塑料铆接缝隙图像检测系统的研究
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铆钉铆接机械的自动化控制技术研究随着科技的不断进步和工业的发展,自动化控制技术在许多领域得到了广泛应用,其中包括铆钉铆接机械。
铆钉铆接是一种常见的紧固方法,广泛应用于汽车、航空航天、轨道交通等领域。
而在大批量生产中,采用自动化控制技术将能够提高生产效率、降低成本、提高质量稳定性。
因此,对铆钉铆接机械的自动化控制技术进行研究具有重要的理论和实际意义。
自动化控制技术在铆钉铆接机械中的应用可以大大提高其生产效率和准确性。
自动化控制系统可以通过编程实现不间断、高速、连续的铆接操作。
传统的铆钉铆接机械需要人工操作,操作员需要通过经验和技能来调整和控制机械设备的工作。
而自动化控制系统可以根据预先设定的程序来自动完成铆接任务,降低人工操作的需求,提高生产效率。
在铆钉铆接机械的自动化控制技术研究中,最重要的问题之一是精确控制铆钉的深度和压力。
铆钉的深度和压力直接影响到铆接的质量和稳定性。
传统的机械铆钉设备通常通过手动调整气动和电动系统来控制铆钉的压力和深度。
这种方法存在操作不稳定、调整不准确等问题,无法保证每个铆接点的一致性和稳定性。
为了解决这个问题,研究人员提出了一种基于传感器反馈的自动化控制系统。
该系统通过搭载在铆钉铆接机械上的传感器,实时检测铆钉的深度和压力,并将数据反馈给控制系统。
控制系统根据所设定的参数和标准,自动调整气动和电动系统来控制铆钉的压力和深度。
通过不断优化控制算法和硬件设计,可以实现更高精度、更稳定的铆钉铆接过程。
另外,自动化控制技术的研究还包括机器视觉系统的应用。
机器视觉系统可以通过摄像头或激光测距仪器来实时检测铆钉的位置、形状和尺寸。
通过图像处理和分析算法,系统可以自动判断铆钉的位置是否正确,判断铆钉是否完整,从而避免铆接缺陷和不良品的产生。
机器视觉系统的应用可以大大提高铆钉铆接的准确性和一致性,实现自动化无缺陷的铆接。
除了精确控制和机器视觉系统的应用,自动化控制技术的研究还包括数据采集与分析、自适应控制和远程监控等方面。
基于图像识别的铆接质量在线检测系统的设计LIU Ning;ZHAO Xiangyun;NI Wenbo;WANG Xuemei【摘要】针对铁道货车转向架上制动杠杆拉铆销装配工序中的漏铆、铆接不到位等问题,研制了一套实时检测铆接质量和铆接位置的智能铆接系统.通过在原有铆接枪上加装视觉、力及位移传感器,利用图像识别及传感器技术,使铆接系统不仅能够通过力与位移曲线实现铆接质量的判断,而且可以识别铆接位置.试验结果表明,智能铆接系统能够在铆接过程中实时显示铆接过程中的铆接力和铆接位移,并能够判定出铆接位置.【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2018(047)006【总页数】4页(P174-176,211)【关键词】智能铆接系统;铆接质量;铆接位置;力与位移;图像识别【作者】LIU Ning;ZHAO Xiangyun;NI Wenbo;WANG Xuemei【作者单位】;;;【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言铆接具有牢靠、抗振、耐冲击、工艺设备简单等优点,因此广泛应用于铁路、航空、船舶等行业。
铁路货车基础制动装置连接中大量使用的短尾拉铆销,采用拉铆与圆销结构相结合的方案,可有效防脱、防盗。
转向架上的基础制动装置是铁路货车的重要组成部分。
其中制动杠杆装配时一旦出现漏铆、铆接不到位等连接失效问题,将会造成基础制动装置脱落、丢失等故障,严重威胁铁路货车的行车安全[1]。
目前铆接完成后的检查都是通过人工目测等方法进行检测工作,不仅费时费力,而且难以得到准确的检测结果。
为了保证铆接质量,目前国内大多采用基于力与位移信号的铆接质量在线检测装置,通过检测力位移曲线,来判定铆接质量[2]。
