基于机器视觉的工件的在线检测

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基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法研究与应用

基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法研究与应用随着工业发展的不断推进，工件表面缺陷的检测变得越来越重要。

其中，机器视觉技术的应用为工件缺陷检测提供了一种有效的手段。

本文将针对基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法进行研究与应用，探讨其原理和优势。

一、机器视觉技术在工件表面缺陷检测中的应用机器视觉技术是一种利用计算机视觉系统对图像进行感知、分析和处理的技术。

在工件表面缺陷检测中，机器视觉技术可以通过图像采集、处理和分析，实现对工件表面缺陷的自动检测和分类。

二、工件表面缺陷检测的算法原理1. 图像采集与预处理在工件表面缺陷检测中，首先需要采集工件表面的图像数据。

通过合适的光源和相机等设备，获取高质量的图像。

然后，进行图像预处理，包括图像去噪、图像增强等处理，以提高后续算法的准确性和稳定性。

2. 特征提取与选择提取工件表面缺陷图像中的特征是缺陷检测的关键一步。

常用的特征包括纹理特征、形状特征、颜色特征等。

根据具体情况，选择适合的特征进行提取，并进行适当的降维处理，以减少特征的维度和冗余信息。

3. 缺陷检测与分类在特征提取后，利用机器学习算法对工件图像进行缺陷检测和分类。

常用的算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。

通过训练模型和测试样本，实现对工件缺陷的有效检测和分类。

三、基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法的优势1. 高效性机器视觉技术可以实现对工件表面缺陷的自动检测和分类，大大提高了检测的效率。

相比于传统的人工检测方法，机器视觉算法可以在短时间内处理大量图像数据，提高了生产力和效益。

2. 准确性基于机器学习算法的工件缺陷检测可以通过大量的样本训练和测试，从而提高检测的准确性。

机器视觉算法可以自动识别和分析工件缺陷，避免了人眼视觉疲劳和主观判断的影响，减少了误检和漏检的问题。

3. 稳定性机器视觉算法可以稳定地运行在工业生产线上，实时地对工件进行检测。

相比于人工检测的系统，机器视觉算法可以克服环境变化对检测结果的影响，并且不受人为因素的干扰。

基于视觉的在线检测通信技术

基于视觉的在线检测通信技术研究郑如妹（广东省电信工程有限公司）摘要：随着通信技术的快速发展，在现代化技术手段的融入中，采取科学有效的方式，尤其是当前基于视觉的在线检测通信技术，是当前一种较为先进的处理技术，通过智能图像的传感器处理技术，融入在线检测的分析原理，能收到良好地效果。

从智能图像传感器DVT的在线检测技术出发，从获取的检测结果、传输技术等方面进行深入说明，并对智能传感器以及外围设备之间的通信进行研究，同时，通过实例研究应用智能传感器对小工件的半径定位、测量以及各方面的运用，提高在线检测的整体水平。

关键词：基于视觉；在线检测；通信技术；研究基于视觉的在线检测通信技术，是当前一种相对成熟、运用较为广泛地技术，尤其是通过提供精准化的参数设计以及数据运用，采用计算机的系统处理功能，适应图像与字符的自动化生产运用功能，能提升通信工程的整体发展有时，提供更为准确的检测结果，推动自动化发展的全面需要。

1简述基于视觉的在线检测通信技术的相关含义1.1DVT机器视觉系统运用DVT机器视觉系统，是能够代替人眼的计算机系统，是为适应图像、字符自动化生产线的检测和监控而研究开发的。

在高速、批量、连续的自动化生产过程中，往往需要视觉系统进行OCR字符及各种号码识别、质量检查、色彩与几何形状辨识和尺寸测量等。

事实上，在发达国家，几乎任何产品的生产，从票据、证券印刷，半导体制造，到食品、饮料、药品的包装，都愈来愈依赖视觉系统的应用。

DVT通过在国际最先进的软硬件平台基础上的增值开发，可以提供各种具有极高性能价格比的在线或离线视觉检测解决方案。

1.2整体的优势显现基于视觉的在线检测通信技术，光纤传输的射频信号提高无线带宽，要求蜂窝结构向微微小区转变，而基站结构的简化有利于增加基站数目来减少蜂窝覆盖面积，使组网更为灵活，大气中无线信号的多经衰落也会降低；利用光纤作为传输链路，具有低损耗、高带宽和防止电磁干扰的特点，在未来无线宽带通信、卫星通信以及智能交通系统等领域有着广阔应用前景。

