陶瓷基片检测中Robert边缘细化算法

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基于HALCON的LED陶瓷基板缺陷检测系统

基于HALCON的LED陶瓷基板缺陷检测系统黄思博;蔡昭权;陈伽;胡辉;蔡映雪;温俊庆【摘要】针对LED陶瓷基板在制造环节中常见的划痕、污渍等缺陷易漏检误检测等问题,利用HALCON机器视觉算法包,基于模板匹配方法对各LED陶瓷基板单元图像进行定位,并结合大津法和连通域分析实现LED陶瓷基板单元的图像分割,最后结合差分、滤波算法和几何特征实现对LED基板的划痕和污渍等缺陷检测,并通过C#和HALCON的混合编程实现.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2019(000)016【总页数】6页(P48-53)【关键词】LED陶瓷基板;模板匹配;缺陷检测;HALCON【作者】黄思博;蔡昭权;陈伽;胡辉;蔡映雪;温俊庆【作者单位】惠州学院,惠州 516007;惠州学院,惠州 516007;惠州学院,惠州516007;惠州学院,惠州 516007;惠州学院,惠州 516007;惠州学院,惠州 516007【正文语种】中文0 引言在LED制造过程中，LED陶瓷基板是承载LED芯片的关键器件，也是LED封装的重要组成部分。

降低LED陶瓷基板的不良率对提高LED质量具有重大的意义[1]。

当前，许多企业在LED陶瓷基板生产过程中仍大量采用显微镜加人工目测的方式，存在效率低下、检测速度慢、视觉疲劳、漏检等不可控因素，对不良品检出率影响较大。

近年来，随着计算机技术和图像处理技术不断发展，企业用工成本不断攀升，企业在制造业转型升级中越来越重视人工智能和机器视觉等技术的应用，基于机器视觉的检测方法和设备逐渐成为提升产品质量、提高良品率的重要手段[2-6]，因此，将机器视觉检测方法应用于LED陶瓷基板的检测，可提高检测精度，降低人力成本，具有良好的应用价值。

本文基于HALCON机器视觉算法包，研究设计LED陶瓷基板表面划痕和污渍的缺陷检测方法，通过模板匹配、大津法、连通域分析等方法对LED陶瓷基板单元定位和分割，并结合平滑滤波、图像差分和几何特征实现缺陷区域的检测，对检测结果通过C#编写的程序界面显示。

瓷砖瑕疵检测算法

瓷砖瑕疵检测算法主要基于图像处理和机器学习技术。

以下是一个可能的算法流程：
1.图像采集：首先，需要使用高分辨率的相机拍摄瓷砖图像。

这些图像将被输入到算法中进行处理。

2.预处理：预处理阶段包括图像去噪、对比度增强、色彩平衡等步骤，以改善后续步骤中瑕疵检测的效果。

3.特征提取：在这个阶段，算法将提取图像中的各种特征，如颜色、纹理、形状等。

这些特征将被用于后续的分类器训练和瑕疵检测。

4.训练分类器：使用提取的特征和标记的训练数据，训练一个分类器（如支持向量机、神经网络等）。

这个分类器将被用于区分瑕疵和非瑕疵区域。

5.瑕疵检测：将预处理后的图像输入到训练好的分类器中，进行瑕疵检测。

分类器将根据其训练时的学习情况，识别出图像中的瑕疵区域。

6.后处理：后处理阶段包括对检测到的瑕疵进行标注、测量和分类等操作。

此外，还可以根据需要对检测到的瑕疵进行进一步的分析和处理。

7.结果输出：最后，将检测到的瑕疵以易于理解的方式呈现给用户，如显示带有标注的图像或生成报告等。

以上是一个瓷砖瑕疵检测算法的基本流程。

请注意，这只是一个通用的框架，实际应用中可能需要根据具体需求和情况进行调整和优化。

陶瓷瓷砖图像的预处理

陶瓷瓷砖图像的预处理本文针对陶瓷瓷砖色差分析、分类检测中出现的问题，提出对瓷砖图像处理时要先进行图像预处理，阐述了预处理的步骤和相应的算法。

标签：中值滤波边界提取边缘检测陶瓷瓷砖生产中由于瓷土配料、生产工艺、流程的波动等原因，同一批次不同瓷砖之间或者不同批次的瓷砖之间不可避免地出现色彩与图案等方面的差异。

