飞机铝蜂窝结构损伤特征信息的提取及优化

飞机铝蜂窝结构脱黏损伤是飞机复合材料中常见的缺陷类型,借助损伤图像特征边缘提取、降噪优化等方式可提取损伤轮廓、边缘等相关特征信息。通过多图像对比分析最终获得优化提取方案,依据获得的损伤图像边缘特征提取方案提取铝蜂窝结构脱黏损伤图像的边缘特征信息,并对上述方案加以改进,深度优化蜂窝结构损伤特征,找到了适合的损伤图像优化提取方案。     

基于数学模型的熔化极气体保护焊焊接过程中的熔池边缘提取

基于数学模型对熔化极气体保护焊焊接过程中熔池边缘提取问题进行研究,利用CCD摄像机和复合滤光技术构成的系统提取熔池图像,并分析讨论图像。通过高斯平滑对图像进行预处理,使用数学模型提取熔池边缘,以设定阈值的方法得到熔池矩形区域,求出矩形区域的质心,实现熔池区域的粗定位,以此质心为中心定义一椭圆轮廓为初始轮廓,最后与传统的Sobel算子方法和Canny算子方法作比较,得出该算法能够满足熔池边缘提取问题中的实时要求,并且提高了精度。     

基于视觉技术的活塞环闭口间隙检测的研究

目前,活塞环的检测普遍采用人工检测。采用视觉技术提取活塞环闭口间隙轮廓,对轮廓进行图像处理,得到测量结果,与人工检测相比,检测速度更快,精度更高。传统的边缘检测过程大都采用Canny算子,通过高斯滤波过滤图像。在活塞环轮廓处理过程中,对轮廓提取精度要求更高。高斯滤波作为低通滤波算法,对轮廓没有保护作用,会导致轮廓边缘图像模糊。针对这一问题,提出了改进的Canny算子,采用中值滤波和傅里叶变换相结合的方法,有效地提高了边缘轮廓的提取精度。     

基于改进Canny算子的齿轮缺陷检测边缘检测算法北大核心

针对齿轮缺陷检测过程中因光照及噪声影响导致微弱边缘难以提取的问题,提出了一种改进的Canny齿轮边缘检测方法。首先,将双边滤波算法引入到多尺度Retinex(multi-scale retinex,MSR),在改善原图像降噪效果的同时保证边缘不被虚化,且从原理上降低环境光照对图像的影响;其次,引入拉氏锐化增强算法实现降噪后的图像轮廓增强;最后,以灰度统计方差大小作为Canny算子自适应高低阈值的确定依据,以3×3领域下的6个方向作为梯度计算区域,在自适应阈值下获取齿轮缺陷检测的边缘信息。实验结果显示,所提方法相比与传统Canny、Otsu-Canny算法,所提方法有较好的降噪效果和保边特性,能较好提取齿轮缺陷中的微弱边缘信息,且重叠系数达93.8%,远高于其余方法获取的边缘信息,为后续齿轮缺陷检测提供数据支撑。     

基于DSnet网络的零件边缘轮廓提取北大核心

针对传统边缘轮廓提取算法极易受到光照强度等因素的影响,出现噪声点和零件边缘轮廓点缺失问题,提出一种基于DSnet分割网络及最外围约束算法结合的零件边缘轮廓提取算法。首先,利用DSnet分割网络对零件原始图像进行分割操作,避免影响因素干扰的同时,获得分割边界明显的零件分割图像,再根据零件分割边界像素点的特点,采用最外围约束算法进行边缘轮廓提取,得到零件边缘轮廓图像。实验结果表明:提出的方法能在光照强度不均匀等因素的干扰下准确提取出完整的、单像素的零件边缘轮廓,而且提取精度的各项指标,RMSE达到了11.18,PSNR达到了27.76,SSIM达到了0.989 3,满足边缘轮廓提取精度的要求。     

基于机器视觉的摆线齿轮参数测量系统

针对目前摆线齿轮测量工程中存在的问题,在机器视觉技术的基础上建立了齿轮的参数测量系统。介绍了系统测量原理和软硬件的结构功能;利用OpenCV函数库对图像信息进行处理,得到齿轮的轮廓,再使用轮廓查找技术提取边缘坐标;根据摆线参数的定义和测量原理,实现摆线齿轮参数和误差的测量。试验结果表明:该测量系统能够满足测量误差的要求,为摆线齿轮的快速、精确测量提供了一种新的思路与平台。     