但该方案无法识别铆接位置,防止漏铆现象。
基于此,研发了一套能够自动检测铆接质量和判别铆接位置的新型铆接系统,对于避免因转向架制动杠杆铆接装配过程中的铆接质量问题和漏铆带来的行车安全隐患,具有十分重要的作用和意义。
一种基于图像处理的裂缝自动检测算法一、裂缝自动检测算法概述随着现代工程的快速发展,对结构健康监测的需求日益增长。
裂缝作为结构损伤的一种重要表现,其检测和评估对于确保工程安全至关重要。
传统的裂缝检测方法依赖于人工目视检查,这种方法不仅效率低下,而且容易受到主观因素的影响。
因此,开发一种基于图像处理的裂缝自动检测算法显得尤为重要。
这种算法能够自动化地从图像中识别和测量裂缝,大大提高了检测的效率和准确性。
1.1 裂缝自动检测算法的核心特性裂缝自动检测算法的核心特性包括高准确性、高效率和适应性强。
高准确性意味着算法能够准确地识别出图像中的裂缝,即使在复杂的背景和光照条件下也能保持较高的识别率。
高效率则表示算法能够快速处理大量图像数据,满足实时监测的需求。
适应性强则是指算法能够适应不同类型的结构表面和裂缝形态。
1.2 裂缝自动检测算法的应用场景裂缝自动检测算法的应用场景非常广泛,包括但不限于以下几个方面:- 桥梁监测:自动检测桥梁表面的裂缝,评估桥梁的健康状况。
- 大坝检查:监测大坝表面和内部的裂缝,预防潜在的安全隐患。
- 建筑外墙检查:检测建筑物外墙的裂缝,评估建筑物的结构完整性。
- 道路检测:识别路面裂缝,为道路维护和修复提供依据。
二、裂缝自动检测算法的工作原理裂缝自动检测算法通常包括图像预处理、裂缝特征提取、裂缝识别和裂缝参数测量等几个关键步骤。
2.1 图像预处理图像预处理是裂缝检测算法的第一步,其目的是提高图像的质量,为后续的特征提取和识别打下良好的基础。
预处理步骤通常包括去噪、增强对比度、灰度化和二值化等操作。
去噪可以减少图像中的随机噪声,增强对比度有助于突出裂缝与背景的差异,灰度化和二值化则简化了图像数据,便于后续处理。
2.2 裂缝特征提取裂缝特征提取是算法的核心环节,其目的是从预处理后的图像中提取出与裂缝相关的特征。
这些特征可以是裂缝的颜色、纹理、形状或几何属性。
特征提取的方法多种多样,包括基于边缘检测的算法、基于纹理分析的算法和基于机器学习的算法等。
注塑机模具图像监测系统的研究的开题报告一、选题的背景和意义:注塑机模具广泛应用于工业生产中,如汽车、家电、医疗器械等领域。
模具的精度、结构、性能对注塑成型产品的质量和生产效率具有重要影响。
因此,模具的设计、制造和维护在注塑生产过程中非常重要。
传统的模具图像检测方法主要依靠人工观察,存在人工视觉疲劳、主观误差大、效率低等问题。
而模具图像监测系统则可以通过计算机视觉技术,对模具的品质进行自动化检测和分析,提高检测精度和效率,降低生产成本。
二、研究的内容和目标:本研究将通过采用计算机视觉技术,设计开发注塑机模具图像监测系统。
主要包括以下内容:1. 设计注塑机模具图像采集与预处理系统。
2. 研究注塑机模具图像的特征提取和分析方法。
3. 开发注塑机模具图像检测算法。
4. 搭建注塑机模具图像检测系统,进行实验测试和性能评估。
三、研究的难点和创新点:1. 难点:注塑机模具形状复杂、表面纹理多样,如何针对不同形状和纹理的模具进行有效的特征提取和分析是本研究的难点。
2. 创新点:本研究采用了基于深度学习的图像检测算法,能够自动学习模具的特征,具有自适应性和智能化,提高了模具的检测精度和效率。
四、研究方法和实施步骤:1. 采取文献调研和成果分析的方法,对注塑机模具图像监测系统的研究现状和相关技术进行分析和总结。
2. 设计注塑机模具图像数据采集和处理系统,利用图像处理算法对模具图像进行预处理和增强。
3. 研究注塑机模具图像特征提取和分析方法,包括纹理特征、几何特征、拓扑结构特征等。
4. 基于深度神经网络方法,设计注塑机模具图像检测算法。
5. 实现注塑机模具图像检测系统,并进行实验测试和性能评估。