瓷砖图像处理的第一步就是图像预处理，即对图像质量进行改善。

图像的预处理主要包括中值滤波（噪声处理）和瓷砖边界的提取。

一、中值滤波在一般的噪声处理中，我们经常提到中值滤波这个概念，它是采用次数比较多的低通滤波器，主要是对噪声的处理和对原始图像的最大保护。

中值滤波容易去除孤立点、线噪声，同时保持图像边缘。

在用中值滤波处理实际的图像时，有两点操作需要注意：一是要保证选用的模板没有被超出边界，尽量让处理前后的图像差别不要太大，所以在操作中不处理边界元素，只复制图像中的灰度值到处理后的图像中；二是碰到要处理的图像太大时，需要对常用的模版进行重新选择。

用中值滤波处理图像的步骤如下：（1）将模板在图像中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；（2）读取模板下每个对应像素的灰度值；（3）将这些灰度值从小到大排成一列；（4）找出这些值里排在中间的一个；（5）将这个中间值赋给对应模板中心位置的像素。

二、瓷砖边界的提取瓷砖图像具有以下特点：一是瓷砖与背景之间有较好的对比度；二是图像的背景均匀且不含直线，以便清楚地获取瓷砖的边界，有助于寻找瓷砖对于某个参考方向的近似旋转角度。

瓷砖色差检测分类的關键是检测的范围应该是有效范围，能够反映真实的色差值。

因此就需要提取出瓷砖图像的有效部分来进行检测。

具体实现步骤是：（1）利用局部峰值搜索方法找出四条边界；（2）根据所得到的四条边界判断是否需要进行旋转，如需要旋转进入下一步，否则进入步骤（4）；（3）根据边界组成矩形的四个顶点计算出所需旋转的角度，选取矩形的中心作为参考点进行相应的旋转；（4）求得此时矩形的四个顶点坐标，以便有效范围图像的色差计算。

基于VisionPro的日用陶瓷圆度及边缘缺陷检测方法研究

基于VisionPro的日用陶瓷圆度及边缘缺陷检测方法研究唐燕妮【摘要】In orderto solve the problem that artificial vision detecting roundness of ceramics,a kind of detecting system based on machine vision is presented in this paper.The hardware structure is designed,the software combining VisionPro and is developed.The way that finding circle along the bowl’s outer diameter sized using FindCircle tools,comparing the difference between finding-circle and standard-circle, and identifying roundness defects is studied.The experiment shows that the system can quickly and precisely recognize roundness and edge defect of ceramic bowls.The application of machine vision in detecting ceramics is enriched.%针对人工视觉难于检测陶瓷制品圆度缺陷，提出了一种基于机器视觉的陶瓷圆度检测系统。

设计了视觉系统的硬件构成，结合VisionPro和语言开发检测软件。

研究了采用FindCircle工具沿碗口外径查找圆，并比较查找圆与标准圆径向距离差值，从而识别圆度缺陷的方法。

实验结果表明，系统可快速、准确地识别陶瓷碗圆度及边缘缺陷，丰富了机器视觉在陶瓷检测方面的应用研究。

robert算子原理

robert算子原理
Robert算子原理的主要思想是通过将图像中的每个像素点与其
周围的像素点进行比较，从而检测图像中的边缘和轮廓。

在这种方法中，使用两个不同的滤波器分别计算像素点的水平和垂直方向的梯度，然后将这两个梯度结合起来计算出像素点的边缘强度。

这种方法可以通过在图像中滑动一个窗口来实现。

在每个像素点处，通过将窗口中心点与周围的像素点进行比较来计算梯度。

这种方法产生的输出图像通常包含了许多明显的边缘和轮廓，这些边缘和轮廓可以被用来进行图像分割和目标识别等应用。

总的来说，Robert算子原理是一种非常实用的图像处理方法，
广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。

