焊缝漏磁图像边缘检测算法的实现

以对接焊缝不同区域分布矩形槽缺陷的漏磁图像为对象,提出一种基于数学形态学的焊缝和缺陷的边缘提取方法。首先利用经典边缘检测算子对焊道上分布矩形槽缺陷和热影响区分布矩形槽缺陷进行边缘提取,检测结果说明了经典算子的不适用性。针对焊缝不同区域分布矩形槽缺陷漏磁图像,利用数学形态学算法,构造圆盘形结构元素进行边缘提取。结果表明:基于灰度膨胀变换的边缘检测算法,可较准确地提取漏磁信号图像的焊缝和缺陷边界,实现焊缝和缺陷二者的有效分离,具有一定的可行性和实用性。     

基于机器视觉的硬质合金微型喷嘴缺陷检测

针对现有人工目检方法对精加工硬质合金微型喷嘴产品表面检测存在速度慢、缺陷漏检率和误检率高等问题,提出一种基于机器视觉的喷嘴图像缺陷检测方法。分析了喷嘴缺陷图像类型和喷嘴结构,重点研究了喷嘴缺损圆边缘拟合、疤料边缘增强、极坐标变换和缺陷灰度值差异统计等。该方法避免了喷嘴的复杂结构对缺陷定位和检测造成的大量计算。通过对合格和不合格喷嘴进行检测,验证了该方法缺陷检测准确率达到98.6%,每件产品检测时间为0.834 s,而目视检测准确率为91.2%,每件产品检测时间为5.213 s。因此该算法有效提高了检测精度和速度,满足工业生产线对喷嘴检测准确性和实时性的要求。     

基于模糊聚类的工业薄片件图像亚像素检测北大核心

针对机器视觉检测工业薄片件边缘存在精度不高的问题,基于模糊数学理论,引入模糊聚类思想,提出了一种图像亚像素综合定位算法。用OTSU法对源图像进行二值化处理;用5×5矩形域最大梯度模检测像素级轮廓边缘;用基于模糊聚类的亚像素边缘定位算法进行极片亚像素边缘定位,实现了边缘的高精度定位。实验结果表明,该方法算法简便,精度较高,易于编程实现,且兼具多种检测算法的优势,尤其适合工业生产现场的机器视觉检测系统。     

基于最小二乘拟合的线胶质量检测北大核心

针对在复杂光照条件下线胶质量检测存在自动化程度不高,检测精度低等问题,提出了一种基于最小二乘拟合的线胶质量检测方法。首先使用非局部均值滤波降噪算法对图像进行降噪处理;随后通过动态阈值分割法确定待检测线胶区域,并在待检测区域内使用基于形态学的laplacian of gaussian边缘提取算法提取线胶轮廓;最后使用基于最小二乘拟合的线胶边缘轮廓拟合算法,计算拟合直线之间的平均距离即可得到线胶宽度;将线胶宽度信息与设定胶宽进行对比,判断是否存在断胶等质量问题。经实验验证,在复杂的光照条件下,该方法能准确检测出线胶宽度信息,满足对工业生产线的在线检测要求,其检测高效快速,准确率较高,能有效减少人力与资金投入,适合在实际生产中应用。     

基于机器视觉的轴承字符识别技术的研究

针对轴承上字符的特点,提出了一种基于机器视觉的轴承字符自动识别方法,并利用C++和OpenCV计算机视觉库开发了识别软件。对轴承字符图像进行阈值分割,使用Sobel算子提取边缘轮廓,然后使用改进的圆检测算法定位环形字符区域,在经过极坐标变换后进行字符分割。最后提取改进的字符特征,使用支持向量机分类器进行字符识别。试验结果表明:该方法能有效识别轴承字符,而且识别率达到了95%以上,具有广阔的应用前景。     

