形态学滤波窄裂纹检测与目标识别

荧光磁粉探伤是工件表面缺陷的一种非接触式检测手段,传统的基于人工视觉检测裂纹的方法耗人力、耗时、不精确、花费高、可靠性无法保证。现代工业检测技术要求工件表面缺陷检测自动完成,而工件表面状况、真伪裂纹缺陷、工况条件等使得现有的检测识别方法难以满足工件表面缺陷自动检测识别的需要。分析了工件表面荧光磁粉图像特征及裂纹缺陷特征;研究了基于分块阈值的数学形态学梯度算子图像边缘检测算法;根据裂纹缺陷的长宽比、圆形度等特征,设计了基于Fisher线性判别方法的工件裂纹缺陷识别方法。以此为基础的荧光磁粉探伤工件裂纹缺陷自动检测识别技术,应用于火车轮轴检测线实时检测,裂纹缺陷的有效检出率达90％。     

金属表面缺陷的电涡流脉冲热成像检测

利用搭建的电涡流脉冲热成像检测平台,对常用金属的表面缺陷进行了检测。为了去除热成像图中的噪声,提高金属试件表面缺陷的对比度,采用独立成分分析法分析了表面缺陷的热响应特征。结果表明,独立成分分析法可有效地识别出缺陷、线圈、缺陷及线圈附近、试件边缘等区域的热响应信号特征,缺陷区域成像清晰,实现了金属构件表面线性缺陷和微小开孔的可视化检测。     

涡流无损检测信号的一种分析方法

涡流阻抗变化图分析法用测试信号自相关矩阵的本征值和本征矢量来描绘信号的特征,具很高的分类能力。提出了利用缺陷的三阶主分量频谱来分类。实际缺陷信号的分析结果表明,该方法对缺陷特征的分辨能力较常规的频谱分析法高得多。     

管屏拼焊焊缝表面缺陷的激光视觉检测方法

针对管屏多道焊缝表面缺陷存在焊缝定位困难、计算量过大的问题,文中提出一种管屏拼焊焊缝表面缺陷激光视觉检测方法,建立基于激光视觉的管屏焊缝检测系统,并基于激光视觉相机拍摄管屏图像。分析管屏特征并结合形态学操作定位焊缝,使用高维多项式拟合解决焊缝缺陷快速检测问题,实现了对管屏拼焊表面缺陷的快速检测。结果表明,该检测方案能识别的最小缺陷为1 mm2,检测速度为0.438 m/s,提升了管屏焊缝表面缺陷的检测效率,解决了曲面焊缝定位难、数据量大的难题,实现快速对大量焊缝轮廓进行检测,并符合应用要求。 创新点： (1)提出了一种管屏拼焊焊缝表面缺陷激光视觉检测方案,提升管屏焊缝表面缺陷检测效率。 (2)提出了基于高阶曲面的焊缝缺陷检测方法,实现快速对大量焊缝轮廓进行检测。 (3)管屏拼焊焊缝表面缺陷激光视觉检测方法经过数据集验证,效率和精度均满足应用要求。     

基于脉冲涡流/电磁超声复合检测方法的复杂缺陷检测

相比于电磁超声检测方法,脉冲涡流检测方法对于近表面缺陷具有较高检测灵敏度。而电磁超声信号本身包含脉冲涡流信号部分,基于此特点,开发了电磁超声/脉冲涡流的复合无损检测方法。首先,基于有限元理论开发了电磁超声/脉冲涡流复合信号的数值模拟方法;其次,提出了基于频谱分析、滤波等策略对混合检出信号进行信号分离提取的方法,并结合试验验证了所提方法的有效性;最后,基于复合检测方法对铝板中的三种类型缺陷(表面缺陷、底部减薄缺陷、复合缺陷)同时成功地进行了检测,验证了所开发复合检测方法的优越性。     

镍铜合金棒材裂纹的弱磁检测

针对现有无损检测技术难以满足镍铜合金棒材裂纹检测需求的现状,提出一种地磁场环境下的弱磁无损检测方法。首先理论分析镍铜合金棒材的弱磁检测原理和缺陷处磁异常分布特征,其次对含自然缺陷的镍铜棒材进行弱磁检测。采用包络分析法对信号进行处理,并通过金相显微镜、扫描电镜分析,验证弱磁检测镍铜合金棒材的可行性。结果表明:通过对棒材表面磁异常分布特征分析,并结合磁梯度信号的阈值处理和包络分析法处理的结果,实现了镍铜合金棒材内部裂纹缺陷的有效检出,并且裂纹检测精度达到了微米级。     