五、预期成果和意义:通过本研究的实施,预计可以获得以下成果:1. 注塑机模具图像监测系统的设计与实现,为模具性能评估和优化提供技术支持。
2. 基于深度学习的模具图像检测算法,能够自动学习模具特征,提高模具的检测精度和效率。
3. 验证模具图像监测系统的性能和可行性,为工业生产领域提供一种新的模具检测方法。
图像处理技术在焊接缺陷检测中的应用的开题报告一、研究背景及意义焊接是制造业生产过程中常见的组织方法之一,它在航空、汽车工程、船舶制造、建筑工程等领域都有广泛应用。
然而,焊接过程中可能出现焊缝不紧密、气孔、裂纹等焊接缺陷,这些缺陷往往会降低焊接件的强度、寿命及使用安全性。
因此,焊接缺陷检测是焊接过程中必不可少的环节。
传统的焊缺陷检测方法主要依靠肉眼或显微镜观察,这种方法检测效率低下、准确度难以保证。
随着计算机图像处理技术的不断发展,越来越多的研究者开始将图像处理技术应用于焊接缺陷检测中,取得了一定的研究进展。
二、研究内容和方向本文的研究内容主要是基于图像处理技术对焊接缺陷进行检测。
具体研究方向包括:1. 常见焊接缺陷的特征提取和分析。
本研究将围绕焊接过程中常见的缺陷类型(如疏松、气孔、未焊透等)进行研究,从中提取关键特征并进行分析。
2. 图像处理技术在焊接缺陷检测中的应用研究。
本部分研究主要是探讨如何利用图像处理技术来检测焊接缺陷,研究焊接缺陷检测算法及其优化方法。
3. 焊接缺陷检测系统开发。
在前两个部分的基础上,研究者将开发一个基于图像处理技术的焊接缺陷检测系统,该系统能够针对特定焊接工艺和焊接材料实现缺陷检测,并能对检测结果进行统计和分析。
三、研究方法和技术路线本文将采用实验研究和数学分析相结合的方法进行研究。
具体技术路线如下:1. 收集和整理焊接过程中常见的缺陷类型及其特征,并进行分类。
2. 分析图像处理技术在焊接缺陷检测中的应用,并选定合适的算法进行测试和比较。
3. 基于所选算法,开发一个基于图像处理技术的焊接缺陷检测系统,并进行实验测试和验证。
4. 分析测试结果,优化算法和系统性能。
四、预期研究结果本文预期研究结果包括以下几个方面:1. 形成一套完整的焊接缺陷检测的技术路线。
2. 探索出基于图像处理技术的焊接缺陷检测方法,技术指标较为优秀。
3. 实现一款基于图像处理技术的焊接缺陷检测软件,并与部分商用软件进行比较,结果较为有效。
飞机蒙皮铆接质量视觉检测系统的构建摘要:铆接是飞机蒙皮的主要连接形式,铆接的质量直接影响蒙皮乃至整个飞机结构的性能。
目前在生产车间,铆钉尺寸和距离的测量主要靠人工完成,效率低下,不能满足自动化生产的要求。
近年来,机器视觉技术在检测领域得到了广泛的应用。
在国内外相关研究的基础上,建立了基于机器视觉技术的飞机蒙皮铆钉视觉检测系统平台。
检测系统的核心是对采集到的图像进行处理,图像分割技术是图像处理的关键技术之一,也是图像理解的前提。
关键词:铆接质量,视觉检测,遗传算法引言:飞机蒙皮铆接质量是影响飞机蒙皮性能的重要指标。
在分析飞机蒙皮铆接质量检测影响因素的基础上,构建了飞机蒙皮铆接质量视觉检测系统。
通过分析视觉检测系统中图像分割方法的特点,采用改进的遗传算法和OSTU方法对皮肤图像进行分割,取得了良好的分割效果。
在分割图像的基础上,介绍了铆钉特征的提取方法和检测元素的获取方法。
一、视觉检测系统的总体设计蒙皮铆钉视觉检测系统的结构框架如图1所示。
在该系统中,图像采集卡通过高清多媒体接口与计算机相连。
可编程逻辑控制器通过RS232串行接口与计算机连接。
系统工作时,光源照射在试件上,保证皮肤试件上的铆钉清晰地出现在工业相机的视野中。
上位机软件通过图像采集卡驱动工业相机采集图像,采集到的图像通过图像采集卡传输到计算机,由上位机软件进行处理,提取图像中的铆钉,计算出铆钉的直径和距离。
当上位机处理完一幅图像后,通过PLC控制步进电机带动工作平台移动,使待检测铆钉进入摄像头视野,实现连续检测。
图1视觉检测系统结构框图二、飞机蒙皮铆接质量检测的参数分析铆接是飞机的主要连接形式。
