基于Matlab的起重机吊钩表面缺陷检测图像处理

起重设备在建筑、交通以及工业等行业得到了广泛应用,相关部门与企业要高度重视起重设备重要零部件的质量检测工作,以免影响起重设备的正常功能与使用寿命,引发安全事故。基于Matlab的起重机吊钩表面缺陷检测图像处理技术展开分析与探究。     

基于MLP深度学习的纱网缺陷检测方法

纱网的检测方式以红外光谱技术和传统图像识别技术为主,在灵敏度方面受到限制。根据MLP分类器对纱网进行深度学习,建立临时存储纱网检测区域的元组,抽取该元组内每张纱网的纹理特征进行学习。提取待检测的纱网特征,区分出纱网纹理和背景,判断纹理是否完整,同时对含有缺陷的纱网进行缺陷标注。经仿真验证,该方法提高了纱网的缺陷检测灵敏度和准确度。     

基于VisionPro的啤酒盖缺陷检测系统开发

啤酒瓶盖在生产过程中由于工艺原因会出现变形、疤痕等问题,人工检测困难,严重影响其美观和密封性。本文提出基于VisionPro软件的机器视觉检测方法,研发一种非接触式的自动检测系统。首先利用QuickBuild开发环境设计软件,使用Histogram工具检测图像,ToolBlock简单脚本计算缺陷并反馈在图像上,最后利用向导生成用户操作界面。实验结果表明,该系统界面操作简单,可以快速、准确地识别啤酒瓶盖缺陷,节约人力成本并提高识别准确性。     

基于卷筒纸胶印的印品在线缺陷检测系统

本文详细介绍了一种视觉系统,该系统可以实现对卷筒纸胶印过程中产生的印品缺陷进行检测和定位。具体来说,该系统能够对高速卷筒纸印刷进行实时监控,并且可在印刷过程中出现任何影响印品质量的故障（如结构缺陷、色彩偏差、漏字、墨点、墨杠等）时向操作人员发出警报。本文还介绍了机器视觉系统的硬件部分和用于彩色图像扫描及印品缺陷检测定位的图像处理算法。从本质上讲,该系统采用高速扫描算法检测图像的边缘和边界,利用线性和非线性的滤波器对动态大小、阈值和转换信息做进一步的分析。除了在实验室内进行实验以外,还建立了系统模型,系统模型可应用在卷筒纸印刷中,在真实条件下对模型的功能进行评价。将该系统安装在凹印机上进行实验,结果表明该机器视觉系统同样可以成功地对缺陷进行监控和检测。     

基于图像识别的薄膜电阻自动测试系统

基于图像识别技术的薄膜电阻自动测试设备结构组成及工作原理。系统的应用,提升了测试效率,减轻了劳动强度,达到了设计目标。     

基于物联网和图像识别的环境监测系统

为满足不同规模环境智能控制需求,开发基于物联网、应用传感器和图像识别的蔬菜大棚环境监测系统,提出了软硬件系统设计方案。上位机基于Android App环境,实现系统显示和用户端的人机交互;下位机由OpenMV图像识别处理模块和三个Arduino芯片构成。OpenMV图像识别处理模块对植物图像进行采集和处理,从图像中获取绿色像素点信息,结合植物的生长天数对植物的生长情况作出分析。三个Arduino(ATmega328)芯片中,一个作为主控芯片,负责配置传感器协议及数据通信;第2个作为控制驱动处理芯片,接收主控芯片的指令,以对外部设备进行控制;第3个采用PID算法,控制调节植物生长的蓝紫灯光,以保持光照度恒定。以小白菜蔬菜大棚为例开展实验,结果表明：在应用该监测系统后,环境温度、土壤湿度与理想值之间仅有2%以内的相对误差,光照度与理想值之间仅有5%以内的相对误差。与同样地理环境下的纯人工监测相比较,可减少约70%的人工劳作量,植物生长时间缩短10%左右。系统实现了环境温度、土壤湿度、光照度等环境参数的采集与控制,具备良好的推广价值。     

基于轻量级卷积神经网络的苹果表面缺陷检测方法

为了解决目前农业信息领域对苹果表面缺陷检测准确率低的问题,提出一种基于轻量级卷积神经网络的苹果表面缺陷检测方法.首先采集苹果缺陷样本图片制作实验数据集用于模型训练和测试;其次在AlexNet网络结构的基础上,引入深度可分离卷积代替原有网络中的标准卷积运算来进行图像特征的提取;最后利用全局平均池化方法代替原有网络中的全连...     