它可以帮助我们快速准确地提取图像中的重要信息，并将其应用于各种实际应用中。

- 1 -。

一种陶瓷砖表面缺陷实时检测算法的优化

DOI: 10.12677/met.2019.86052
449
机械工程与技术
项辉宇等
实验平台的软件系统是通过 CCS5.5 进行编译搭建的编译器，以 VS2010 为开发环境在 Windows 系统下编译代码，兼容 C 语言代码程序，能够实时的进行图片结果显示和数据分析，并可设置程序中断，分功能执行程序的运行。
Mechanical Engineering and Technology 机械工程与技术, 2019, 8(6), 448-456 Published Online December 2019 in Hans. /journal/met https:///10.12677/met.2019.86052
2.2. 总体检测方案流程
此次研究通过 DM6437 开发板与 VS2010 开发环境相结合构建实验系统。将编写优化完成的程序烧制到 DSP 中，并将优化后的检测程序代码关联到编写的上位机界面中，通过工业相机进行图像采集，完成图像信号的转码以及数据流转换，将目标图像发送给上位机进行数据流转换，根据图像尺寸生成合适的图像矩阵进行图像恢复，对恢复后的图像进行分析，验证 ORB 匹配算法的适用性(图 1)。
项辉宇等
合，增强其准确性以及各种环境下的鲁棒性。通过实验测试，该算法具有良好的实时性、准确性以及适应环境变换的鲁棒性，更能适应实际生产流水线的检测。
关键词
特征匹配，ORB，KNN，算法优化
Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/

微孔陶瓷空隙率标准

微孔陶瓷空隙率标准
微孔陶瓷的空隙率（porosity）通常是指其内部孔隙所占的体积百分比。

空隙率是一个重要的性能指标，它直接影响微孔陶瓷的吸附性能、渗透性能以及其他一些物理和化学性质。

标准的空隙率测试方法和标准值可能因不同的陶瓷类型、用途和制造工艺而异。

以下是一些可能用于描述微孔陶瓷空隙率的一般标准和方法：
1.气体吸附法（BET法）：气体吸附法是常用于测定微孔材料孔
隙结构的一种方法，其中Brunauer-Emmett-Teller（BET）法是
较为常见的一种。

通过测定在不同相对压力下吸附气体的数量，可以计算出微孔陶瓷的表面积和孔隙体积。

2.水饱和法：通过将微孔陶瓷浸入水中，测量其前后的质量变化，
可以计算出微孔陶瓷的空隙率。

这是一种相对简单的方法，但
在一些情况下可能不够精确。

3.密度测量法：通过测量微孔陶瓷的实际密度和理论密度，可以
计算出其空隙率。

这种方法通常要求精确的测量设备和对陶瓷
成分的了解。

请注意，具体的空隙率标准可能取决于陶瓷的具体用途和行业。

在实际应用中，制造商和用户可能会根据特定的需求和规范来制定和遵循相关的空隙率标准。

在评估微孔陶瓷的性能时，除了空隙率之外，还需要考虑其他因素，如孔隙分布、孔径大小、孔壁形貌等，这些因素对微孔陶瓷的功能和应用影响显著。

基于机器视觉的瓷砖素坯表面缺陷无损检测算法研究

基于机器视觉的瓷砖素坯表面缺陷无损检测算法研究段春梅;张涛川【摘要】针对瓷砖生产中对瓷砖素坯表面缺陷检测的高速度和高准确率的要求,本文提出了基于机器视觉的表面缺陷无损检测算法.首先对采集到的瓷砖素坯图像采用双边滤波器进行图像预处理,降低噪声,提高图像质量,然后利用Canny边缘算子提取图像边缘,在图像边缘的基础上,采用最佳阈值分割算法,实现图像分割,利用圆形度对缺陷特征进行描述,并实现缺陷判别,最后,通过实验验证表面缺陷检测的准确度和稳定性.实验结果表明,该方法可以实现瓷砖素坯表面缺陷的无损检测,准确率达到95％以上,能应用于瓷砖表面缺陷质量检测的生产实践中.【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2017(007)003【总页数】4页(P37-40)【关键词】机器视觉;表面缺陷;双边滤波器;Canny边缘算子;最佳阈值分割【作者】段春梅;张涛川【作者单位】佛山职业技术学院电子信息系,广东佛山528137;佛山职业技术学院机电工程系,广东佛山528137【正文语种】中文【中图分类】TP391质量检测是瓷砖生产线上一个非常重要的生产环节。