基于机器视觉的铣刀侧铣磨损测量

针对硬质合金铣刀在侧铣工件过程中出现的刀具磨损问题,采用机器视觉的方法对磨损刀具进行磨损量检测。通过对铣刀底面ROI区域的提取以及刀刃部分直线的拟合,计算出刀具的旋转角度,从而实现对铣刀侧面磨损区域的定位。在此基础上又采用改进的图像形态学和灰度线性变换相结合的图像增强算法,能够很好地解决硬质合金铣刀磨损检测中出现的反光问题。并采用基于双三次插值的Sobel算子边缘提取算法和最小矩形法对刀具磨损区域进行边缘提取和测量,提高了刀具磨损区域的检测精度,实验结果验证了此方法的可行性。     

薄壁管端部缺陷视觉检测算法研究

针对一类薄壁管的尺寸和缺陷检测问题,提出基于视觉的检测方法。通过使用斑点分析工具及斑点特征参数,在VC6·0平台下利用MIL函数库的函数实现该检测算法,解决诸如加工端面的凹坑、划痕、倒角斜面变弧面等缺陷的检测和倒角投影面全圆周方向的宽度检测等问题。实际运行结果显示,该算法满足实际检测的精度和速度要求。     

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.     

基于OpenCV的焊缝图像识别算法研究

针对自动焊机器人的视觉引导问题,提出了一种基于OpenCV计算机视觉库的焊缝识别算法。焊缝边缘是焊接图像识别中的重要特征,文中使用分水岭算法进行前景检测与图像分割,Canny算法进行边缘提取,Hough直线检测算法提取焊缝边缘特征,实现对焊缝的图像识别,并加入自动阈值提高算法适用性。识别程序通过Python语言实现,结果表明,该算法计算效率高、适用性强,可以满足机器视觉引导系统中的要求。     

基于机器视觉的铝包钢母线表面缺陷检测系统的研发和应用

在线缆生产中,铝包钢母线常出现露钢、包覆不圆、包覆外径波动大、氧化铝毛刺等缺陷,目前通常采用目测、触检、标记等方法检测这些缺陷,但准确度低。为此开发了基于机器视觉的铝包钢母线表面缺陷检测系统。该系统由机械传动、电气控制、图像智能采集、标识及外观缺陷软件算法组成。为实现铝包钢母线的无死角测量,以铝包钢线缆为圆心,将3台相机沿距圆心一定半径的圆周均匀布置;为解决因铝包钢表面缺陷多、难以检测和统一管理的难题,将母线缺陷分为边缘和非边缘缺陷;通过先确定母线上下边界区域,再采取四步图像测量来确保母线区域提取的完整性。该检测系统的在线检测准确率高达95%。     

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。     

基于机器视觉的环状零件表面字符检测

针对传统环形零件表面字符检测过程中出现的零件定位不准确、字符分割难度高、字符识别精度低等问题,提出了一种基于极坐标变换展开图片和卷积算法分割、识别字符的方法。首先对待检测的照片进行零件定位,分割出包含检测目标的最小区域。接着对该区域进行极坐标变换,展开环状区域,并将区域进行卷积运算,确定待检测区域。再根据特定卷积核运算结果,得出区域的像素分布特征,分割待检测区域。最后根据卷积神经网络和SVM对所分割的字符进行分类识别。实验结果表明,该方法字符定位分割精度高、抗干扰性强、识别准确率高,对复杂环境下环形零件表面字符检测具有一定的指导意义。     

基于NV-SEC的复杂箱体特征尺寸提取方法及应用

为了实现导弹发射箱的自动化打磨工序,必须提取复杂箱体的特征尺寸。通过三维激光扫描技术得到发射箱的点云数据后,对其进行分析,提出了一种基于法向量和排序欧式聚类(Normal Vector and Sorted Euclidean Clustering,NV-SEC)的箱体类零件特征尺寸快速提取方法。该方法首先以箱体点云模型中各点法向量的不同为判断依据,将箱体所有的环筋边缘信息提取出来,并采用改进的排序欧式聚类分割算法,得到有序的单根环筋的边缘信息,从而进一步求得箱体的宽度尺寸。实验结果表明,该方法可以满足箱体自动化打磨的要求,可以大幅度提高箱体环筋与纵筋装配质量,提高箱体加工效率。     