铆接是铆钉一端变形形成的紧固连接,属于塑性变形,无法恢复。
变形后形成的变形端类似一个圆,连接部位之间的载荷主要由变形端承担。
所以飞机蒙皮铆接质量的检验可以说是变形端的检验。
对于单个铆钉来说,如果铆接后形成的变形端直径较大,变形端的厚度必然会减小,此时铆钉的力学性能会降低,容易损坏。
基于图像处理的机械零件质量检测技术研究一、引言如今,随着科技的不断进步和人们对质量要求的提高,机械零件质量检测成为了重要的工业环节。
然而,传统的人工检测方法存在着效率低、容易出错等问题。
因此,基于图像处理的机械零件质量检测技术应运而生,成为了现代工业中的关键技术。
二、图像处理技术在机械零件质量检测中的应用1. 缺陷检测机械零件的缺陷是会导致整个零件效能下降甚至无法正常运行的重要因素。
利用图像处理技术,可以对机械零件进行缺陷分析和检测。
例如,通过对零件表面进行图像采集并进行分析,可以检测到零件表面的划痕、凹陷、裂纹等缺陷,从而及时采取措施进行修复或者淘汰不合格的零件。
2. 尺寸检测机械零件的尺寸是其性能和使用效果的重要指标之一。
利用图像处理技术,可以对机械零件的尺寸进行快速而准确的测量。
例如,通过对机械零件进行图像采集和处理,可以获得零件的精确尺寸,同时可以与标准尺寸进行对比,从而判断零件是否符合要求。
3. 外观检测机械零件的外观是其使用寿命和外观质量的重要因素。
通过图像处理技术,可以对机械零件的外观进行快速而精准的评估。
例如,对机械零件进行图像采集和处理,可以对零件表面的光滑度、表面粗糙度等参数进行分析,从而判断其外观质量是否符合标准要求。
三、机械零件质量检测技术中的图像处理算法1. 图像采集和预处理在机械零件质量检测过程中,首先需要对机械零件进行图像采集。
常见的图像采集设备包括数码相机、智能手机等。
采集到的图像需要进行预处理,包括降噪、增强对比度等操作,以提高图像质量和有效性。
2. 特征提取特征提取是机械零件质量检测中的核心环节之一。
通过对图像进行处理,提取出零件的关键特征,如边缘、角点、纹理等信息。
常见的特征提取算法包括边缘检测算法、角点检测算法等。
3. 分类与判定在特征提取完成之后,接下来的任务是对提取到的特征进行分类和判定。
利用机器学习算法和模式识别技术,可以对零件的特征进行分类,并判断其是否合格。
NEW VIEWPOINT一种航空铆钉自动检测系统研制丁力平(南京航空航天大学机电学院,南京 210016)[摘要] 研究并实现了一种图像识别的铆钉自动尺寸检测系统,主要介绍了系统的工作流程和原理,给出了系统硬件组成,并在对CCD 相机的采集图像清晰度评价函数分析基础上,提出了一种适合多种铆钉检测的自动调焦方法。
通过对图像滤波处理、边缘检测算法的论证分析,建立了适合铆钉检测的图像特征提取方案,最后给出了系统主要功能界面。
关键词:铆钉;图像识别;自动检测;特征提取DOI: 10.16080/j.issn1671-833x.2017.21.050能。
上海交通大学马鑫晟等[2]设计出一套铆钉外形尺寸自动检测系统,用两个高精度相机对待测铆钉进行拍照,通过图像采集卡传输到工控机中进行图像处理,以检测铆钉是否为合格品,完成在数据库中数据保存及报表生成功能,并完成包括送料及废料剔除的整个控制流程。
上海交通大学鲁睿婷等[3]通过控制铆钉的上料及排列,控制两个相机对铆钉进行拍照,以检测铆钉是否为合格品,并且完成正次品分离的整个控制流程,设计出铆钉光学检测自动控制系统。
经过试验测试,测量精度控制在0.03~0.06mm 之间。
文献[4]提出了一种基于畸变补偿的飞机铆钉尺寸测量方法,以提高铆钉的在线检测精度。
文献[5]则针对拉铆钉在线检测系统的自动供料机构开展研究,以保证拉铆钉在线检测效率和质量。
上述方法相对于传统的检测手段有很大优势,例如检测效率高,能完成表面缺陷的检测等。
但它们也丁力平工学博士,南京航空航天大学机电学院航空宇航制造工程系副教授,主要从事航空航天智能装备研制、数字化设计制造等研究。
铆钉是飞机上的一种重要的连接紧固件。