《基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现》

《基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现》一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，工件识别与定位技术在生产线上扮演着越来越重要的角色。

传统的人工识别与定位方式不仅效率低下，而且易受人为因素的影响。

因此，基于机器视觉的工件识别与定位系统应运而生，其通过计算机视觉技术实现对工件的快速、准确识别与定位，从而提高生产效率和质量。

本文将介绍一种基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现。

二、系统设计1. 硬件设计本系统硬件部分主要包括工业相机、光源、工控机等。

其中，工业相机负责捕捉工件图像，光源提供合适的照明条件，以保证图像质量，工控机则负责图像处理和算法运行。

硬件设备需具备高稳定性、高精度和高速度的特点，以满足生产线上的实时性要求。

2. 软件设计软件部分主要包括图像预处理、工件识别和工件定位三个模块。

图像预处理模块负责对原始图像进行去噪、增强等处理，以提高图像质量。

工件识别模块通过训练好的机器学习模型对预处理后的图像进行识别，提取出工件的特征信息。

工件定位模块则根据识别结果，确定工件在图像中的位置信息。

三、算法实现1. 图像预处理图像预处理是工件识别与定位的前提。

本系统采用去噪、二值化、边缘检测等算法对原始图像进行处理，以提高图像质量和特征提取的准确性。

其中，去噪算法用于消除图像中的噪声干扰，二值化算法将图像转化为黑白二值图像，便于后续的特征提取和识别。

2. 工件识别工件识别是本系统的核心部分。

本系统采用深度学习算法训练机器学习模型，实现对工件的快速、准确识别。

具体而言，我们使用卷积神经网络（CNN）对大量工件图像进行训练，提取出工件的特征信息，并建立特征库。

在识别过程中，系统将预处理后的图像与特征库中的特征信息进行比对，找出最匹配的工件类型。

3. 工件定位工件定位是在识别的基础上，确定工件在图像中的具体位置。

本系统采用模板匹配算法实现工件定位。

具体而言，我们首先在特征库中选取与待定位工件相似的模板图像，然后在预处理后的图像中搜索与模板图像相匹配的区域，从而确定工件的位置信息。

基于机器视觉的矿井提升系统高速钢丝绳智能在线检测装置

基于机器视觉的矿井提升系统高速钢丝绳智能在线检测装置摘要：基于机器视觉的矿井提升系统高速钢丝绳智能在线检测装置是运用AI高速识别技术，采用先进的数字化视频技术、AI图像智能识别技术，通过智能识别摄像仪和AI算法，在不减速、不停机的情况下实时监视和识别钢丝绳的状态，对细小的断丝、捻距、磨损、锈蚀等异常状态进行照片抓拍、自动录像，精准定位钢丝绳位置，并且能够第一时间识别出来，并发出报警，自动生成检测报告，给煤矿精准检修、评估钢丝绳使用寿命提供了可靠依据，大大提高煤矿安全监管，提高安全生产、降低安全事故的发生，为提升系统保驾护航，系统实现了提升系统的信息化、数字化和智能化水平。

关键词：人工智能；智能分析；线扫相机；钢丝绳在线检测；智能检修。

0、引言运输是矿井的动脉，提升则是咽喉，这充分体现了矿井提升运输系统在矿井工作过程中的重要性。

矿井提升运输是采煤过程中的重要环节，井下个工作面采掘下来的煤或矸石、人员的升井，材料、设备的运送，均需要通过提升运输系统来完成。

所以提升系统安全、可靠、稳定运行是保障煤矿的日常生产，矿工人身安全的前提条件。

矿方同样重视，每天安排检修设备检查，钢丝绳人工查看等，但每天的检修耗时、耗力，而且影响生产和人员升井，人员在井筒内检修，安全风险也比较大，因此基于机器视觉的矿井提升系统高速钢丝绳智能在线检测装置应运而生，该系统能有效解决钢丝绳安全隐患，并且在生产过程中就完成了检修工作，真正实现了钢丝绳在线检测和智能检修。

