测时具有较高的鲁棒性。 相似文献
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以开发收藏币币面品相检测系统为目标,研究了图像滤波、变换、类型识别及配准等技术。通过预处理初步分割出币面区域,采用多目标相关性模板匹配法,识别出收藏币类型及币面特征在图像中所处的位置,然后根据匹配结果将目标图像与参考图像进行配准,在配准的基础上进行差分,实现对收藏币币面缺陷区域的提取。再根据不同类型缺陷的灰度、几何、形状特征的不同对缺陷区域进行分类识别,然后统计缺陷区域的面积、坐标等参数。实验数据表明,收藏币币面图像识别配准高效准确,能够有效提取出缺陷区域并准确统计缺陷参数。 相似文献
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