一架重型飞机的装配,需要大约150~200万个铆钉,可以看出在飞机装配过程中,铆钉有着举足轻重的作用。
其中,铆钉几何尺寸精度是决定铆钉铆接质量的重要影响因素。
所以,铆钉轮廓尺寸的检测对于保证飞机连接的质量具有重大的意义。
图像拼接在塑料薄膜疵点检测系统中的应用本文将图像拼接技术引入塑料薄膜疵点检测系统,在待检物幅面较宽的情况下,有效解决了单CCD相机难以满足检测精度要求而采用的多CCD相机采集图像的配准融合的问题,克服了多线阵CCD机械拼接和光学拼接装置要求高、难度大的困难,实现了宽幅待检图像的无缝拼接。
引言:塑料薄膜产品在工业生产和人们的日常生活中都起着十分重要的作用。
然而,目前国内大多数薄膜生产企业依然采用传统的人工方法对薄膜疵点进行检测。
其缺点是:检测速度有限、精度不高、对检测人员熟练程度和责任心要求较高。
随着工业自动化技术的不断提高和发展,传统人工检票方法以及不能够满足现代工业的高效、高精度、集成化需求,急需基于机器视觉技术的自动化检测方法来替代传统人工检测的方法,而塑料薄膜产品因其幅面较宽,单个CCD相机难以满足其检测精度要求,多线阵CCD机械拼接和光学拼接对拼接装置要求苛刻,难以满足工业现场需求。
图像拼接技术作为数字图像处理一个重要内容,主要是用来实现全景图和超宽视角图像的合成,还原实际视场。
现已经广泛运用于宇宙空间探测、海洋以及地质勘探、医学、气象、军事、刑侦等领域。
1.图像拼接技术图像拼接技术是指将两幅或者以上来自同一场景,相互间存在重叠部分的图像进行匹配对准,经过图像融合后形成一幅包含各个图像序列信息的宽视角、完整的新图像。
图像拼接常用的算法流程如图1所示:图像配准是采用一定的匹配策略,找出待拼接图像中的模板或者特征点在参考图像中对应的位置,进而确定两幅图像之间的变换关系。
建立变换模型就是则是根据模板或者图像特征之间的对应关系,计算出数字模型中各参数值,从而建立两幅图像的数字变换模型。
统一坐标变换即根据建立的数字转换模型,将待拼接图像转换到参考图像的坐标系中,完成统一坐标变换。
图像融合则解决图像配准后的重叠,实现平滑无缝拼接。
图像拼接的关键在于图像的配准与融合。
2.图像的配准与融合2.1 图像配准图像配准是将不同时间、不同视角、不同设备获得的两幅或者更多的图像重叠复合的过程,配准的主要目的是解决同一劲舞在不同时间或者同一时间不同摄像头上获取的图像,根据特征值或者属性来确定在另一个图像中的对应位置。
基于镜面反射及图像处理技术检测管壁焊缝位置的方法郑劲松;赵章风【摘要】利用镜面反射原理,设置多个镜面,把截面形状为多边形的管子的每一个棱侧面成像到对应一个镜面中.利用相机拍摄镜面中的图像,一次性获取多个管壁棱侧面图像.调整镜面与管壁之间平面角呈45度,可以在镜面中获取清晰图像.通过一个位移传感器,实现在管子转动过程中让管子转正姿态的一种方法.在此基础上调用Halcon图像处理库,对拍摄到的图像进行处理,实现焊缝位置的成功检测,检测成功率在95%以上.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2019(036)004【总页数】4页(P198-201)【关键词】焊缝识别;图像获取技术;机器视觉;图像处理【作者】郑劲松;赵章风【作者单位】浙江工业大学机械工程学院浙江杭州310023;浙江工业大学机械工程学院浙江杭州310023【正文语种】中文【中图分类】TP3190 引言很多钢管都是通过焊接制成圆形管子,再通过其他加工设备制成各种截面形状的钢管,作为制作其他产品的毛坯料。
用有焊缝钢管作为毛坯,加工制作其他产品时,一般情况下,不允许在焊缝上或焊缝附近位置进行打孔等加工,因为焊缝附近硬度、韧性等加工性能变得较差。
因此,在自动化生产过程中,为能顺利进行后续加工工序,需要在之前找到焊缝的位置。
在目前检测焊缝的方法,一般采用色标传感器或者利用计算机图像处理技术。
对于圆形截面钢管寻找其焊接位置,可以利用色标传感器实现焊缝位置的检测。
