表面缺陷无损检测方法的比较方法 项目 磁粉检测（MT） 漏磁检测（MLF） 渗透检测（PT） 涡流检测（ET） 方法原理 磁力作用 磁力作用 毛细渗透作用 电磁感应作用 能检出的缺陷 表面和近表面缺陷 表面和近表面缺陷 表面开口缺陷 表面及表层缺陷 缺陷部位的显示形式 漏磁场吸附磁粉形成磁痕 漏磁场大小分布 渗透液的渗出
检测线圈输出电压和相位发生变化 显示信息的器材 磁粉 计算机显示屏 渗透液、显像剂 记录仪、示波器或电压表 适用的材料 铁磁性材料 铁磁性材料 非多孔性材料 导电材料 主要检测对象 铸钢件、锻钢件、压延件、管材、棒材、型材、焊接件、机加工件在役使用的上述工件检测铸钢件、锻钢件、压延件、管材、棒材、型材、焊接件、机加工件在役使用的上述工件检测任何非多孔性材料、工件及在役使用过的上述工件检测 管材、线材和工件检测；材料状态检验和分选；镀层、涂层厚度测量 主要检测缺陷 裂纹、发纹、白点、折叠、夹渣物、冷隔 裂纹、发纹、白点、折叠、夹渣物、冷隔 裂纹、白点、疏松、针孔、夹渣物
裂纹、材质变化、厚度变化缺陷显示 直观 直观 直观 不直观 缺陷性质判断 能大致确定 能大致确定 能基本确定 难以判断 灵敏度 高 高 高 较低 检测速度 较快 快 慢
很快 污染 较轻 无污染 较重 无污染 相对优点 可检测出铁磁性材料表面和近表面（开口和不开口）的缺陷。 能直接的观察出缺陷的位置、形状、大小和严重程度。 具有较高的检测灵敏度，可检测微米级宽度的缺陷。 单个工件的检测速度快、工艺简单，成本低、污染轻。 综合使用各种磁化方法，几乎不受工件大小和几何形状的影响。 检测缺陷重复性好。 可检测受腐蚀的在役情况。 a) 易于实现自动化 b) 较高的检测可靠性 c) 可以实现缺陷的初步量化 d) 在管道的检查中，在厚度高达30mm的壁厚范围內，可同时检测內外壁缺陷 e) 高效、无污染,可以获得很高的检测效率. 可检测出任何非松孔性材料表面开口性缺陷。 能直接的观察出缺陷的位置、形状、大小和严重程度。 具有较高的灵敏度。 着色检测时不用设备，可以不用水电，特别适用于现场检验。 检测不受工件几何形状和缺陷方向的影响。 对针孔和疏松缺陷的检测灵敏度较高。 非接触法检测，适用于对管件、棒材和丝材进行自动化检测，速度快。 可用检测材料导电率代替硬度检测。了解材料的热处理状态和进行材料分选。污染很小。 相对局限性
研究背景： 产品表面质量是产品质量的重要组成部分，也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术，大致经历了三个阶段，分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术 （1）人工目视检测法 （2）频闪检测法 无损检测技术 （1）涡流检测法 （2）红外检测法 （3）漏磁检测法 计算机视觉检测技术 （1）激光扫描检测法 （2）CCD 检测法 采用荧光管等照明设备，以一定方向照射到物体表面上，使用CCD摄像机来扫描物体表面，并将获得的图像信号输入计算机，通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后，提取图像中的表面缺陷的相关特征参数，再进行缺陷图像识别，从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。 优点：实时性好，精确度高，灵活性好，用途易于扩充，非接触式无损检测。 基于机器视觉的缺陷检测系统优点： 集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测 由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主，没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备，对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上，对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例，但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高，对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。 机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术 铸件常见缺陷：砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形 问题的提出： 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷，但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看，对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性，造成缺陷误判。 国外研究发展现状： 20 世纪90 年代后，基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[]，该系统具有自学习分类功能，应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接，极大地提高了检测系统实时的运算速度，有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i，该系统运用了自学习神经
