基于小波模极大值的磁瓦裂纹缺陷边缘检测算法

为了准确提取磁瓦表面缺陷的边缘信息,提出一种基于图像加权信息熵和小波模极大值相结合的磁瓦表面裂纹缺陷的边缘检测算法。针对磁瓦表面缺陷对比度低、背景纹理对边缘提取干扰大等特点,设计了一种自适应改变截止频率的BHPF滤波器。利用图像梯度方差加权信息熵对背景纹理的清晰程度和复杂程度进行定量描述,拟合出信息熵同截止频率的非线性函数关系,自适应改变滤波器参数。为避免在多尺度下将缺陷的边缘信息丢失,采用分解尺度判别函数获取小波变换的最优分解尺度。为保证裂纹缺陷边缘连续性和定位准确性,采用双阈值对小波模极大值进行判定求得边界点。实验结果表明,该方法对磁瓦裂纹缺陷边缘的检测优于传统的Canny和Sobel边缘检测算子,可用于磁瓦其他缺陷的提取,为实现缺陷的自动识别奠定了基础。     

基于数学形态学和改进Otsu的单板缺陷检测

在经典检测算子中,针对单板灰度图像的缺陷检测存在缺陷边缘检测不清晰甚至出现伪边缘的问题,提出了一种Otsu改进算法与数学形态学相结合的单板缺陷检测算法.在HSI彩色空间中,对利用数学形态学滤波后的H、S、I分量采用本文算法进行分别处理,并将三分量的检测结果进行叠加.结果表明,该算法能够准确检测出单板的一个或多个缺陷边缘.与经典边缘检测算子的检测结果对比可知,该算法无论对于缺陷的定位还是边缘的提取均优于其他方法.     

基于形态滤波和分水岭算法的硅片缺陷提取

针对硅片表面缺陷的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,采用了多结构元素的广义形态闭-开和形态开-闭滤波器,结合改进分水岭算法进行缺陷提取.滤波器对输入图像及滤波后图像的梯度图像进行平滑,实现消除噪声、简化图像、保持细节的作用.为了克服分水岭的过度分割问题,提出了改进的分水岭算法,利用区域强度准则和边界强度准则对过分割区域进行合并,很好的解决了过分割问题.实验表明,该方法可以提取精确且封闭的缺陷边缘轮廓,为进一步的缺陷特征量的提取与选择奠定了基础.     

基于轮廓跟踪的泡罩药品缺陷检测算法

检测泡罩包装中的药片是否存在形状缺陷,需要提取药片图像边缘轮廓。"爬虫"法是基本的边缘跟踪方法。提出一种基于有记忆的变窗"爬虫"轮廓跟踪的缺陷判别方法,利用封闭轮廓曲线的密集度指标,"爬虫"跟踪的陷阱和边缘分支,设置"爬虫"中止变换的窗口大小,可快速实现缺陷的预判,从而有效地提高后续缺陷识别过程的工作效率。     

基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法

为了满足现代制造业自动化生产装配中在线检测要求,提出利用机器视觉的方法对螺纹缺陷进行检测.检测算法主要包括图像预处理、二值化、感兴趣区域提取、螺纹的边缘提取、螺纹的缺陷检测、缺陷量值的计算与存储.该算法由Visual C++6.0编程实现.实验结果表明,基于这种螺纹缺陷检测方法的准确率能够达到99.5%,一个螺纹的检测时间在300 ms以内,达到既定要求与目标.     

基于轮廓跟踪的泡罩药品缺陷检测算法

检测泡罩包装中的药片是否存在形状缺陷,需要提取药片图像边缘轮廓."爬虫"法是基本的边缘跟踪方法.提出一种基于有记忆的变窗"爬虫"轮廓跟踪的缺陷判别方法,利用封闭轮廓曲线的密集度指标,"爬虫"跟踪的陷阱和边缘分支,设置"爬虫"中止变换的窗口大小,可快速实现缺陷的预判,从而有效地提高后续缺陷识别过程的工作效率.     