具体方法是:在管子上方安装一个色标传感器,然后让管子转动一圈。
在没有焊缝的管壁位置,管子表面光滑,光反射量均匀,在焊缝及附近位置,管壁颜色偏暗,光反射量小,与其他位置存在明显不同。
因此,我们可以事先通过标定,确定一个色差范围阈值,把有焊缝与无焊缝的颜色区分开,这样利用色标传感器就可以检测焊缝位置了。
实验数据表明,利用色标传感器检测焊缝的成功率达99%以上。
但是对于截面形状为多边形的钢管,如八边形钢管,若采用色标传感器检测焊缝,钢管在转动一周过程中光反射不均匀,棱角边位置和焊缝位置的光反射特征接近。
基于图像处理的胶合缝隙检测技术研究随着人们对于环保意识的不断增强,越来越多的家具厂商开始采用胶合板材料来生产家具。
然而,胶合板的使用也带来了一个问题,那就是胶合板的胶合缝隙质量的稳定性难以控制。
胶合板的胶合缝隙不仅影响家具的外观质量,而且还会影响家具的耐久性。
因此,研究基于图像处理的胶合缝隙检测技术非常重要。
一般来说,胶合缝隙检测技术是通过对胶合板样品的表面进行拍摄和处理,来判断其中的胶合缝隙品质。
在胶合板生产过程中,如果存在缝隙不良,则会影响到胶合板的强度和美观度。
因此,通过对胶合缝隙检测技术的研究,可以提高胶合板的生产质量,以满足市场需求。
在进行胶合缝隙检测技术研究时,采用图像处理技术来实现。
图像处理技术是一种能够对图像进行数字化处理并提取图像特征的技术。
在检测胶合板的胶合缝隙时,图像处理技术可以通过采集胶合板样品的图像,并对图像进行数字化处理、图像对比分析等一系列操作,最终得到胶合板的胶合缝隙情况。
目前,国内外对基于图像处理的胶合缝隙技术的研究已经取得了一定的成果。
在国内,一些院校以及企业也开始着手开展对该技术的研究工作。
例如,南昌大学的一位教授近期围绕基于数字图像处理技术的木材表面缺陷检测开展了研究工作。
在企业方面,例如某木工厂,也开始引入图像处理技术,并逐步实现了对一些常见缝隙的检测。
从技术应用角度来看,基于图像处理的胶合缝隙技术的发展,不仅对提高胶合板检测的效率和可靠性,还有助于降低检测成本。
在具体应用中,可以通过对胶合板的缺陷情况进行分析,以便制定出更加精确的生产计划,并提高生产效率。
总之,基于图像处理的胶合缝隙检测技术的发展,为家具生产厂商中的胶合板生产带来了重要的技术支持。
它可以提高毛坯质量,保证家具产品的质量和美观度,同时有助于提高胶合板的产量和生产效率。
在未来,相信这一技术将会不断完善并广泛应用于家具行业。
基于图像处理技术的材料缺陷检测与分析研究引言:在材料科学和工程领域,材料的质量和完整性对产品性能和安全性起着至关重要的作用。
然而,材料中存在的缺陷是无法避免的,因此需要有效的缺陷检测与分析方法来保证材料的质量。
图像处理技术由于其高效性和准确性而在材料缺陷检测与分析中扮演着重要角色。
本文将通过介绍图像处理技术在材料缺陷检测与分析中的应用,评估其优势和局限性,并展望未来发展方向。
一、图像处理技术在材料缺陷检测与分析中的应用1.1 缺陷检测方法图像处理技术可以被广泛应用于材料缺陷的检测。
其中最常用的方法是基于图像分割和边缘检测的算法。
通过将材料图像分割成不同的区域,然后根据像素之间的灰度差异或者颜色差异来检测缺陷的位置和形状。
此外,还有一些其他基于纹理特征和形态学的方法可以用于缺陷检测。
1.2 缺陷分析方法除了检测缺陷位置和形状外,图像处理技术还可以进行缺陷的分析。
例如,可以利用机器学习算法来训练分类器,区分不同类型的缺陷并评估其严重程度。
此外,还可以利用图像处理技术提取缺陷的特征,进行统计分析以了解材料的整体质量状况。
二、图像处理技术在材料缺陷检测与分析中的优势2.1 非破坏性检测相比于传统的缺陷检测方法,图像处理技术具有非破坏性的优点。
传统方法通常需要对样本进行取样或者试验,这可能导致材料的破坏或者改变其性质。
而图像处理技术基于拍摄样本的图像,不需要接触样品,因此不会对材料产生任何损伤。
2.2 高效性和准确性图像处理技术具有高效性和准确性的特点。