基于边缘导向算子模板匹配的熔池轮廓提取方法

轮廓提取作为熔池的基本视觉形态特征,在焊接质量在线监测中起着重要作用. 文中建立了非熔化极惰性气体保护电弧焊(tungsten Inert gas welding, TIG)焊接工艺环境下的熔池视觉传感系统,采集了高质量的熔池图像. 针对TIG焊不锈钢熔池图像中弱边缘检测的难点提出了一种基于边缘导向算子模板匹配的熔池轮廓提取算法(operator template matching based on edge direction guidance, OTM-EDG),算法中首先基于非线性灰度变换方法增强弱边缘. 之后利用4个方向的Sobel算子与熔池图像进行卷积操作来判断后端弱边缘的方向并计算梯度图. 最后对梯度图进行边缘连接操作以及基于数学形态学的边缘平滑操作,得到需要提取的熔池轮廓. 结果表明,文中算法能够提取到封闭完整且定位准确的TIG焊不锈钢熔池轮廓. 在实际焊接环境中具有较高的鲁棒性,有效解决了熔池区域弱边缘难以准确检测的问题.     

分段线性灰度变换在熔池边缘提取中的应用

电弧焊接过程中,熔池形态与焊接质量密切相关.应用图像处理方法得到熔池的边缘轮廓对提取熔池相关几何参数具有重要意义.采用分段线性灰度变换突出熔池区域,用Canny算子提取熔池图像边缘.试验结果表明:该方法能够有效提取熔池图像边缘,适用于熔池图像的实时处理.     

一种采用数学形态学与主动轮廓模型的熔池边缘提取方法

随着焊接过程自动化和智能化的发展,焊接质量信息的提取越来越受到国内外学者们的关注,基于图像处理的边缘提取技术逐渐被广泛应用。根据GMAW焊飞溅大的特点,在分析传感系统获取的熔池图像特征的基础上,结合数学形态学和Chan-Vese模型主动轮廓方法,对熔池图像进行边缘提取实验。实验结果表明,与单纯的数学形态学方法相比较,新的方法可以实时地提取出更加清晰、完整的熔池边缘。     

基于CCD的埋弧焊焊缝跟踪系统数字图像处理方法

提取焊缝信息、确定焊缝中心是实时焊缝跟踪系统要解决的首要问题,本文介绍了以CCD视觉传感器和V系列图像采集卡为核心的焊缝检测跟踪系统,基于该系统并根据焊接现场务件采集的图像信息,结合Sobel边缘检测算子及二值图像连通域像素标记算法对焊缝图像进行处理,该算法可以满足埋弧焊焊接生产现场实时处理图像要求,且对光源无严格要求.     

基于数字图像处理技术的溶渣泡沫高度检测方法

提出一种基于数字图像处理技术的溶渣泡沫高度检测方法。该方法由CCD摄像头将采集到的溶渣泡沫影像经图像采集卡转换成数字图像,然后由计算机经图像处理后得到溶渣泡沫的轮廓线,并由轮廓线背景的刻度线直接得出溶渣泡沫各处的实际高度。实验结果表明,该检测原理可行,对实现溶渣泡沫高度的在线检测具有指导意义。     

面向立铣刀磨损的在机视觉检测方法研究

针对立铣刀在机视觉检测要求,设计了搭建在机床侧窗的伸缩式检测机构,提出用迭代法快速收敛得到刀具磨损区的初阈值,引入类内方差函数改进最大类间方差法,修正传统算法边界模糊、纹理识别不全、对噪声敏感的缺陷。根据灰度矩旋转不变特性,融合Canny算子提取亚像素级磨损边缘,基于图像平面,创建立铣刀磨损轮廓模型,重构切削刃原轮廓,实现立铣刀磨损快速检测。选取5把立铣刀开展铣削实验,将检测系统与影像测量仪的测量值进行对比。结果表明：测量偏差小于0.01 mm,立铣刀生命周期内各磨损阶段的平均准确率均达到93%以上,综合平均准确率达到95.98%,证明了检测系统的准确率与稳定性。     