基于ViBe的端到端铝带表面缺陷检测识别方法

针对铝带表面缺陷高精度检测要求以及传统算法识别率不佳的问题,提出端到端的表面缺陷检测与识别方法.从铝带表面初始图像序列中快速计算出平均图像,视为无缺陷背景图像,用于初始化ViBe算法的背景模型.采用ViBe算法从当前图像中分割出缺陷区域,对缺陷区域二值图像进行中值滤波和形态学运算,以去除噪声点和修补边缘,实现缺陷区域的准确提取.利用当前图像实时更新ViBe背景模型,以增加对光照变化的适应能力.提取缺陷外接矩形区域图像,归一化后输入到训练好的卷积神经网络中进行识别分类,得到分类结果.实验结果表明,提出方法的缺陷检出率为93.02%,缺陷识别率为99.86%,具有较好的应用价值.     

桩基缺陷特征的视窗提取及特征向量矩阵

为了实现对桩基多处缺陷的探测和提高缺陷类型检测的正确率,依据模式识别理论和小波理论,采用局部特征分析的方法,改进现有特征向量提取方式,提出了特征向量的移动视窗提取方法及特征向量的矩阵形式.与现有方法相比,特征向量的视窗提取方法可以检测出同一桩基存在的两个以上缺陷点,能更准确检测各个缺陷的位置,并大幅提高了依据桩基反射波对桩基缺陷类型检测的正确率.该方法适合于基于反射波的多目标探测和一维构件的多缺陷检测等相关领域研究.     

基于OpenCv的石英晶片缺陷检测

针对石英晶片在生产制造过程中会产生物理缺陷的问题,提出了基于计算机视觉库OpenCv的石英晶片缺陷检测方法。通过对石英晶片图像进行平滑滤波、二值化处理、边缘检测,将处理后的图片与标准模板进行匹配,从而确定晶片是否存在缺陷。实验结果表明采用OpenCv进行图像处理比采用传统的图像处理代码,程序更简洁,执行效率更高,能较好地完成对晶片的缺陷检测。     

基于机器视觉的轴承密封圈缺陷检测方法

以江苏某轴承股份有限公司的4011XXXX型的轴承为研究对象,运用机器视觉技术中的Canny算子对轴承密封圈图像进行边缘提取,应用最小二乘法对其边缘拟合,编写缺陷特征识别算法,并在Visual C++6.0环境下实现了该检测算法.     

减影提取焊缝缺陷算法

针对射线胶片焊缝缺陷自动检测技术普遍存在难以自动准确识别缺陷的问题,提出了一种基于减影法的焊缝缺陷智能检测提取方法.首先使用模糊增强方法对焊缝图像进行灰度变换,而后利用像素标记提取焊缝并保留其原始灰度值,再对提取到的焊缝滤波,去除其内部缺陷,衍生出背景图像,最后根据减影法得到缺陷,并且计算出缺陷的特征参数.结果表明,经上述方法检测后的缺陷图像,对比待测焊缝原图,可以较为准确地检测出焊缝中存在的缺陷,具有较好地自适应性和实用性.     

基于Canny算子的复合绝缘子憎水性图像边缘检测

憎水性检测对于保障复合绝缘子安全可靠运行具有重要意义,在复合绝缘子憎水性自动识别过程中如何准确检测出水珠（或水迹）的边缘至关重要．为此,提出一种基于Canny算子和数学形态学的图像边缘检测方法,采用自适应局部灰度均衡对憎水性图像进行增强,减小因水珠透明性导致的目标与背景的相似度;采用形态学滤波,降低噪声影响、保持边缘细节;采用Ostu阈值法自适应的设定高低阈值．实验结果表明,该算法能够准确获取复合绝缘子表面水珠（或水迹）信息,为开展复合绝缘子憎水等级自动识别奠定了基础．     

Canny算子在织物疵点检测中的应用

在分析斜纹织物纹理结构规律性的基础上,运用Canny算子对织物疵点图像进行了边缘检测,获得了织物疵点二值图像,再由灰度统计的方法生成投影图,获取织物图像的特征波形,并通过阈值过滤,将疵点定位,从而正确检测织物疵点.在Visual C 6.0环境下编程并调用Matlab6.5图像处理函数实现了本算法.     