软件源代码安全缺陷检测技术研究进展综述 摘要：软件安全缺陷检测已经成为软件行业非常重要的一项工作。安全关键软件设计使用的C/C++语言含有大量未定义行为，使用不当可能产生重大安全隐患。本文将根据八篇前沿论文，总结提出八种比较新的软件安全缺陷检测技术和算法。设计和实现了一个可扩展的源代码静态分析工具平台，并通过实验表明，相对于单个工具的检测结果而言，该平台明显降低了漏报率和误报率。 关键字：源代码；安全缺陷；静态检测工具；缺陷描述 Abstract：Software security detection has become a very important work in the software industry. Fatal security vulnerabilities are caused by undefined behaviors of C/C++ language used in Safety-Critical software. This paper will give out eight kinds of new technology about the software security detection based on eight cutting-edge papers. design. Key words: source code; safety defects; static test tools; statistical analysis; defectives description 1引言： 近年来,随着软件事业的发展,人们逐渐的认识到,想要开发出高质量的软件产品,必须对软件的开发过程进行改善。研究表明,相当数量的安全问题是由于软件自身的安全漏洞引起的。软件开发过程中引入的大量缺陷,是产生软件漏洞的重要原因之一。软件源代码安全性缺陷排除是软件过程改进的一项重要措施。当前,与源代码安全缺陷研究相关的组织有CWE、Nist、OWASP等。业界也出现了一批优秀的源代码安全检测工具,但是这些机构、组织或者公司对源代码发中缺表 1 CWE 中缺陷描述字段表 2 SAMATE 中评估实例描述方法陷的描述方法不一,业界没有统一的标准。在实际工作中,经过确认的缺陷需要提取,源代码需要用统一的方法描述。本文根据实际工作的需要,调研国内外相关资料,提出一种源代码缺陷描述方法。 通常意义上的网络安全的最大威胁是程序上的漏洞，程序漏洞检测主要分为运行时检测和静态分析方法。运行时检测方法需要运行被测程序，其检测依赖外部环境和测试用例，具有一定的不确定性。 开发人员在开发过程中会引入一些源代码缺陷，如SQL 注入、缓冲区溢出、跨站脚本攻击等。同时一些应用程序编程接口本身也可能存在安全缺陷。而这些安全缺陷轻则导致应用程序崩溃，重则导致计算机死机，造成的经济和财产损失是无法估量的。目前的防护手段无法解决源代码层面的安全问题。因而创建一套科学、完整的源代码安全缺陷评价体系成为目前亟待解决的问题。 目前与源代码安全缺陷研究相关的组织有CWE等,业界也出现了一批优秀的源代码安全检测工具,但是这些机构和组织对源代码中缺陷的描述方法不一,没有统一的标准。本文借鉴业界对源代码缺陷的描述,结合实际工作需要,提出了一种计算机源代码缺陷的描述方法。 随着社会信息化的不断加深，人们不得不开始面对日益突出的信息安全问题。研究表明，相当数量的安全问题是由于软件自身的安全漏洞引起的。软件开发过程中引入的大量缺陷，是产生软件漏洞的重要原因之一。不同的软件缺陷会产生不同的后果，必须区别对待各类缺陷，分析原因，研究其危害程度，预防方法等。建立一个比较完整的缺陷分类信息，对预防和修复软件安全缺陷具有指导作用。软件缺陷一般按性质分类，目前已有很多不同的软件缺陷分类法，但在当前实际审查使用中，这些缺陷分类存在以下弊端: (1)专门针对代码审查阶段发现缺陷的分类较少。现有的分类法一般包括动态测试发现的缺陷类型和文档缺陷等，
从缺陷检测到质量控制——烟包质量缺陷视觉检测方案 时间：2013-12-2614:05来源：印刷英才网编辑：多多 目前，我国烟包印刷工艺以凹印为主，胶印为辅。烟包印刷不仅大量采用了金银卡纸、素面镭射纸、光柱镭射纸等特殊的承印材料，而且表面处理工艺较多，如凸点光油、网印光油、C平方、镭射转移等，压凸、压纹、模切等局部印后工艺更是必不可少。这种多种工艺融合在一起的加工方式有一定的操作难度，容易出现质量缺陷，因此，烟厂对烟包质量提出了越来越高的要求，这就使得烟包质量缺陷检测手段得到了不断发展和完善。 一，印前质量控制在印前环节，由于烟包印刷企业的产品种类一般较少，因此PDF 制版文件和经RIP处理后的文件校对工作量小，CIP3/CIP4等最新的制程也很少普及。但随着产品种类的不断增加，可以通过引入“电子文稿对版系统”来解决文件格式转化错误、拼版错误、RIP错误等印前质量问题产生的风险。 印刷质量缺陷在线检测最新的高精度在线检测是目前备受业界推崇的一种烟包印刷质量缺陷检测方式，其可以对低于0。1mm的刀丝、套印不准、漏印等凹印缺陷进行高精度检测。