1、系统研究背景及意义近年来，主、副井提升系统用于煤炭提升使用，在矿井生产运行中起到非常重要的作用。

煤矿的主、副井提升运输系统具备全自动运行功能，但仍需安排岗位工值岗，观察提升系统的运行，防止出现异常情况。

提升系统的钢丝绳首绳是矿山生产流程中重要的组成部分，也是提升机的关键承载构件，其运行环境复杂，日常维护困难，一旦发生故障会引起停产或人员伤亡的严重事故。

长期以来，提升系统首绳系统的巡检工作主要依靠人工进行定时排查，日常检测主要依赖的是“目视、手摸、卡尺量”，人工目测方法可靠性差效率低下，花费大量人力，无法做到高效检测。

基于机器视觉的触点零件在线检测系统研究

ａｄｔｘｕｅｄｆｃｃｕａｅｙｆｅｋｎｓｏｅｍｅｒｅｔｒｓａｄｆｕｉｄｆｔｘｕｅｆａｕｅｉｈａｅｂｓｄｏｎｅｔｒｅｅｔａｃｒｔｌ，ｉｉｄｆｇｏｔｙｆａｕｅｎｏｒｋｎｓｏｅｔｒｅｔｒｓｗｈｃｒａｅｎｖ
陈乐生。
２０４；．州宏丰电工合金股份有限公司温州３５０）０２０２温２６３
摘要：为了实现对触点零件的外观形貌质量检测，究并提出了一种适用于机器视觉检测技术的触点类零件在线研检测算法。针对触点零件几何及纹理缺陷的检测要求，计了独特的算法流程。根据触点类零件的几何缺陷对零件设
关键词：在线检测；点零件；何特征；理特征触几纹
中图分类号：Ｔ２４．Ｐ７＋３文献标识码：Ａ
Ｒｅｅｒｈｏｎｌｎｅｄｔｃｉｎｓｓｅｏｏｔｃｏｐｎｅｓａｅｓａｃｆｏ —ｉｅｅｔｏｙｔｍｆｒｃｎａｔｃｍｏｎｔｓｄｏａｈｉｉｉｎｔｃｏｏｙｎｍｃｎｅｖｓｏｅｈｎｌｇ
图像提取了５种几何特征，针对零件图像的纹理缺陷，采用灰度共生矩阵的方法提取４种零件纹理特征，测算法分检步、有针对性的对触点进行几何及纹理缺陷的检测。文中对特征提取算法的有效性与常规的特征提取算法进行了对比试验，验表明提出的算法流程较为简单实用，能准确高效地识别出目前触点零件中存在的主要质量缺陷。系统试并基本满足触点零件在线检测的准确性及实时性要求。

机器视觉系统在工业检测及质量检测中的应用-深圳市视清科技有限公司

机器视觉系统在工业检测及质量检测中的应用一、机器视觉工业检测系统类型机器视觉工业检测系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。

机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。

此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。

机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。

二、机器视觉在质量检测中的应用实例机器视觉系统在质量检测的各个方面得到了广泛的应用，例如：采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪，它以稳定的准直激光束为测量基线，配以回转轴系，旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面，将其与被测大型工件的各面进行比较。

在加工或安装大型工件时，可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。

以频闪光作为照明光源，利用面阵和线阵CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件，实现热轧螺纹钢几何参数在线测量的动态检测系统。

视觉技术实时监控轴承的负载和温度变化，消除过载和过热的危险。

将传统上通过测量滚珠表面保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动式监控。

用微波作为信号源，根据微波发生器发出不同波涛率的方波，测量金属表面的裂纹，微波的波的频率越高，可测的裂纹越狭小。

三、同个实用机器视觉系统1、基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统EQ140-II汽车仪表板总成是我国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。