太阳能电池驱动的检测小车设计

以检测农场墙体裂缝为背景设计并制作一辆以太阳能为能源驱动的检测小车,用来对农场墙体裂缝进行拍照处理,达到预防避免因墙体坍塌对农场带来损失的目的。利用WiFi机器人的原理,通过WiFi上位机传达指令,控制下位机,使车体运动,获得对象图像,并对对象内容进行分析处理。检测小车可用来对裂缝在图像中所占比例及面积进行处理,计算出在一定的范围内裂缝占整个界面的比例。     

基于YOLOv3的H型钢表面缺陷检测系统

为了提升H型钢的表面质量和安全系数,设计了一种基于YOLOv3算法的型钢表面缺陷检测系统.设计的检测系统由硬件系统和软件系统组成:硬件系统包括八角架式图像采集装置、电动控制系统和通信系统;软件系统采用YOLOv3目标检测算法.现场测试结果表明:1)检测系统可实时采集图像,并根据H型钢的规格型号能够自动调节图像采集装置结...     

基于改进YOLOv3模型的接触轨表面缺陷检测方法

为实现接触轨表面缺陷的高效检测,提出了一个基于改进YOLOv3模型的缺陷检测方法。一方面,采用轻量化的Ghost组件代替原始YOLOv3模型Darkent-53网络中的残差模块,来减少模型的尺寸和提高推理速度。另一方面,使用GIoU解决IoU在检测框和真值框不相交时损失函数无法反向传播的问题,并使用GIoU损失作为边界框损失加快模型收敛速度。利用在上海地铁16号线采集到的接触轨图像进行实验,精确率和召回率达到90.21%和89.64%,检测速度达到每张图片0.015 s,模型尺寸压缩到59.5 MB。     

基于图像识别的爬壁机器人的路径规划

目前对于爬壁机器人的路径规划问题,强化学习算法已被广泛运用,但在实时动态复杂工业环境下,该算法存在着数据传递滞后、状态-动作对收敛缓慢、无法估计状态-动作对的问题。本文结合单步Q-learning算法,并对该算法进行改进,提出了跟踪迹Q(λ)算法:即一种基于离散马尔可夫决策过程的经典Q学习并结合了瞬时差分算法多步回报和跟踪迹提取的算法。实践表明,该算法解决了路径规划过程中,强化学习算法存在的局部寻优能力差、实时性不强等缺点。     

基于改进Otsu算法的磨粒图像识别技术研究

在高效运转过程中,无法直接获得大型机械设备内部关键零部件的磨损状况,而积聚在润滑油中的磨粒携带了大量的摩擦学信息且取样容易。因此,通过分析磨粒形貌特征,间接判断机械设备零部件磨损状况成为设备维护部门的常用手段。提出一种改进的Otsu算法用于零部件的磨损检测,以磨粒的方差信息替换均值信息,改善磨粒图片的分割算法,并将类间方差与类内方差纳入磨粒图片分割效果的评估。实验证明,该算法可较好地保留原始磨粒图片的细节信息,提高识别精度。     

提高管道检测缺陷定位的准确率

<正>管道内检测开挖定位是检验管道缺陷评价是否有效的主要手段之一,然而在开挖验证过程中,检测开挖的准确率始终困扰着检测企业,缺陷定位QC小组就导致管道缺陷定位准对率低的因素进行分析、找出了影响管线定位准确率的主要因素,并总结了提高定位准确率的方法。1小组概况小组概况(表1、表2)。     

机械加工零件表面纹理缺陷检测

机械加工零件在其质量及精度方面要求甚是严格,同时在部分要求比较高的自动化工业中也需要对其表面的纹理缺陷进行分析检测,借此来整体提升机械加工的生产水平。围绕机械加工零件表面纹理缺陷问题展开讨论,提出几点思考意见供参考。     

压力管道焊接缺陷在线检测

压力管道的焊接缺陷和腐蚀等损伤形式都会给压力管道的安全运行带来巨大的安全威胁,基于超声波的在线监测技术通过超声回波信号的分析来监测压力管道中存在的焊接缺陷或腐蚀,通过对回波信号进行分析来判断压力管道的缺陷,在此基础上建立起超声波压力管理在线监测装置,为压力管道的安全运行提供保障。     

基于视频图像识别系统的高架库防差错技术

在卷烟厂制丝线高架库,以视频图像识别技术做为高架库防差错的技术,在高架库仓库管理控制软件出现信息错误或丢失的情况下,可作为辅助冗余手段,避免高架库混批错牌的质量事故和高架库的工艺安全质量隐患。     

超声波检测中缺陷显示特性的概述

在对于超声波检测压力容器焊缝过程中,通过研究,发现危害性缺陷的特征及仪器(脉冲式超声仪器)波形的特征形式,由此对于缺陷的产生及预防的相关措施进行了概述。     

超声波检测对接焊缝真伪缺陷的判别

在对接焊缝的A型脉冲超声波检测中,除了焊缝中的裂纹、未熔合、夹渣、气孔等出现缺陷回波外,还有一些非缺陷回波。辨别这些回波显示及出现位置等有助于对焊缝内部质量作出客观的评价。