此外，国内外已经开发出可以对光柱镭射纸、素面镭射纸、金银卡纸印刷效果进行颜色测量的高光谱颜色测量系统，可在白卡纸上获得与采用X-Rite分光光度计相同的色差测量结果；而对于其他反射性纸张，在X-Rite分光光度计无法正常工作的情况下，通过高光谱颜色测量系统可以获得稳定、一致的颜色测量结果，测量精度可达0。05ΔEab。 在烟包胶印中存在的主要质量问题为因水墨平衡控制不当所导致的色差、干水、墨迹等瑕疵，质量检测的重点是对色差及部分印刷缺陷进行控制。视觉检测方案是利用加装在胶印机上的“在线检测+颜色测量”系统，进行100%印刷质量缺陷检测以及关键墨键区域的颜色实时测量。由于胶印机的“在线检测+颜色测量”系统需要在现有胶印机上进行结构改造，因此如果想要实现胶印在线废品剔除功能，就需要进行较大动作的设备改造。对此，烟包印刷企业普遍存在疑虑，后来又衍生出了独立于胶印机的离线测量系统，其可以放置在胶印机的旁边，配置看样台，工人可以在抽样的过程中，直接完成抽样产品的离线扫描，然后视觉检测系统同样可以给出100%的印刷质量缺陷检测结果，以及关键墨键区域的颜色测量结果。 随着品质要求的不断提高，胶印机制造厂商也逐渐意识到在线印刷质量缺陷检测的价值所在，于是在新设备出厂之前，就对胶印机结构进行改造，包括预留图像系统安装空间、设置独立的废品仓及控制系统等，这也在一定程度上推动了胶印在线质量缺陷检测系统的推广和应用。 二，过程质量控制典型的烟包印刷全流程解决方案如图1所示，主体分为单张烟包交付方式和卷盘烟包交付方式，不仅包括单张烫印、单张网印、单张模切、卷对卷烫印、卷对卷模切等工艺，还包括部分C平方工艺，在这些工艺中会产生大量废品，如烫印废品、上光废品、模切废品等，因此，烟包印刷过程同样需要进行自动化品质控制。过程质量缺陷视觉检测系统主要分为以下3类。 1.烫印质量缺陷在线检测系统无论是圆压圆烫金机还是平压平烫金机，烫金版的压力、温度以及电化铝的质量都会造成烫印图案转移不良或缺失等质量瑕疵，且电化铝本身成本较高，因此在烫金机上进行在线质量缺陷检测，可以极大程度地提高成品率、降低成本。 目前，由于国产平压平烫金机链道空间狭窄，尚无法安装全幅面检测系统，而卷筒纸烫金机上存在较多的安装空间，完全可以实施在线检测系统的改造。据了解，云南九九彩印有限公司、云南侨通包装印刷有限公司、东莞智源彩印有限公司等烟包印刷企业都已经率先引
编号 本科生毕业设计 基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计 Surface defect detection system design based on machine vision 学生姓名 专业电子信息工程 学号 指导教师 学院电子信息工程学院 二〇一三年六月
毕业设计（论文）原创承诺书 1．本人承诺：所呈交的毕业设计（论文）《基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计》，是认真学习理解学校的《长春理工大学本科毕业设计（论文）工作条例》后，在教师的指导下，保质保量独立地完成了任务书中规定容，不弄虚作假，不抄袭别人的工作内容。 2．本人在毕业设计（论文）中引用他人的观点和研究成果，均在文中加以注释或以参考文献形式列出，对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体均已在文中注明。 3．在毕业设计（论文）中对侵犯任何方面知识产权的行为，由本人承担相应的法律责任。 4．本人完全了解学校关于保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交论文和相关材料的印刷本和电子版本；同意学校保留毕业设计（论文）的复印件和电子版本，允许被查阅和借阅；学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存毕业设计（论文），可以公布其中的全部或部分内容。 以上承诺的法律结果将完全由本人承担！ 作者签名：年月日
中文摘要 为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。针对金属工件表面的多种缺陷，本文设计了一套基于机器视觉能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。该系统采用面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件图像中的信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，利用自动选取的阈值对金属工件表面的图像进行二值化分割，从而实现各种缺陷的自动提取及识别。 关键词：机器视觉表面缺陷CCD 图像处理缺陷检测
一、目的： 为公司在外观检验的判定更精准、有据可依、有规可循，特制定本规范。 二、范围:
适用于本公司所有五金、塑胶原材料、产成品之外观检验。 三、参考文件： MIL-STD-105E《抽样计划表》 四、定义与术语: 4.1 轻微缺陷(Min)：不影响产品使用功能的缺陷，称之为轻微缺陷； 4.2 严重缺陷(Maj)：影响产品功能的缺陷，称之为严重缺陷； 4.3 致命缺陷(CR)：影响使用者之人身安全或丧失功能的缺陷，称之为致命缺陷； 4.4 A级面：主要外露面。指产品的正面，即产品安装后最容易看到的部位； 4.5 B级面：次要外露面。指产品的侧面、向下外露面、边位、角位、接合位、内弯曲位； 4.6 C级面：不易看到的面。指产品安装后的隐藏位、遮盖位； 4.7 错型（错箱）：由于合型时错位，铸件的一部分与别一部分在分型面处相互错开； 4.8 粘模：顺着脱模方向，由于金属粘附，模具制造斜度太小而造成铸件表面的拉伤痕迹，严重时称 为拉伤面； 4.9 分层：铸件上局部存在有明显的金属层次； 4.10 裂纹：铸件表面有呈直线状或波浪形的纹路，狭小而长，在外力作用上有发展的趋势； 4.11 变形：由于收缩不均或外力导致压铸件几何形状与图纸不符； 4.12 流痕：压铸件表面与金属液流动方向一致的条纹。无发展趋势； 4.14 水纹：铸件表面上呈现的光滑条纹，肉眼可见，但用手感觉不出，颜色不同于基体金属的纹路，用0# 砂布稍擦几下即可去除； 4.15 冷隔：在压铸件表面，明显、不规则、下陷的线形纹路（有穿透与不穿透两种）。形状细小而狭长， 有时交接边缘光滑，有断开的可能； 4.16 龟裂毛刺：由于模具型腔表面产生热疲劳而形成的铸件表面上的网状凸起痕迹和金属刺； 4.17 凹陷：铸件的厚大部分表面有平滑的下凹现象； 4.18 欠铸：铸件表面有浇不足的部位，导致轮廓不蔳； 4.19 飞边、毛刺：在分型面边缘出现金属薄片，或粗糙、锋利的棱角； 4.20 脱皮：铸件表面部分与基体剥离的现象； 4.21 色斑：铸件表面上呈现的不同于基体金属的斑点，一般由涂料碳化物形成。 4.22 砂孔：在压铸件中，由于压铸的特殊性，铝合金是在高温、高速、高压的状态下成型的，所以压铸件 内部是不可避免的存在孔洞，我们统称这些孔洞为砂孔；
基于机器视觉的端子表面缺陷检测方案 一、检测对象 使用机器视觉系统对USB塑料连接片（端子）进行缺陷检测 二．检测要求 1.被测物体视野为14mm*18.5mm； 2.相机工作距离300mm。 3.检测精度0.02mm。 三．视觉检测系统设计 1．视觉组成：检测系统的视觉部分主要由工业相机、镜头、光源完成采图工作，使用图像处理软件完成对采集图像的检测工作。根据实际检测要求，选用合理硬软件配置。 2．工位设计：根据定位的精度要求以及检测物体的大小，设置合理工位确保检测过程。 工位图 四．案例效果图 拍摄效果图检测效果图
龙霖公司简介 龙霖科技有限公司是一家工业产品快速自动化检测、光电检测及图像影像测量解决方案提供商。公司总成光、机、电、计算机一体化等多种复合测量检测技术，业务范围涉及：自动化检测设备及项目研发，光电检测设备及项目研发，机器视觉系统集成及项目研发，专用三维测量设备开发，自动化及机电一体化设备及项目研发，高精度计量、检测设备及工具设计与制造等等。应用领域遍及轨道交通、军工、航空航天、重工船舶、汽车制造、机床模具、加工设备等装备制造业。 龙霖科技以强大技术优势引领中国自动化检测设备，测量仪器和专用测量设备的高端市场，研发技术支持来源于资深行业专家及高级工程师、国内的大学和研究所设计院。我们拥有自己在自动化技术和光电学技术领域整合能力，完善的工业检测解决方案设计能力及快速检测能力。打造为客户定向开发及个性化需求定制的新模式。提供机械设计、生产制造、品质控制等制造业的计量检测解决方案。 公司将最先进测量检测技术为中国的制造业服务，解决计量测量检测难题；致力于发展轻、精、快计量检测设备而奋斗。 服务范围 自动化检测设备及项目研发 现代计量检测行业，传统接触式已远远不能满足测量检测要求，会越来越多采用非
1、目的 明确规定本公司生产的食品加工设备及其零部组件的外观检验项目及判定标准，作为来料、过程、出货的外观检验及判定的依据。 2、范围 本外观通用标准（下简称本标准）适用于公司生产的所有型式与规格的食品加工设备及其零部组件，有明确的特殊要求的例外。 注：如本标准与产品图纸、技术要求或相关的行业标准/规范等要求有冲突之处，则以产品的图纸或技术要求或行业标准规范为准。 3、定义 1.1缺陷、缺点与不合格 1.1.1不合格 未满足要求。 1.1.2缺陷 未满足与预期或规定用途有关的要求。 1.1.3缺点 欠缺或不完美的地方。 1.1.4缺陷与不合格的区别 当按照习惯来评价产品的质量特性时，术语“缺陷”是适用的。但是目前，“缺陷”在法律范畴内已有明确的含义，特别是与产品责任问题有关，因此，不应用作一般术语。 1.1.5缺点与不合格的区别 当用“缺点”来评价产品的质量特性时，术语“缺点”是指相对于“完美无缺”的质量特性，产品存在的某些方面的欠缺。 缺点与不合格的主要区别在于产品有缺点的质量特性满足要求的程度。不同产品，不同客户对产品的质量特性达到完美程度的要求是不同的，因此，对“不合格”的标准也是不一样的，产品的某些缺点（主要在外观质量方面）对某些客户来说是不合格项，但对另一些客户来说是可以接受的（满足要求），因此是合格项。 1.1.6不合格分类 A.致命不合格：导致产品危险或潜在危险或对其使用有严重不利影响的不合格； B.严重不合格：能够导致产品发生故障或降低了产品的使用性能或使产品失去了部份预定功能的 不合格；此类不合格还包括，虽然对产品的功能或性能没有影响，或影响不大，但是外观质量太差或客户明确表示不能接受的不合格； C.轻不合格：产品的质量特性与标准稍有偏差或只是外观有轻微缺点，在使用预定功能时不会 实质性地降低产品的使用性能的不合格。 1.2不合格与不合格品 1.2.1不合格品 具有一个或一个以上不合格的单位产品称作不合格品。 1.2.2不合格品分类 A.致命不合格品：有一个或一个以上致命不合格,也可能还有严重不合格和（或）轻不合格的单 位产品； B.严重不合格品：有一个或一个以上严重不合格,也可能还有轻不合格，但不包括致命不合格的 单位产品； C.轻不合格品：有一个或一个以上轻不合格,但不包括严重不合格和致命不合格的单位产品。