检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报警灯和若干照明灯是否损坏或漏装。

一般采用人工目测方法检查，误差大，可靠性差，不能满足自动化生产的需要。

基于机器视觉的封装产品质量在线检测方法研究

基于机器视觉的封装产品质量在线检测方法研究随着工业生产的发展，产品质量的稳定性和可靠性已经成为了制造企业的重要竞争力。

然而，传统的封装产品质量检测方法存在人工操作耗时、误判率高等问题。

为了提高封装产品质量的检测效率和准确性，基于机器视觉的封装产品质量在线检测方法被提出。

机器视觉的原理是通过摄像机采集产品图像，利用图像处理和模式识别等技术分析和判断产品的质量状况。

基于机器视觉的封装产品质量在线检测方法是将机器视觉技术应用于封装产品制造过程中，实时监测产品的外观和尺寸等关键指标，以实现无损、高效的质量检测。

该方法的研究主要分为图像采集、图像处理和图像识别三个步骤。

首先，图像采集是基于机器视觉检测的关键步骤之一。

通过适当的光源和摄像机参数设置，可以获取清晰、高分辨率的产品图像。

在实际应用中，可以使用工业相机、CCD摄像机或高速摄像机等设备进行图像采集。

采集到的图像可以包含产品的外观、尺寸等信息。

其次，图像处理是对所采集到的图像进行预处理和特征提取的过程。

首先，需要对图像进行去噪、增强、滤波等处理，以消除图像中的干扰和噪声。

接着，可以利用边缘检测、阈值分割和灰度直方图等技术，提取图像的特征信息。

通过合适的特征提取算法，可以将产品的关键部位与正常部位进行区分，从而实现对产品质量的判断。

最后，图像识别是基于机器视觉检测的核心任务。

通过训练分类器，可以将图像中的不良产品与正常产品进行区分。

常用的分类器包括支持向量机、神经网络和最近邻分类器等。

训练分类器需要大量的样本数据进行模型训练，以提高识别准确率和鲁棒性。

通过不断优化分类器和调整分类参数，可以提高封装产品质量在线检测的精度和效率。

此外，基于机器视觉的封装产品质量在线检测方法还可以结合其他技术手段进行优化和改进。

例如，可以引入三维视觉技术，获取更加全面和准确的产品信息。

同时，可以利用物联网和云计算等技术，实现对封装产品质量的远程监控和管理。

基于机器视觉的封装产品质量在线检测方法在实际应用中具有广泛的前景和应用价值。

基于机器视觉的工业检测技术研究

基于机器视觉的工业检测技术研究随着工业生产的不断发展，对产品质量的要求也越来越高。

而机器视觉技术正是应运而生的工业检测技术之一。

本文将基于机器视觉的工业检测技术进行深入研究，探讨其应用、优势以及未来发展趋势。

首先，机器视觉技术是指利用计算机和相应的图像传感器来模拟和实现人类视觉功能的技术。

在工业生产中，它主要通过应用图像处理和机器学习算法来对产品进行自动化检测。

相比传统的人工检测方法，机器视觉技术具有以下几个显著的优势。

首先，机器视觉技术具有高速度和高精度的特点。

相比人工检测，机器视觉可以处理更大数量的产品，快速地检测出产品中的缺陷或异常，提高生产效率。

同时，由于机器学习算法的引入，机器视觉还可以逐步提高检测精度，减少误判的可能性。

其次，机器视觉技术具有可靠性和一致性。

人工检测容易受到人员主观因素和疲劳等因素的影响，导致检测结果的不一致。

而机器视觉技术可以在长时间工作的情况下保持一致性，并且不受人为因素的干扰。

另外，机器视觉技术具有灵活性和可扩展性。

通过软件的编程和算法的优化，机器视觉系统可以适应不同的产品和工艺要求。

