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车床在对零件进行切削加工时,零件全程都处于高速旋转运动中。由于存在零件塑性变形现象和刀具积屑瘤现象,使得零件在加工过程中容易出现缺陷部位,造成零件质量下降,因此需要及时检出零件缺陷部位并调整机床,避免缺陷部位进一步扩大。传统的检测方法误差大,不能对零件缺陷部位进行准确定位,降低了对零件加工过程检测的准确性。为此,提出一种基于辅助视觉的零件加工过程检测方法。对加工过程中零件缺陷部位的辅助视觉图像出现同现的频率进行统计,计算缺陷部位图像在所有图像中的同现度,通过计算得到对应图像的权重,实现缺陷部位关键帧图像定位,利用缺陷图像中心点的位置建立数学模型,实现对零件缺陷部位的检测。实验结果表明,利用辅助视觉算法在零件加工过程中能够快速准确的对零件的缺陷部位进行检测。 相似文献
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针对缺陷检测方法中存在检测所需时间较长、漏检率较高等问题,基于机器学习,提出封口处视觉缺陷图像检测方法。首先,采用小波阈值去噪方法对烟草包装封口处图像进行小波变换,抑制图像噪声;在图像去噪处理后,使用机器学习基函数对封口处纹理图像进行小波分解,将图像分解成彼此独立的子窗口。然后计算不同窗口的差分统计纹理特征值,最后运用欧式距离分类器进行缺陷判断,结合Harris角点检验算法进一步完成缺陷部分精确检测。实验结果表明,所提方法检测所需时间平均缩短了约0.27 s,误检率降低了近8个百分点。 相似文献
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渗透检测的原理是:零件表面被施涂含有荧光染料或着色染料的渗透液后,在毛细管作用下,经过一定时间,渗透液可以渗进表面开口的缺陷中,经去除零件表面多余的渗透液后,再在零件表面施涂显像剂;同样在毛细管作用下,显像剂将吸引缺陷中保留的渗透液,渗透液回渗到显像剂中;在一定的光源下,缺陷处的渗透液痕迹被显示,从而探测出缺陷的形貌及分布状态。 相似文献
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针对Pal和King提出的模糊边缘检测算法需要多次试探取定渡越点值的缺陷,提出了一种改进的图像模糊边缘检测算法。根据计算贫富差距的原理来确定图像的渡越点值,之后利用模糊隶属函数将原图像映射到一个模糊特征平面;通过增强处理算子来扩大区域之间的差异,加强目标和背景之间的对比度;在对模糊矩阵进行逆变换图像后根据一定的判别准则提取图像的边缘。多幅图像的实验结果表明,该算法检测的边缘效果质量很高,且具有自适应性。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
在浓雾环境下采集的视觉图像出现突兀点,需要进行平滑处理,提高对浓雾环境下的图像成像和识别能力。传统方法中采用差频控制的浓雾图像突兀点平滑处理算法,图像采集出现视觉偏移时平滑处理效果不好。提出一种基于视觉偏移修正的浓雾图像突兀点平滑处理算法,基于浓雾天气条件下单色大气散射模型,物体表面的反射光由于大气粒子的散射而损失,得到雾点散射损失,采用视觉偏移修正的算法,提高对浓雾图像的视觉偏移修正能力,由于起点坐标和视线方向出现视觉偏移,采用去雾滤波算法提高突兀点的平滑性能,得到浓雾图像的去雾滤波系统函数,通过边缘检测得到图像的突兀点平滑结构,进行Hough变换直线检测,实现视觉偏移修正和突兀点平滑改进。仿真结果表明,该算法具有较好的突兀点平滑处理性能,无论是细节还是浓雾图像的色彩都恢复得比较自然和清晰,去雾效果较好,平滑处理的图像有较高的配准率,展示了该算法的优越性能。 相似文献
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提出一种基于高频增强和区域标定的涡轮叶片缺陷定位检测算法,设计涡轮叶片缺陷定位检测工作原理,采用高频滤波的方法来锐化叶片图像,采用预处理的办法来初步控制过度分割现象,由灰度图像生成梯度图像,构建一个噪声抑制算子,解决过度分割问题,进行了涡轮叶片的缺陷特征模型构建和缺陷信息计算,采用高频增强算法和区域标记的方法,减少由于噪声和纹理细节产生的伪边界,提高缺陷定位性能。仿真实验表明,采用该算法能有效提高涡轮叶片的缺陷定位检测性能,突出损伤边界,较好地抑制噪声。具有较高的工程应用价值。 相似文献
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原木加工板材表面机器视觉缺陷检测对提高板材加工效率和出材率具有重要意义。文章根据常见板材缺陷检测目标,设计了缺陷检测总流程;根据板材检测的分辨率目标及物空间范围,对图像采集系统的各结构参数进行计算及分析,搭建了理想的图像采集系统。 相似文献
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表面缺陷是影响钢材质量的重要因素,钢材表面缺陷图像在线快速检测已成为国内外学者研究的热点课题.研究钢材表面缺陷识别技术不仅具有一定的理论价值,更具有实际的应用前景.本文设计并通过仿真实现了冷轧带钢表面缺陷检测系统及缺陷分类系统,重点研究了BP神经网络方法及图像处理技术在钢材表面缺陷识别中的应用,实现冷轧带钢表面缺陷的快速自动分类. 相似文献
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许多复杂的图像处理需要结合其他的图像处理算法才能实现,因此,主要介绍了计算机图像处理中的图像草稿效果算法,并在该算法的基础上利用VB6.0语言所提供的图像处理功能实现了图像表面的草稿效果。 相似文献
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