在瓷砖素坯生产过程当中，由于生产工艺、生产设备或者生产环境等因素的影响，会在产品中生成不同特征的缺陷，常见的坯体缺陷有裂纹、斑点、色差、黑心、鼓泡等。

然而大部分工厂的瓷砖缺陷检测依然由人工完成，由于完全依靠人眼及检测人所具备的先验知识进行人为判断，因此容易受主观因素的影响，导致检测速度慢、检测精度低，不利于现代自动化生产的发展。

机器视觉技术主要利用图像传感器采集客观事物的图像，然后从采集到图像中提取所需信息，并根据图形图像技术进行处理并加以拓展融合，最终应用于机械、汽车、建材陶瓷等各种行业领域，快速地实现无损检测、测量和控制。

将机器视觉技术应用于瓷砖素坯表面缺陷的无损检测中，相对于人工检测具有显著优势，并能避免人为主观因素的影响，可以减少检测误差，提高检测精度、准确度和生产效率，呈现出高度良好的实用性，而且也推进了质量检测的自动化，同时还创造了更高的价值。

压电陶瓷原片边缘处理工艺流程

压电陶瓷原片边缘处理工艺流程下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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基于机器视觉的陶瓷砖表面缺陷快速检测方法的研究

式为主。国标ＧＢ／Ｔ３８１０．２－２００６规定，陶瓷砖表面缺陷检验是在照度为３００１ｘ的灯光均匀照射下，在
垂直距离为ｌｍ处用肉眼观察被检测砖表面缺陷。这种检测方法不但效率低，对陶瓷砖只能做到抽
样检测，而且检测结果易受到人为干扰。基于上述情况，本文提出了一种基于机器视觉的陶瓷砖表面缺陷检测方法，以实现陶瓷砖的
将待检测图像与标准无缺陷陶瓷砖图像对齐；图像分割步骤是为了将陶瓷砖物体从背景中分离出来；局部门限处理的作用是在ＲＯＩ内提取陶瓷砖的缺陷；最后，特征分类步骤根据各缺陷特征对所得到缺陷区域进行分类，得到缺的是基于亚像素分割的方
法，具体步骤如下：１）利用全局阙值处理，将图像分割为区域。图像分割的条件为：
晁云’ ，曹利钢
ＣＨＡＯＹｕｎ，ＣＡＯＬｉ．ｇａｎｇ
（１．江西理工大学南昌校区机电工程系，南昌３３００１３；２．景德镇陶瓷学院机电工程学院，景德镇３３３０００）
摘要：为了提高陶瓷砖表面缺陷检测效率，本文提出了一种基于机器视觉的表面缺陷检测方法。采用了自适应中值滤波算法对表面图像进行预处理，利用形状匹配实现图像之间的对齐，采用Ｄｅｒｉｃｈｅ亚像素分割算法实现了陶瓷砖边缘的精确分割，设计局部门限算法实现陶瓷砖表面缺陷图像的提取。实验结果表明：该方法可实现陶瓷砖表面缺陷的快速提取，效果较好。关键词：机器视觉；陶瓷砖；表面缺陷；局部１＂３ＰＥ算法