通过使用计算机算法对图像进行处理和分析,可以实现快速且准确的检测和分析。
相比于人工进行检测和分析,图像处理技术能够更好地解决人眼无法观察到的微小缺陷问题。
2.3 自动化与标准化图像处理技术还可以实现检测和分析的自动化与标准化。
通过编写适当的算法和软件,可以有效地处理大量的图像数据,并实现对缺陷的自动检测和分析。
这不仅提高了工作效率,还保证了结果的一致性和可靠性。
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910315772.7(22)申请日 2019.04.19(71)申请人 杨琨地址 430061 湖北省武汉市武昌区东湖路169号申请人 罗斌 王行环(72)发明人 杨琨 罗斌 王行环 (51)Int.Cl.G09B 23/28(2006.01)G09B 5/02(2006.01)(54)发明名称基于图像识别技术的缝合精度测试装置及方法(57)摘要本发明公开了基于图像识别技术的缝合精度测试装置,包括腹腔镜训练箱,所述腹腔镜训练箱内部底面固定有缝合模块,所述缝合模块的中心设有切口,且在所述缝合模块的中心线的左右两边对称各设有一个缝合识别点,所述腹腔镜训练箱箱顶上左右对称各安装有一个摄像头,且每个所述摄像头镜头的延长线垂直于与之相对应的缝合识别点所处的平面,每个所述摄像头均与上位机连接,所述上位机与显示屏连接;所述腹腔镜训练箱箱顶上还左右对称各设有一个持针器,两个所述持针器之间设有一个主观察镜头。
本发明能精确测定术者缝合精度的方法和工具,界定外科医生的缝合水平;用作辅助训练外科医生的工具,可以帮助外科医生提高缝合技能。
权利要求书1页 说明书4页 附图2页CN 110021217 A 2019.07.16C N 110021217A权 利 要 求 书1/1页CN 110021217 A1.基于图像识别技术的缝合精度测试装置,包括腹腔镜训练箱(1),其特征在于,所述腹腔镜训练箱(1)内部底面固定有缝合模块(2),所述缝合模块(2)的中心设有切口(21),且在所述缝合模块(21)的中心线的左右两边对称各设有一个缝合识别点(22),所述腹腔镜训练箱(1)箱顶上左右对称各安装有一个摄像头(3),且每个所述摄像头(3)镜头的延长线垂直于与之相对应的缝合识别点(22)所处的平面,每个所述摄像头(3)均与上位机(4)连接,所述上位机(4)与显示屏(5)连接;所述腹腔镜训练箱(1)箱顶上还左右对称各设有一个持针器(6),两个所述持针器(6)之间设有一个用于查看腹腔镜训练箱(1)内情况的主观察镜头(7)。
基于卡尺边缘检测算法的铆接孔径尺寸检测方法研究
张函力;李海伟;于国栋;苗芳;王家明;纪俐
【期刊名称】《工具技术》
【年(卷),期】2022(56)12
【摘要】提出了一种基于卡尺边缘检测算法的方法对飞机铆接孔径进行检测。
对
采集的孔径图进行图像增强,通过数学形态学的膨胀、腐蚀等运算提取锪窝孔外圆
的圆环区域,利用卡尺边缘检测算法进行边缘检测,得到各边缘点及其坐标,最后结合RANSAC算法将检测到的边缘点进行圆拟合,产生圆轮廓并获取半径,完成拟合测量。
经实验证明,该检测方法具备良好的抗噪性能与亚像素精确定位能力,正确率高,稳定性好,重复测量精度可达到±20μm。
【总页数】6页(P141-146)
【作者】张函力;李海伟;于国栋;苗芳;王家明;纪俐
【作者单位】沈阳航空航天大学机电工程学院;沈阳飞机工业(集团)有限公司;沈阳
工业大学机械工程学院;华晨汽车集团控股有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TG81;TP391
【相关文献】
1.一种基于尺寸特性的图像边缘检测算法
2.基于灰度矩的9×9尺寸模板边缘检测
算法3.基于OpenCV的边缘检测算法在车身尺寸检测中的应用4.基于OpenCV
的边缘检测算法在车身尺寸检测中的应用5.基于改进Zernike矩的铆接孔径亚像素检测方法研究