基于YOLO_v4的空心杯电枢表面缺陷实时检测

在空心杯电枢的绕制工艺过程中,绕线机异常工作会造成电枢表面出现孔洞等影响空心杯电机寿命的缺陷,为解决空心杯电枢表面微小缺陷检测过程中存在的准确率低、检测速度慢、不能实时检测缺陷等问题,文章提出一种基于YOLO_v4的空心杯电枢表面孔洞缺陷检测方法。对采集的图片进行数据增强及K折交叉验证,提高模型的鲁棒性,以避免训练模型过拟合;借助CSPDarknet53网络及SPP模块提取输入原始图像的特征,通过训练获得针对空心杯电枢表面缺陷的检测模型,提升YOLO_v4缺陷位置检测及识别的精度;在搭建的实验平台上采集数据并验证基于YOLO_v4提出方法的有效性。实验结果表明该方法可有效满足工业生产复杂背景下电机电枢表面微小孔洞缺陷检测的要求。     

高温铸坯表面缺陷在线检测技术开发及应用

随着钢铁行业积极推进智能化,企业已不再满足于传统的高温铸坯冷却后人工表面缺陷抽检方法。为了实现连铸过程中铸坯表面缺陷的无损在线检测和及时的质量判定,本项目在机器视觉无损检测的理论基础上,开发了一种基于CCD及激光扫描相配合的实时检测铸坯缺陷轮廓的方法,应用机器视觉和图形处理方法对连铸坯表面缺陷形态进行了三维数字化重构,并对缺陷进行识别与分类。基于实验室研究和现场应用,结果表明,16台CCD满足高温板坯全幅周向的检测要求,缺陷尺寸检测分辨率达到毫米级,通过数字化、精确化定位缺陷的位置及深度,满足高温铸坯缺陷在线检测与监测,并为铸坯产品质量溯源提供有力的支撑。     

复合材料层状薄板超声特征扫描成像检测

传统超声B扫描和C扫描成像方法不能满足复合材料的检测需求。简要介绍了超声特征扫描(F扫描)成像方法的原理、扫描系统的设计和聚焦探头的制作等。F扫描是以波形上升时间、下降时间、脉冲周期和频谱特性等波形特征或缺陷类型、形状和大小等缺陷特征为特征量进行信号提取和重构并最终成像的方法。试验样件为2 mm厚的复合层状薄板,在板中距上表面0.6和1.4 mm处的两层结合层中分别制作了三个最小直径为1.2 mm的分层缺陷。试验表明,设计的超声特征扫描系统可采用幅度成像、深度成像和底波成像方法成功检测出预制缺陷,并且可实现层析成像功能,还可用于层状薄板的密度和硬质合金的厚度成像,具有强大的功能和多种材料分析用途。     

表面检测系统在热镀锌线的应用

表面检测系统是镀锌汽车板生产过程中关键的质量控制设备,本文对表面检测系统的缺陷检测原理、系统组成进行了介绍,对缺陷灰度特征进行了分析,并总结出了6种典型缺陷的缺陷特征,提出缺陷分类以及自学习分类器建立的方法。通过缺陷的收集以及专家宏规则库的应用,建立了准确可靠的缺陷自学习分类器。生产中表明,该系统对本产线主要缺陷的分类有较高的准确率,通过对检测数据的二次开发,最终实现了钢卷的智能判定,广泛用于对汽车面板等高端产品的质量控制,大大提高了客户满意度。     

钢丝芯皮带的X射线检测

工业生产中,钢丝芯皮带中的钢丝芯断裂是皮带撕裂主要原因,一般方法对钢丝芯皮带检测较难。通过对人工检测、电磁检测、热成像方法进行对比发现,这些方法检测少量、单根钢丝芯皮带比较方便,检测排列密度高的钢丝芯皮带难度较大。根据皮带中的钢丝芯对X射线吸收多而皮带吸收少的特点,采用满足检测要求的X射线强度透照钢丝芯皮带,并对X射线增强器采集的图像进行处理和分析,最后通过神经网络方法准确判断出钢丝芯的缺陷位置。试验证明,采用X射线方法检测效率高,能够对各种复杂排列的钢丝芯皮带进行检测,且该方法比一般方法更直观,更能够准确判断出缺陷位置。     

基于时频域混合分析的太阳能硅片缺陷检测方法

针对太阳能硅片的水印缺陷,提出一种基于时频域混合分析的检测方法。在此基础上,设计太阳能硅片表面缺陷检测硬件系统。对采集的硅片图像,首先在时域进行图像预处理,然后利用实数快速傅里叶变换得到频率谱图像;在频域里,设计高斯滤波器滤波,再通过傅里叶逆变换获得重构图像,转换到时域,进行差分得到差分图像;最后通过阈值化和形态学操作获得缺陷区域。实验结果表明:此方法对包含水印缺陷的太阳能硅片样本进行缺陷检测的准确率高,具有较高的实用价值。     