片阻陶瓷基板暗裂检测方法

片阻陶瓷基板暗裂检测方法1. 简介片阻陶瓷基板是一种常见的电子元器件的基础材料，广泛应用于电子产品中。

然而，由于制造过程中的不完善、材料本身的性质等因素，片阻陶瓷基板可能存在暗裂缺陷。

这些暗裂缺陷可能会导致电子元器件的性能下降甚至失效。

因此，开发一种有效的片阻陶瓷基板暗裂检测方法对于保证产品质量具有重要意义。

本文将介绍一种基于视觉检测技术的片阻陶瓷基板暗裂检测方法，并详细描述其原理和实施步骤。

2. 检测原理2.1 光学显微镜检测光学显微镜是一种常用的表面缺陷检测工具，通过放大样品表面的细微结构来观察和分析样品是否存在暗裂缺陷。

在片阻陶瓷基板暗裂检测中，可以使用光学显微镜来获取高分辨率、高清晰度的样品表面图像。

2.2 图像处理和分析获取到样品表面图像后，可以通过图像处理和分析的方法来检测暗裂缺陷。

常用的图像处理算法包括边缘检测、二值化、形态学操作等。

这些算法可以帮助我们提取出样品中的裂纹，并进行定量分析。

2.3 缺陷分类在片阻陶瓷基板暗裂检测中，根据裂纹的形状、大小和位置等特征，可以将缺陷分为不同的类别。

例如，可以将裂纹分为线状、点状、网状等类型，以便更好地理解和管理缺陷。

3. 检测步骤3.1 样品准备首先，需要准备待检测的片阻陶瓷基板样品。

样品应保持干净，并且没有明显的污渍或损坏。

3.2 光学显微镜观察将样品放置在光学显微镜下，调整合适的放大倍率和焦距，以获取清晰的样品表面图像。

通过观察图像，初步判断是否存在暗裂缺陷。

3.3 图像采集使用合适的摄像设备或软件，对样品表面进行图像采集。

确保图像具有足够的分辨率和清晰度，以便后续的图像处理和分析。

3.4 图像处理和分析对采集到的样品表面图像进行图像处理和分析。

首先，可以使用边缘检测算法提取出样品中的裂纹边缘信息。

然后，通过二值化操作将裂纹区域与背景区域进行分离。

最后，可以使用形态学操作进一步优化裂纹的提取结果。

3.5 缺陷分类和统计根据裂纹的形状、大小和位置等特征，将裂纹进行分类，并统计不同类别缺陷的数量。

片剂表面缺陷检测方法中图像边缘检测算法的比较与实现

Ａｂｓｒｃ：ｌＳａｅｎｌｅｓｖｒｅｅｔａｔＴＩｐｐｒａａｙｚｓｅｅａｄｇｄｅｅｔｏａｇｏｔｍａｄｔｓｃｐｒｎｉｅ．ｏｐｒｎｔｅｄｖｎａｅａｄｉｌｔｃｉｎｌｒｈｉｎｈｅｂａｉｉｃｐｌｓｃｍａｉｇｈａａｔｇｓｎｄｓｄａｔｇｓｏａｈｏｐｒｔｒｂＶＣ＋＋ｐｏｒｍｍｉｔｏｌｆｒｔｅａｏｂｏｅｔｅａｌｔｓｒａｅｅｅｔｍａｅｅｇｅｉａｖａｅｆｅｃｅａｏｖｎｒｇａｎｇｏｓｏｈｅｏｐｒｔｒａｖｔｂｅｕｆｃｄｆｃｉｇｄｈ
一
、
引言 Leabharlann 为输出，也产生一幅边缘幅度图像。
．
边缘检测在图像处理与计算机视觉中占有特殊的位置，它是底层视觉处理中重要的环节之一，也是实现基于边界的图像分割的基础［］１。一直以来，学者对这一问题做了很多的的研究，除了常用的局部算子及以后在此基础上发展起来的种种改进方法外，又提出了许多新的技术，其中突出的有ＬＧＯ、用Ｆｃｔ模型ａｅ检测边缘、Ｃｎｙ的最佳边缘检测、统计滤波检测以及随断层技ａｎ术兴起的三维边缘检测［，３。在片剂的缺陷检测与识别中，提２］取片剂图像边缘和缺陷边缘是研究的重点，是缺陷识别的基础，也因此，做好对片剂图像边缘的检测和提取非常有必要。二、边缘检测算法原理边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。我们将边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此我们可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。经典的边界提取技术大都基于微分运算。首先通过平滑来滤除图像中的噪声，然后进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阈值来提取边界。经典的边缘检测算子包括：Ｒｂｒｓ算子，Ｐｅｉｔ算子，Ｓｂ１算子，Ｌｇｏｅｔｒｗｔｏｅｏ（ａｌｃａｆＧｕｓａ）算子等，下面将这些算子进行介绍：Ｌｐａｉｎｏａｓｉｎ（）ｏｅｔ边缘算子。ｏｅｔ算子是一种利用局部差分一ＲｂｒｓＲｂｒｓ算子寻找边缘的算子，由下式给出：