改进自适应混合高斯模型和帧间差分的运动目标检测

针对传统混合高斯模型进行运动目标检测易受环境噪声或光照变化干扰,检测结果存在空洞、边缘缺失等问题,提出一种改进自适应混合高斯模型和帧间差分的运动目标检测算法。在混合高斯模型建立之初,采用较大的学习率快速消除背景干扰信息,当模型趋于稳定后,根据目标运动状态不断调整学习率,实现自适应修正背景模型。同时引入光照变化因子调整模型更新率,有效克服光照变化的影响。为提高目标边缘连续性,采用基于图像相似度的四帧差分法并结合边缘检测算法快速提取目标轮廓信息填补目标边缘。通过形态学处理消除目标空洞及残余噪点,获得完整的运动目标。结果表明：该方法目标检测准确率达到95.2%,在保证实时性的同时对复杂场景具有较好的适应能力,鲁棒性强。     

焊缝轮廓线激光检测系统开发及算法实现

目前焊缝表面检测主要依靠肉眼观察和简单测量实现,其科学性、精确性受到检验人员主观因素的影响。线激光扫描方法是工业应用中比较先进的非接触轮廓检测方法。通过线激光扫描,利用激光三角测量法可以得到物体轮廓,进而得到物体的形貌信息。基于上述技术,开发了一套焊缝轮廓线激光检测系统,系统由半导体线激光器、CMOS工业相机、LabVIEW虚拟仪器软件平台组成。基于LabVIEW编写了包括图像采集、图像处理与焊缝轮廓计算的系统,能够得到较为准确的焊缝表面轮廓信息。     

一种基于LabVIEW和MATLAB混合编程的视觉检测系统关键技术研究北大核心

传统的视觉检测系统不仅浪费时间和人力,检测精度也远远不足,故提出一种视觉检测系统。该检测系统主要以涂层展开板为研究对象,在流水线系统上对其进行在位检测。首先进行了检测系统总体方案设计,在硬件方面主要介绍了该检测系统相机、镜头、光源的选取以及调试;软件方面主要介绍了相机的标定、图像的预处理和增强、边缘检测等关键技术。根据谱带的形状特征,提出一种三次样条插值法与多项式拟合法相结合的算法来提取出各个谱线分割线的边缘点,同时在LabVIEW环境下进行MATLAB编程,进而提高算法效率。然后将MATLAB计算出的坐标值通过上位机发送给数控机床,数控机床对得到的数据进行实时处理,从而对同一颜色区域进行刮取。与人工检测进行对比,该检测系统在检测精度和速度上都优于传统方法。     

指示表图像特征的视觉检测方法

在对指示表进行智能读数时,需首先检测出指示表的两个图像特征,即指示表轮廓与指针位置,由此可以确定指示表的有效区域以及指针与刻度的位置关系。基于指示表图像的几何结构特征,提出一种指示表图像特征的视觉检测方法。通过对图像预处理提取出轮廓区域,基于对称性圆检测算法与Hough变换思路得到圆轮廓参数。然后在轮廓内部,以轮廓圆心作为指针回转中心,运用Radon变换得到指针中心线。最后利用二值图像椭圆特征识别出指针朝向。该方法能够准确、快速检测出指示表图像特征,为后续基于视觉的指示表智能读数提供必要的技术基础。     

基于机器视觉的多类型工件测量系统研究

综合应用光电技术、数字图像处理技术和计算机技术,以薄片型机械零部件为主要测量对象,开发-套工件尺寸测量系统,主要包括照明系统、图像采集系统、图像处理系统和尺寸测量系统.根据检测要求,采用Canny算法进行边缘检测粗定位和8个方向模板的改进亚像素检测技术获得工件精确轮廓信息,再对轮廓进行分割和选择,采用Hough变换完成...     

Edge detection of molten pool and weld line for CO2 welding based on B-spline wavelet

Due to the disturbances of spatters, dusts and strong arc light, it is difficult to detect the molten pool edge and the weld line location in CO2 welding processes. The median filtering and self-multiplication was employed to preprocess the image of the CO2 welding in order to detect effectively the edge of molten pool and the location of weld line. The B-spline wavelet algorithm has been investigated, the influence of different scales and thresholds on the results of the edge detection have been cornered and analyzed. The experimental results show that better performance to extract the edge of the molten pool and the location of weld line can be obtained by using the B-spline wavelet transform. The proposed edge detection approach can be further applied to the control of molten depth and the seam tracking.