对于生产物件的检测，由于科学技术的限制，起初只能采用人工进行检测，这样的方式不仅消耗大量人力，而且浪费时间，效率低下。于是，基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术应运而生，我们有必要关注关注，并了解相关注意事项。 当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件、主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更准确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。 产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理、计算、进行实际检测、控制和应用。产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分，其检测的准确程度直接会影响产品的质量优劣。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。
在进行产品表面检测之前，有几个步骤需要注意。 首先，要利用图像采集系统对图像表面的纹理图像进行采集分析； 其次，对采集过来的图像进行一步步分割处理，使得产品表面缺陷能像能够按照其区域特征进行分类； 再者，在以上分类区域中进一步分析划痕的目标区域，使得范围更加的准确。 通过以上的三步处理之后，产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认，这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。 利用机器视觉技术提高了用户生产效率，使得生产更加细致化，分工更加明确，同时，减少了公司的人工成本支出，节省了财力，实现机器智能一体化发展。 南京博克纳自动化系统有限公司总部位于美丽的中国古都南京，是国内专业研制无损检测仪器及设备的高科技企业。公司致力于涡流、漏磁和超声波仪器及各种非标设备的研制，已拥有自主研发的多项国家专利。产品被广泛应用于航天航空、军工、汽车、电力、铁路、冶金机械等行业。产品出口：美国、
基于视觉的缺陷检测 在机器视觉的应用中,表面缺陷检测占据非常重要的位置,因为其可有效地提高产品质量、降低成本,并可提高用户满意度。 根据表面图像的特点可以将基于视觉的缺陷检测技术分为两类：一类为不具备明显纹理特征材质的缺陷检测，如光学元件，金属类器件等；一类为纹理类材质的缺陷检测，如木材、布匹等。 根据缺陷的形状可以分为两类：广义线类，包括裂纹，刻痕等；广义点类，包括凸块，凹陷，孔穴，污物等。 基于视觉的缺陷检测的主要步骤为： 特征提取为其中的关键，缺陷特征提取的好坏直接影响检测的效果。 预处理的目的是减少图像的噪声，提高目标与背景的对比度，突出图像中的缺陷特征。 小波技术在预处理中的应用： 1.小波去噪 2.小波融合 可以将不同角度拍摄的图像进行融合 采用小波融合方法既能够很好地保留几幅源图像基本信息，又能够突出图像中的缺陷边缘、结构等高频信息，使融合后的图像信息更加全面、准确，图像质量效果更加优良，全方位地表达了缺陷特征，可以为缺陷的进一步分类识别提供充足的数据支持。 不具备明显纹理特征的图像检测 此类图像的特点为缺陷目标和背景对比度低，瑕疵目标的形状比较复杂，整个瑕疵目标占整幅图像的比例非常小，受噪声影响大，图像没有纹理。 由于图像中无纹理，缺陷特征一般先用边缘检测算子提取缺陷区域的边缘，在将其从目标图像中分割出来，提取其特征参数如周长，面积，质心，圆形度，伸长度等，以此来进行缺陷检测和分类。 边缘检测算子： 1.梯度算子 2.LoG算子 3.canny算子 边缘检测算子需要准确的提取瑕疵边缘，又能抑制噪声的干扰，同时该算法还要具备快速、自适应性。需要寻找一种新或改进的算法。 为了辩识缺陷目标，需要将其与源图像的背景中分离出来，在此基础上进行进一步的处理和分析。 图像分割的算法： 1.阈值分割
简介 本文首先介绍了静态代码分析的基本概念及主要技术，随后分别介绍了现有4 种主流Java 静态代码分析工具(Checkstyle，FindBugs，PMD，Jtest)，最后从功能、特性等方面对它们进行分析和比较，希望能够帮助Java 软件开发人员了解静态代码分析工具，并选择合适的工具应用到软件开发中。 引言 在Java 软件开发过程中，开发团队往往要花费大量的时间和精力发现并修改代码缺陷。Java 静态代码分析（static code analysis）工具能够在代码构建过程中帮助开发人员快速、有效的定位代码缺陷并及时纠正这些问题，从而极大地提高软件可靠性并节省软件开发和测试成本。目前市场上的Java 静态代码分析工具种类繁多且各有千秋，因此本文将分别介绍现有4 种主流Java 静态代码分析工具(Checkstyle，FindBugs，PMD，Jtest)，并从功能、特性等方面对它们进行分析和比较，希望能够帮助Java 软件开发人员了解静态代码分析工具，并选择合适的工具应用到软件开发中。