基于YOLOv5 的瓷砖表面缺陷检测

第43卷第9期包装工程2022年5月PACKAGING ENGINEERING ·217·收稿日期：2021-08-20基金项目：国家自然科学基金青年基金（62006073）基于YOLOv5的瓷砖表面缺陷检测王淑青，顿伟超，黄剑锋，王年涛（湖北工业大学电气与电子工程学院，武汉 430068）摘要：目的针对目前的瓷砖表面人工缺陷检测效率低的问题，提出一种基于深度学习YOLOv5算法实现对生产线瓷砖表面缺陷的检测。

方法首先对数据集进行切图分割与数据增强处理，再通过labelimg 对数据集进行数据标注，然后将数据集送入到优化后的YOLOv5网络模型进行迭代训练，并将最优权重用于测试。

结果通过实验对比，YOLOv5模型的检测准确率高于Faster RCNN 、SSD 、YOLOv4这3种模型，其检测平均准确度高于96%，平均检测时间为14 ms 。

结论表明该方法能够检测生产过程中的瓷砖缺陷问题，在瓷砖缺陷检测上有一定的先进性和实用性。

关键词：瓷砖；YOLOv5；深度学习；缺陷检测中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1001-3563(2022)09-0217-08 DOI ：10.19554/ki.1001-3563.2022.09.029Ceramic Tile Surface Defect Detection Based on YOLOv5WANG Shu-qing , DUN Wei-chao , HUANG Jian-feng , WANG Nian-tao(School of Electrical and Electronic Engineering, Hubei University of Technology, Wuhan 430068, China)ABSTRACT: In response to the low efficiency of artificial defect detection of the ceramic tile surface, this paper pro-posed a deep-learning YOLOv5 algorithm to detect the defects of the ceramic tile surface at the production line. For a start, figure cutting and segmentation, as well as data enhancement processing were performed against the data set. Then, data in the dataset was labeled through labelimg. In the end, the dataset was sent to the optimized YOLOv5 network model for iterative training, with the optimal weight used in the test. After comparison in the experiment, the detection accuracy of the YOLOv5 model is higher than that of the Faster RCNN, SSD and YOLOv4 model, with average accuracy of over 96% and an average detection time of 14 ms, So the method is advanced and practical in ceramic tile defect detection. The defects of ceramic tiles can be detected during the production process with this method. KEY WORDS: ceramic tile; YOLOv5; deep learning; defect detection广东佛山作为国内较大的陶瓷生产制造基地，有许多的陶瓷厂家和品牌。

一文了解工程陶瓷微缺陷七大无损检测技术

工程陶瓷材料具有高硬度、高耐磨性、抗腐蚀性和耐高温等物理和力学性能，已广泛应用于航空航天装备等尖端领域。

工程陶瓷制品加工工序复杂，每道工序都可能形成影响性能的缺陷，因此，有必要采用高灵敏度的测试手段对陶瓷材料微缺陷进行全面检测。

无损检测（NDT）在不改变被检对象使用性能的前提下评价材料的完整性和连续性，检出固有缺陷及其形状、位置和大小等信息，适于检测加工效率低而成本高的工程陶瓷材料的缺陷情况。