基于无人机遥感影像的水体提取方法

针对无人机（UAV）影像水体提取出现的噪声干扰、光谱混淆、分割尺度难把握、无法使用水体指数等问题,提出边缘检测算法结合面向对象方法的新水体提取方法（AUCSN）. 采用各向扩散滤波算法对影像去噪;采用Canny边缘检测算子对去噪后影像进行边缘提取,提取结果与去噪后影像进行波段重组,利用改进的邻域绝对均值差分方差比法对重组影像选取最优分割尺度,开展多尺度分割. 结合水体对象的光谱、形态、纹理特征建立模型,对分割后影像实现水体粗提取. 将粗提取结果利用形态学闭运算填充孔洞,实现水体提取. 实验结果表明,采用AUCSN方法进行水体提取,不仅提高了提取效率,而且提取精度能够达到96%.     

集成电路制造中真实缺陷位置的提取方法

提出一种ＩＣ缺陷特征的提取算法,该算法能自动检测出ＩＣ缺陷的位置．在预处理阶段,利用形态开运算消除小缺陷和背景噪音,对开后的结果图像进行形态腐蚀,获得冗余物型缺陷的位置特征．实验证明了该算法的正确性．该结果为计算机自动检测ＩＣ真实缺陷提供了有效的途径．     

基于模糊-粗糙集理论的神经网络模式识别方法

目的 通过对数据进行约简提高模式识别中数据的有效性,以提高胶合板缺陷检测的准确率和在线的实时性.方法 利用粗糙集理论在数据约简上的优势,提取出对模式识别决策结果影响最大的属性,约简掉对决策结果影响较小的属性.利用模糊逻辑在不确定性问题的能力,提高边缘属性在模式识别中的权重值.利用神经网络在模式识别中的有效性,将粗糙集算法、模糊逻辑、神经网络的人工智能算法有效相结合,提出一种基于模糊粗糙集神经网络的模式识别分类方法.结果 结合胶合板缺陷检测,针对胶合板的13类缺陷的17个属性,提取出最有效的数据,约简了对决策影响最小的4个属性.结论 基于模糊-粗糙集理论的神经网络模式识别算法提高了数据的有效性,增强了缺陷检测的准确度,提升了在线检测的实时性,取得了良好的研究结果.     

基于机器视觉的焊缝宽度测量方法

针对焊缝检验尺对焊缝宽度检测精度差和效率低的特点,提出一种基于机器视觉的焊缝宽度测量方法。通过测量设备获取目标图像,使用直方图均衡化和分段线性变换相结合的算法对图像进行增强。采用基于最大阈值Ostu的图像分割算法经过膨胀腐蚀等形态学的处理提取目标轮廓,再利用霍夫变换检测焊缝边缘,计算焊缝宽度。实验结果表明,该算法对焊缝的宽度检测精度可达0.01mm,效率更高。     

基于Canny算子的白酒显微图像边缘提取

文章提出了一种改进的Canny算子和数学形态学相结合的白酒显微图像边缘检测方法。首先采用二维高斯函数的一阶偏导数同时构造x和y方向滤波器计算梯度幅值,然后通过四阈值边缘检测方法进行边缘定位,最后引入了数学形态学对边缘进行融合。实验仿真表明,该方法对酒分子结构边缘检测精度较准、抗噪性能良好,能有效的克服图像边缘模糊与断点,提高了边缘的连续性。