基于CEEMD的冲击回波分析方法研究

冲击回波法检测混凝土结构缺陷过程中由于存在面波和噪声干扰,反射层纵波难以从频谱特征直接识别出来。针对该问题,本研究将完备集成经验模态分解（CEEMD）方法引入冲击回波检测信号分析中,提出基于CEEMD冲击回波信号分析方法。通过对模拟和实验的冲击回波信号分析和研究,结果表明:CEEMD方法从冲击回波信号分解出的特征模态函数IMF1~IMF10,中间模态IMF5、IMF6的频谱反映出混凝土内部缺陷位置和板厚信息,据此频谱能准确确定内部夹层缺陷位置和混凝土板厚。CEEMD方法能分离面波和噪声干扰,可作为处理冲击回波信号的一种常规方法。     

航空发动机压气机叶片损伤分析与监控对策

针对发动机在服役过程中,压气机叶片因外物打伤而产生裂纹、掉块等缺陷的问题,运用基于断口分析和能谱分析的失效分析方法,查明了导致发动机压气机叶片损伤的机理和根本原因,提出了集内窥检测和涡流检测于一体的监控对策.通过检测试验分析了叶片损伤图像和检测信号的典型特征,找出了缺陷的涡流信号显示与实际缺陷大小的对应关系,为准确可靠...     

基于机器视觉的尼龙齿轮检测研究

针对综合验光仪中的尼龙齿轮的工业检测精度和效率要求,应用一种新的齿轮实际分度圆直径获取方法,设计基于视觉技术的尼龙齿轮检测系统。利用CCD相机采集齿轮图像,通过Halcon软件对图像进行预处理,以计算分度圆直径作为基准圆,然后往大、往小每隔0.1个像素生成一个新的圆,共计51个圆,由此计算出每个圆上的齿厚和齿槽宽,获得每组数据的方差,将所有圆的方差建立数组,方差最小的圆即为实际分度圆。从而获得实际分度圆直径。齿轮实际分度圆直径获取方法具备较好的准确率和稳定性。设计的基于视觉技术的齿轮检测系统能够满足工业的生产需求。     

基于机器视觉的PET瓶口快速缺陷检测

为提高PET瓶口缺陷检测精度和检测速度,提出了一种基于机器视觉的PET瓶口自模板快速缺陷检测法。首先在全局阈值分割的基础上,对ROI区域(瓶口端面)构造自模板圆环,并且确保自模板图像和阈值分割图像坐标的对应关系不变。然后在ROI区域上,将自模板图像和阈值分割图像灰度做差进行缺陷检测,避免图像定位和缺陷定位对检测带来的大量复杂计算。通过实验验证,该方法缺陷检测精度达到99.9%,检测时间在50ms以内,有效提高了PET瓶口缺陷检测精度和速度,可以满足工业生产线上对PET瓶口缺陷检测准确性和实时性的要求。     

基于超声TOFD法直通波幅度分布的近表面缺陷检测

针对超声衍射时差法（TOFD）的近表面检测盲区问题,提出一种基于直通波幅度分布分析的近表面缺陷检测方法。在近表面缺陷检测信号的直通波部分选取多个关键点,揭示了各关键点幅度分布与近表面缺陷深度的关系,获得了用于近表面缺陷检测的幅度分布特征值。试验结果表明,该方法能准确检测出埋深1．0mm的人工缺陷,有效地提高了对近表面缺陷的识别能力。     

基于频谱分析的涡流探头工作频率确定方法及检测系统研究

涡流检测对某一被测量的检测灵敏度很大程度上依赖于试验频率。文章提出了一种基于频谱分析的涡流探头最佳试验频率获取方法,设计了数字化涡流阻抗检测系统。在该系统中,激励信号具备扫频输出和单频输出功能,探头检测信号拾取后数字化分解为实部和虚部。借助该系统,可方便、快捷、实时地获取每一探头的阻抗频谱,根据实际需要分析获得最佳试验频率。     

基于自适应滤波的超声杂波抑制方法

在超声衍射时差(time of flight diffraction,TOFD)法检测获取的回波中,作为固定存在的侧向直通波信号会导致近表面缺陷信号不易于识别. 针对这一问题,提出一种基于自适应滤波技术的杂波信号抑制方法. 该方法通过迭代滤波器自身参数,调节参考信号以满足待处理回波中杂波的时基抖动变化要求,并予以去除,从而分离出与其混叠的近表面缺陷信号. 阐明了基于自适应滤波技术的杂波信号抑制原理,并利用所提方法对计算机仿真信号及人工缺陷检测回波进行了杂波抑制处理. 结果表明,所提方法可有效滤除超声TOFD法检测回波中具有时基抖动特性的杂波信号,并提取近表面缺陷信号.