1液体渗透检测技术(P T)液体渗透检测利用液体毛细管作用原理，能够对多种材料及其制件表面开口缺陷进行非破坏性检查。

可检测出非多孔性、固相材料开口于表面的间断。

对均匀而致密的工程陶瓷材料，荧光或着色渗透方法能检出开度小至1 μm的气孔、裂纹等表面缺陷，但对材料表面粗糙度和整洁度要求高，未经预清洗或沾有污物的表面和空隙会产生附加背景，影响识别检测结果。

Si3N4陶瓷球表面缺陷渗透检测图像✦渗透检测的工作原理渗透检测是基于液体的毛细作用（或毛细现象）和固体染料在一定条件下的发光现象。

渗透剂在毛细管作用下，渗入表面开口缺陷内；在去除工件表面多余的渗透剂后，通过显像剂的毛细管作用将缺陷内的渗透剂吸附到工件表面形成痕迹而显示缺陷的存在。

✦渗透检测的流程2超声检测技术(UT)超声检测利用超声波在弹性介质中传播，在界面产生反射、折射等特性来探测材料内部或表面/亚表面缺陷。

目前，国外开始将人工智能、激光技术、数字信号处理、神经网络以及断裂力学知识与超声检测相结合，对陶瓷制品的强度和剩余寿命进行评估。

✦超声检测的工作原理主要是基于超声波在试件中的传播特性。

a. 声源产生超声波，采用一定的方式使超声波进入试件；b. 超声波在试件中传播并与试件材料以及其中的缺陷相互作用，使其传播方向或特征被改变；c. 改变后的超声波通过检测设备被接收，并可对其进行处理和分析；d. 根据接收的超声波的特征，评估试件本身及其内部是否存在缺陷及缺陷的特性。

文献翻译-基于图像处理的瓷砖表面缺陷检测的分析与评价

基于图像处理的瓷砖表面缺陷检测的分析与评价摘要陶瓷、瓷砖行业需要对产品质量进行分级。

目前，分级通常使用人工控制系统。

自动分级系统对增强质量控制和产品营销至关重要。

因为在瓷砖生产线的不同阶段会产生六种不同类型的缺陷,所以提出了许多图像处理技术对不同缺陷进行检测。

本文调查了已被用于检测表面缺陷的模式识别和图像处理算法。

每个方法似乎是有限的检测缺陷的一些小组。

检测技术可以分为三类:统计模式识别,提取特征向量和纹理图像分类。

方法如小波变换、滤波、形态学和轮廓波变换都能使预处理任务更有效。

其他包括统计方法、神经网络和基于模型的算法可以应用于提取表面缺陷。

统计方法适合识别大斑点等缺陷,小波处理等技术检测小针孔等缺陷。

本文对目前的算法进行了彻底调查，并且对评价参数的监督和非监督参数进行讨论。

用各种性能参数,对不同的缺陷检测算法进行比较和评估。

1.引言如今,陶瓷,瓷砖行业代表最具活力的产业之一,在产品和自动化生产上有各种各样的创新。

然而产品的缺陷检测和分级仍然由人工完成，自动分级尚未完善的[1]。

分级与整个制造线有隐性的关系，因为各种表面缺陷,如颜色、像图,裂缝或擦伤,弧度,碰撞会在瓷砖生产的不同阶段产生[1]。

自动分级的主要困难是在缺陷检测时所需的图像处理算法。

不同等级的挑战就是各种各样的颜色,不同的纹理设计,实时处理要求,大块的缺陷[1]。

当前分级通常分为三个阶段:首先,线性刨床衡量瓷砖弧度衡量;然后,堆垛机衡量大小差异；最后,表面缺陷是由人工视觉检测并在产品表面用马克笔标记。

这种传统且非自动分级过程面临的问题是误差大,过程不可重复,高成本,低速度。

工业生产线的另一个负面因素来自于人道主义人员和不健康的环境。

自动分级系统将有更高的效率,更低的成本,并且能使产品类型统一。

当前瓷砖和陶瓷验证市场大量需要自动分级来提高的生产速度[2]。

在现代生产线,瓷砖实际上是将上述三个评估标准分为五个等级,五级被认为是废品。

到目前为止,各种处理算法已经提出了智能分级。