静态代码分析工具简介 什么是静态代码分析 静态代码分析是指无需运行被测代码，仅通过分析或检查源程序的语法、结构、过程、接口等来检查程序的正确性，找出代码隐藏的错误和缺陷，如参数不匹配，有歧义的嵌套语句，错误的递归，非法计算，可能出现的空指针引用等等。 在软件开发过程中，静态代码分析往往先于动态测试之前进行，同时也可以作为制定动态测试用例的参考。统计证明，在整个软件开发生命周期中，30% 至70% 的代码逻辑设计和编码缺陷是可以通过静态代码分析来发现和修复的。 但是，由于静态代码分析往往要求大量的时间消耗和相关知识的积累，因此对于软件开发团队来说，使用静态代码分析工具自动化执行代码检查和分析，能够极大地提高软件可靠性并节省软件开发和测试成本。 静态代码分析工具的优势 1. 帮助程序开发人员自动执行静态代码分析，快速定位代码隐藏错误和缺陷。 2. 帮助代码设计人员更专注于分析和解决代码设计缺陷。 3. 显著减少在代码逐行检查上花费的时间，提高软件可靠性并节省软件开发和测试成本。
表面缺陷无损检测方法的比较 方法 项目 磁粉检测（MT）漏磁检测（MLF）渗透检测（PT）涡流检测（ET）方法原理磁力作用磁力作用毛细渗透作用电磁感应作用 能检出的缺陷表面和近表面缺陷表面和近表面缺陷表面开口缺陷表面及表层缺陷 缺陷部位的显示形式漏磁场吸附磁粉形成 磁痕 漏磁场大小分布渗透液的渗出 检测线圈输出电压和 相位发生变化 显示信息的器材磁粉计算机显示屏渗透液、显像剂 记录仪、示波器或电 压表 适用的材料铁磁性材料铁磁性材料非多孔性材料导电材料 主要检测对象铸钢件、锻钢件、压 延件、管材、棒材、 型材、焊接件、机加 工件在役使用的上述 工件检测 铸钢件、锻钢件、压 延件、管材、棒材、 型材、焊接件、机加 工件在役使用的上述 工件检测 任何非多孔性材 料、工件及在役使 用过的上述工件检 测 管材、线材和工件检 测；材料状态检验和 分选；镀层、涂层厚 度测量 主要检测缺陷裂纹、发纹、白点、 折叠、夹渣物、冷隔 裂纹、发纹、白点、 折叠、夹渣物、冷隔 裂纹、白点、疏松、 针孔、夹渣物 裂纹、材质变化、厚 度变化 缺陷显示直观直观直观不直观缺陷性质判断能大致确定能大致确定能基本确定难以判断灵敏度高高高较低 检测速度较快快慢很快 污染较轻无污染较重无污染 相对优点可检测出铁磁性材料 表面和近表面（开口 和不开口）的缺陷。 能直接的观察出缺陷 的位置、形状、大小 和严重程度。 具有较高的检测灵敏 度，可检测微米级宽 度的缺陷。 单个工件的检测速度 快、工艺简单，成本 低、污染轻。 综合使用各种磁化方 法，几乎不受工件大 a) 易于实现自动化 b) 较高的检测可靠 性 c) 可以实现缺陷的 初步量化 d) 在管道的检查中， 在厚度高达30mm的 壁厚范围內，可同时 检测內外壁缺陷 e) 高效、无污染,可以 获得很高的检测效率. 可检测出任何非松 孔性材料表面开口 性缺陷。 能直接的观察出缺 陷的位置、形状、 大小和严重程度。 具有较高的灵敏 度。 着色检测时不用设 备，可以不用水电， 特别适用于现场检 验。 检测不受工件几何 形状和缺陷方向的 非接触法检测，适用 于对管件、棒材和丝 材进行自动化检测， 速度快。 可用检测材料导电率 代替硬度检测。了解 材料的热处理状态和 进行材料分选。 污染很小。
基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测 何小利1 , 宋钰 2 (1. 四川理工学院计算机学院, 四川自贡643000; 2. 四川理工学院网络中心, 四川自贡643000; 摘要:本文对物体表面缺陷进行研究和检测. 而检测的方法是采用LED 环形灯光直接暗视场正面照明方式来提取插座面板划痕图像. 具体过程是使用动态阈值分割图像, 并采用放射变换、区域特征处理及连通区域提取等技术来检测出插座面板划痕. 关键词:机器视觉; 物体表面; 缺陷检测中图分类号:T P393 文献标识码:A 文章编号: 1009-4970(2011 02-0064-050 引言 在传统的产品生产过程中, 一般情况下对产品的表面缺陷检测是采用人工检测的方法. 随着科学 技术的不断发展, 特别是计算机技术的发展, 出现了计算机视觉检测技术. 利用这种新技术设计出来的系统不受恶劣环境和主观因素的影响, 能快速、准确地检测产品的质量, 完成人工无法完成的检测任务. 机器视觉检测结合了计算机图像处理和模式识别理论, 它综合了计算机技术、数据结构、图像处理, 模式识别和软件工程等不同领域的相关知识. 一个典型的机器视觉系统应该包括以下五大块, 照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器.
1 物体表面缺陷检测 物体表面缺陷检测是机器视觉的一种典型应用. 本文以插座面板划痕检测为例, 通过采用LED 环形灯直接暗视场正面照明方式采集图像, 然后使用动态阈值分割法将插座面板区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来, 再通过使用区域特征、区域形态学对插座面板区域使用腐蚀运算去掉分割区域中杂点和小的突出物, 确保计算上有足够的精度, 最后使用放射变换、图像平滑、连通区域提取等算法 检测出划痕并显示其结果(见图 1. 图1 插座面板划痕检测流程图 1. 1 图像获取 照明的方向性通常有两种:漫射和直接照射.