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基于改进DETR的机器人铆接缺陷检测方法研究李宗刚;宋秋凡;杜亚江;陈引娟【期刊名称】《铁道科学与工程学报》【年(卷),期】2024(21)4【摘要】铆接作为铁道车辆结构件的主要连接方式,合格的铆接质量是车辆安全稳定运行的重要保证。
针对现有铆接缺陷检测方法存在检测精度低、检测点位少、检测智能化水平不高等问题,提出一种基于改进DETR的机器人铆接缺陷检测方法。
首先,搭建铆接缺陷检测系统,依次采集工件尺寸大、铆钉尺寸小工况下的铆接缺陷图像。
其次,为了增强DETR模型在小目标中的图像特征提取能力和检测性能,以EfficientNet作为DETR中的主干特征提取网络,并将3-D权重注意力机制SimAM引入EfficientNet网络,从而有效保留图像特征层的镦头形态信息和铆点区域的空间信息。
然后,在颈部网络中引入加权双向特征金字塔模块,以EfficientNet网络的输出作为特征融合模块的输入对各尺度特征信息进行聚合,增大不同铆接缺陷的类间差异。
最后,利用Smooth L1和DIoU的线性组合改进原模型预测网络的回归损失函数,提高模型的检测精度和收敛速度。
结果表明,改进模型表现出较高的检测性能,对于铆接缺陷的平均检测精度mAP为97.12%,检测速度FPS为25.4帧/s,与Faster RCNN、YOLOX等其他主流检测模型相比,在检测精度和检测速度方面均具有较大优势。
研究结果能够满足实际工况中大型铆接件的小尺寸铆钉铆接缺陷实时在线检测的需求,为视觉检测技术在铆接工艺中的应用提供一定的参考价值。
【总页数】11页(P1690-1700)【作者】李宗刚;宋秋凡;杜亚江;陈引娟【作者单位】兰州交通大学机电工程学院;兰州交通大学机器人研究所【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于改进Zernike矩的铆接孔径亚像素检测方法研究2.基于CNN和Transformer混合融合骨干的改进型DETR目标检测方法研究3.采用DETR与先验知识融合的输电线路螺栓缺陷检测方法4.基于改进Deformable-DETR的水下图像目标检测方法5.基于改进DETR模型的输电线路工程车辆检测研究因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于畸变图像校正的装配式建筑拼装接缝检测
张鸿彬
【期刊名称】《建筑机械》
【年(卷),期】2024()6
【摘要】装配式建筑拼装接缝通过人工方式对接缝进行检查不仅耗时费力,而且难以获取实际的拼接偏差,机器视觉技术通过摄像机和计算机进行目标识别过程中存在图像畸变问题,导致拼接裂缝检测质量下降。
为了有效解决这一问题,文章提出了一种新的基于畸变图像校正的装配式建筑拼装接缝检测方法。
利用合孔技术对拼接过程进行聚焦处理获取拼接建筑预制构件图像,采用增强处理方式对获取的图像进行修正,分别对畸变图像进行转换和色彩重置,完成畸变图像校正。
按照构件的高度和宽度获取受力情况计算预制构件荷载,在最佳阈值基础上将接缝部位与其他部分分离,得到装配式建筑拼装接缝检测结果。
实验以4组PC构件作为测试对象,在不同标高设计下对拼接接缝进行检测。
本文方法能够在0.5s内实现多组构件的接缝检测,且误差控制在0.05mm之内,检测效果较好。
【总页数】6页(P124-129)
【作者】张鸿彬
【作者单位】中交第二航务工程局有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP24
【相关文献】
1.一种基于直线检测的图像畸变校正方法
2.基于网格图像自动检测的镜头畸变校正
3.装配式建筑拼装接缝材料的试验研究
4.装配式建筑拼装接缝用胶泥材料制备
5.基于消失点检测算法的束靶红外图像畸变校正
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