一种基于机器视觉的滴灌带孔位在线检测方法

在内镶迷宫滴头滴灌带生产过程中,为了实现滴孔加工位置的检测和反馈控制,将机器视觉用于滴孔位置检测,提出了一种从图像泛白区域ROI多次深度提取ROI的优化识别算法。首先,通过去背景初步提取ROI,进而通过全局固定阈值分割、膨胀、闭运算和区域生长算法的合理运用,对处于光照泛白区域的滴灌带图片进行ROI提取,然后采用基于直方图的全局阈值分割算法进行边缘强化,通过Hough圆变换进一步提取滴孔位置,并通过Hough线变换以及附加约束条件提取迷宫滴头前沿位置,最后计算得到滴孔到迷宫滴头前沿的相对距离。实验结果表明,使用优化后的算法,滴孔的识别准确率达到了98%以上,滴孔到迷宫滴头前沿的距离测量误差由优化前的10%以上减小到了5%左右。     

极平面内任意直线插补算法的研究与轨迹仿真

插补算法是数控系统不可缺少的关键技术之一,在金属堆焊成型机中具有重要的作用。而采用极坐标成形的金属零件具有较高的力学性能和表面光整度。有鉴于此,通过对极坐标下直线插补算法原理的研究,提出一种新的终点判断方法,解决了直线插补中特殊点可能出现的误操作问题,推导出了跨任一象限的直线插补公式。并利用上述原理和方法编写了可视化软件,对插补算法进行验证。     

一种单极坐标3D打印机的机械结构设计与实现

在分析现有3D打印机机械结构的基础上,设计一种单极坐标3D打印机并完成样机制作。利用SolidWorks进行单极坐标3D打印机机械结构的设计。经过多次调试、打印试验,总结了影响打印精度的因素及其对模型质量的影响。该3D打印机的机械结构结合了现有直角坐标和极坐标结构的优点,由单旋转轴和一直线运动轴组成,结构更加稳定;与该机械结构相匹配的软件算法中极坐标与笛卡尔坐标的转化只需进行一次,控制程序更加简单。     

用于遥控焊接的焊缝特征检测算法

提出了一种焊缝特征检测算法,用来进行遥控焊接立体视觉中的立体匹配。首先使用灰度形态学中的底帽变换对图像进行预处理,突出了焊缝部分,并通过Canny算子边缘检测以及闭操作获得封闭的像素级焊缝边缘;根据焊缝边缘连续和宽度有限的特点对检测出的边缘点进行筛选,剔除其中的错误点;然后对边缘离散点进行三次平滑样条拟合获得连续、光滑的亚像素级精度的焊缝边缘特征点。最后利用检测出的特征进行焊缝特征立体匹配和三维重建试验,结果表明,文中提出的特征检测算法快捷、准确,且抗干扰能力强。     

基于机器视觉的膨胀阀安装孔缺陷检测方法

针对工业生产中膨胀阀安装孔缺陷自动检测的需求,提出一种基于机器视觉的安装孔缺陷检测方法。使用SURF特征匹配定位待检测区域,利用双阈值迟滞分割法去除噪声;通过Canny算子计算轮廓边缘,利用邻域生长法提取轮廓信息。为克服缺陷信息的干扰,准确定位安装孔圆心,提出基于几何矩与最小二乘拟合的圆心定位方法。根据轮廓上的点到圆心的距离分割出缺陷轮廓并在输入图像上进行标注,从而实现安装孔缺陷的检测。结果表明：所提出的算法能准确检测膨胀阀安装孔的缺陷,满足工业生产中自动检测的需求。