带钢表面缺陷检测方法研究 学号：1110121096 班级：11材控2班姓名：倪明 摘要：表面质量的好坏是带钢的一项重要指标，随着科学技术的不断发展，后续加工工业对带钢的表面质量要求越来越高。如何检测出带钢表面缺陷并加以控制，引起带钢生产企业的高度关注。本文通过对带钢表面的缺陷检测的重要性分析，讲述了国内外带钢表面缺陷检测的发展现状，并比较分析了几种检测方法，最终得出本研究的意义。由于带钢表面缺陷种类繁多，建议下一步研究工作重点放在缺陷种类识别与分类部分，以满足带钢表面缺陷的无遗漏检测。 关键词: 带钢表面缺陷缺陷检测 1.1带钢表面缺陷检测的重要性 随着生活水平的提高和生产力的发展，人们对产品质量提出了更高的要求，带钢作为机械、航天、电子等行业的原材料，用户对其表面质量的要求更加严格。影响带钢表面质量的主要因素是带钢在制造过程中由于原材料、轧制设备和加工工艺等多方面的原因，导致其表面出现的擦伤、结疤、划痕、粘结、辊印、针眼、孔洞、表面分层、麻点等不同类型的缺陷。这些缺陷不仅影响产品的外观，更严重的是降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性和疲劳强度等性能。原料钢卷的表面缺陷是造成深加工产品废次品的主要原因。由于部分质量缺陷在出厂前不能有效地被检测出来，而在用户使用过程中被发现，造成用户索赔，不仅给企业带来巨大的经济损失，还严重影响了产品的市场形象，降低了用户对产品的信任度。因此，必须加强对带钢表面缺陷的检测和控制，这对于剔除废品、减少原料浪费、提高成材率、改善工人劳动条件都有重要意义。而如何在生产过程中检测出带钢的表面缺陷，从而控制和提高带钢产品的质量，一直是钢铁生产企业非常关注的问题。 1.2 国内外带钢表面缺陷检测方法与装置研究现状 目前带钢表面缺陷检测装置主要分为采用传统检测方法的检测装置、采用自动检测方法的检测装置和采用计算机视觉检测方法的检测装置。 1.2.1传统检测方法 非自动化的传统表面缺陷检测方法可以分为人工目视检测方法和频闪光检测法两种。05年代至06年代，冷轧带钢表面缺陷检测主要采用人工目视检测，检测者凭借肉眼观察缺陷。由于带钢轧制速度很快，人眼无法可靠的捕获缺陷信息。同时，某些高质量的带钢要求其表面缺陷小于0.5mm×0.5mm，这种微小缺陷人的视觉很难发觉，从而产生大量的漏检和误检。人工检测需要在高温、噪音、粉尘、振动的恶劣环境下进行，对人的身体和心理造成极大伤
软件安全缺陷检测技术最新研究进展综述 Abstract：Software security detection has become a very important work in the software industry. Fatal security vulnerabilities are caused by undefined behaviors of C/C++ language used in Safety-Critical software. This paper will give out eight kinds of new technology about the software security detection based on eight cutting-edge papers. design. 摘要：软件安全缺陷检测已经成为软件行业非常重要的一项工作。安全关键软件设计使用的C/C++语言含有大量未定义行为，使用不当可能产生重大安全隐患。本文将根据八篇前沿论文，总结提出八种比较新的软件安全缺陷检测技术和算法。 1、基于XML的软件安全检测[1] 软件静态检测是从软件代码和结构中找出安全缺陷的重要手段。从安全规则的角度，提出了基于XML（eXtensible Markup Language）中间模型的静态检测方法。该方法将C/C++源代码解释为XML中间模型，将安全规则转化为缺陷模式，利用Xquery 查询表达式对软件安全缺陷进行定位。基于该方法的原型系统检验结果表明：该方法能够有效地检测出违反安全规则的软件缺陷，并具有安全规则可定制的特点。 航天型号软件等安全关键（Safety-Critical）软件中广泛使用的C/C++语言并不是一种安全编程语言，一个重要的原因在于其标准中存在大量未定义行为和不安全用法，使用不当将产生严重的安全隐患。当前，避免这些安全隐患的通常做法是制定针对C/C++语言编程的安全子集，在编写代码阶段加以限制和规范。同时，研究开发代码静态检测工具，通过对源代码的分析自动检测安全隐患，既能提高检测效率，也可降低检测成本。 目前，国外在C/C++语言安全子集和代码静态检测方面已进行了大量的研究，定义了许多有代表性的安全子集，并设计了基于安全子集的代码静态检测工具，应用在航空、医疗以及运输[2] 等安全关键领域。例如：MISRA（Motor Industry Software Reliability Association）C/C++[3]是欧洲汽车工业软件可靠性联合会针对C/C++语言所制定的安全子集。但是，代码静态检测工具的发展却不尽如人意，例如，ITS4、Split[4-6]等代码检测工具误报率较高，且无法实现规则定制；国内相关领域研究人员在嵌入式C语言安全子集研究上也有突破性进展，例如，《GJB 5369-2005 航天型号软件C 语言安全子集》就是其中的代表，但长久以来一直缺少支持此安全子集的代码静态检测工具。对航天型号软件安全性标准《GJB 5369-2005 航天型号软件C语言安全子集》进行了深入研究，提出了相应的代码静态检测方法。通过对源代码进行语法制导的解析，利用XML（eXtensible Markup Language）在数据存储和数据交换中的优势，将源代码转化成XML中间模型。把安全子集中的每一条规则抽象为缺陷模式，使用Xquery 查询语言将缺陷模式转换成Xquery 表达式，利用Xquery 表达式查询和定位XML 中间模型中与缺陷模式匹配的节点，通过缺陷重定向机制完成缺陷从XML 中间模型到源文件中的精确定位。基于此方法开发的自动化检测工具CSV的实验表明，该方法能够有效地检测出违反安全子集的所有软件缺陷。通过系统提供的规则定制接口，也实现了安全规则的自由配置与扩展，增强了系统的实用性。 2、软件安全性测试方法研究[2] 安全性是软件质量的一个重要属性。传统上国内学者较多关注软件的失效安全性，即软件运行不引起系统事故的能力，强调的是一类安全关键软件的安全性失效可能造成重大人员伤亡、财产损失、环境污染等危险事故。对失效安全性的度量主要有建立在可靠性理论基础
带钢表面缺陷检测方法研究 学号：班级：姓名： 摘要：表面质量的好坏是带钢的一项重要指标，随着科学技术的不断发展，后续加工工业对带钢的表面质量要求越来越高。如何检测出带钢表面缺陷并加以控制，引起带钢生产企业的高度关注。本文通过对带钢表面的缺陷检测的重要性分析，讲述了国内外带钢表面缺陷检测的发展现状，并比较分析了几种检测方法，最终得出本研究的意义。由于带钢表面缺陷种类繁多，建议下一步研究工作重点放在缺陷种类识别与分类部分，以满足带钢表面缺陷的无遗漏检测。 关键词: 带钢表面缺陷缺陷检测 1.1带钢表面缺陷检测的重要性 随着生活水平的提高和生产力的发展，人们对产品质量提出了更高的要求，带钢作为机械、航天、电子等行业的原材料，用户对其表面质量的要求更加严格。影响带钢表面质量的主要因素是带钢在制造过程中由于原材料、轧制设备和加工工艺等多方面的原因，导致其表面出现的擦伤、结疤、划痕、粘结、辊印、针眼、孔洞、表面分层、麻点等不同类型的缺陷。这些缺陷不仅影响产品的外观，更严重的是降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性和疲劳强度等性能。原料钢卷的表面缺陷是造成深加工产品废次品的主要原因。由于部分质量缺陷在出厂前不能有效地被检测出来，而在用户使用过程中被发现，造成用户索赔，不仅给企业带来巨大的经济损失，还严重影响了产品的市场形象，降低了用户对产品的信任度。因此，必须加强对带钢表面缺陷的检测和控制，这对于剔除废品、减少原料浪费、提高成材率、改善工人劳动条件都有重要意义。而如何在生产过程中检测出带钢的表面缺陷，从而控制和提高带钢产品的质量，一直是钢铁生产企业非常关注的问题。 1.2 国内外带钢表面缺陷检测方法与装置研究现状 目前带钢表面缺陷检测装置主要分为采用传统检测方法的检测装置、采用自动检测方法的检测装置和采用计算机视觉检测方法的检测装置。 1.2.1传统检测方法 非自动化的传统表面缺陷检测方法可以分为人工目视检测方法和频闪光检测法两种。05年代至06年代，冷轧带钢表面缺陷检测主要采用人工目视检测，检测者凭借肉眼观察缺陷。由于带钢轧制速度很快，人眼无法可靠的捕获缺陷信息。同时，某些高质量的带钢要求其表面缺陷小于0.5mm×0.5mm，这种微小缺陷人的视觉很难发觉，从而产生大量的漏检和误检。人工检测需要在高温、噪音、粉尘、振动的恶劣环境下进行，对人的身体和心理造成极大伤
第4"卷第1期 2018年2月 光学仪器 O P T I C A L I N S T R U M E N T S Vol. 40，N〇.1 February, 2018 文章编号：1005-5630(2018)01-0078-10 光学元件表面缺陷检测方法研究现状 向弋川，林有希，任志英 (福州大学机械工程及自动化学院，福建福州350108) 摘要：随着科学技术的发展，人们对光学元件的表面粗糙度和表面面形精度提出了越来越高的 要求，光学元件表面缺陷检测技术也受到了广泛重视。通过简述表面缺陷的类型，强调了缺陷 给光学系统带来的危害，由此分析和讨论了目前国内外对光学元件疵病的检测方法，并指出各 种方法的优缺点，同时对机器视觉技术在疵病检测方面的应用进行了介绍，还探讨了光学元件 表面缺陷检测技术未来发展需要注意解决的问题。 关键词：光学元件；表面缺陷；数字图像处理$机器视觉 中图分类号：T P391 文献标志码：A do# 10.3969%. issn.1005-5630. 2018. 01. 014 S t u d y o n surface defect detection m e t h o d of optical e l e m e n t X I A N G Yichuan，LIN Youxi，R E N Zhiying (College of Mechanical Engineering and Automation，Fuzhou University , Fuzhou 350108 , China) Abstract：With the development of science and technology，the surface roughness and surface shape accuracy of o ptical components has an highly increasing demand.The surface defect detection technology of ptical components has also attracted great interests.By analyzing the types of surface defects and emphasizing the harm caused by the defects to the optical sys this paper analyzes a nd discusses the detection methods of optical components at home and abroad，and p oints out the advantages and disadvantages of various methods.At the same time，technology in the defect detection research has been introduced to explore the problem in the future development. Keywords：optical components; surface defects; digital image processing； machine vision 引言 随着现代工业的快速发展，精密光学元件在各个工业领域有着广泛的应用，光学元件作为实现光学 功能的载体，为各类光学仪器的开发使用起到了至关重要的作用。所以，鉴于光学元件表面具有的散射 特性[1]，如何更好地对元件表面缺陷进行检测也随之被提出来。 收稿日期：2017-06-20 基金项目：国家自然科学基金资助项目（51375094);清华大学摩擦学国家重点实验室开放基金资助项目（S K L T K F13B02);福建省自 然科学基金资助项目（2015J01195) 作者简介：向弋川（1994 )，男，硕士研究生，主要从事摩擦学、先进制造技术等方面的研究。E-mail842225584@https://www.doczj.com/doc/739797392.html, 通信作者：林有希(1967 )，男，教授，主要从事摩擦学、先进制造技术等方面的研究。E-mail:youthlin@fzu. edu. cn