只需要对检测算法进行相应的调整和更新，就可以应对不同产品的检测需求。

这为工业生产的智能化和自动化提供了更多的可能性。

基于机器视觉的工业检测技术在许多领域都得到了广泛的应用。

其中，最为典型的应用领域之一是电子制造业。

在电子产品生产过程中，机器视觉可以用来检测电路板、焊接质量、元器件位置等。

通过对图像进行检测和分析，可以提前发现潜在的缺陷和问题，确保产品的质量和可靠性。

此外，机器视觉技术还广泛应用于汽车制造、医疗器械生产、食品加工等领域。

在汽车制造中，机器视觉可以用来检测车身表面的瑕疵、零部件的安装质量等。

在医疗器械生产中，机器视觉可以用来检测器械的尺寸精度、装配质量等。

在食品加工中，机器视觉可以用来检测食品的颜色、形状、大小等。

随着人工智能和机器学习的不断进步，机器视觉技术还有着广阔的发展空间。

基于机器视觉的轴承内径亚像素在线检测

洛阳４１０）７０３（河南科技大学机电工程学院，河南
摘要：以机器视觉系统为基础，利用计算机图像处理技术，对预处理后的边缘图像，采用基于点Ｈｕｈ变换的圆ｏｇ
形图像亚像素检测算法，了轴承内径的亚像素在线检测。试验证明，实现该检测系统具有非接触、元损伤、高速
ＡｕｐｘｌＯｎ—ｌｅＩｓｅｔｎＴｅｈｏｏｙｆｒＢｏｅＤｉｍｅｅｆＢｅｒｎＳｂｉｅ —ｉｎｐｃｉｃｎｌｇｏｒａｔｒｏａｉｇｎｏ
ＢａｅｎＭａｈｎｓｏｓｄｏｃｉｅＶｉｉｎ
维普资讯
墨！＝２轴承Ｑ
２０年３０７期
ＣＮ４１—１４／ＨＢａｎ０７，ｏ３１８Ｔｅｔｇ２０Ｎ．ｉ
基于机器视觉的轴承内径亚像素在线检测
孙伟，韩建海，书尚，赵肖亮子，张小瑞
轴承是机械行业中非常重要且应用十分广泛
术是提高图像定位精度的有效方法。它使用经典边缘检测算法找到边缘像素的精确位置，然后将
的转动部件，其生产批量大、精度要求高。目前，我国大多数轴承生产厂家仍依靠机械、光学等测量仪对轴承尺寸进行人工检测，存在以下不足：（）工检验是抽样检验，自动化流水线上不能１人在
做到１０的检测和产品 “ 废品率 ”的检测目０％零
像素的灰度值作为补充信息，再利用重心法、最小
二乘法、多项式插值法等算法，图像边缘位置精使确到一个像素以内。本文引进机器视觉亚像素检测技术，探讨用较低成本的设备组成测量系统，实现对轴承内径几何尺寸的非接触式测量。

基于机器视觉的嵌入式工业在线检测系统

摘
要：介绍以高速线阵电荷耦合器件（ｃ）ｃＤ和数字信号处理器（Ｓ）ＤＰ为核心的基于机器视觉的工业在线检测系统。该系统由硬件和软件两
部分组成，硬件部分包括光学成像模块、图像采集模块、数据处理模块及接口块，软件部分包括各部分的驱动、系统配置程序、图像预模处理和数据处理程序。实验表明，该系统是一套能够满足高速高精度工业在线视觉检测的嵌入式检测系统。关健词：机器视觉；在线检测；电荷耦合器件；数字信号处理器；图像采集；图像处理
ｄｔｒｃｓｉｇｂｏｋａｄｉｔｒａｅｂｌｃＴｅｓｆｗａｅｏｅｓｓｅｃｎｓｓｓｏｒｖｒ，ｙｔｍｏｆｕａｉｎｐｏｒｍ，ｍａｅｐｅｐｏｅｓｎｄａａｐｏｅｓｎｌｃｎｎｅｆｃｏｋ．ｈｏｔｒｆｔｙｔｍｏｉｔｆｄｉｅｓｓｓｅｃｎｉｒｔｒｇａｈｇｏｉｇｒ —ｒｃｓｉｇａｎ
（．ｏｌｇｆｒｃｓｎＩｓｕｎａｄＯｐｏＥｅｔｎｃｎｉｅｒｇＴａｊｎｉｅｓｙＴａｊｎ３０７；１Ｃｌｅｅｉｏｔｍｅｔｎｔ—ｌｃｒｉｓｇｎｅｉ，ｉｎｉｖｒｔ，ｉｎｉ００２ｅｏＰｉｎｒｏＥｎＵｎｉ２ＫｅａｏａｏｙｏｐｏｅｅｔｎｃｆｒｔｎｎｅｈｉａｓｌｎｅＴａｊｉｅｓｔ）ＭｉｉｒｆｄｃｔｎＴａｊ００２．ｙＬｂｒｔｒｆｔ—ｌｃｏｉｓｎｏｍａｏｄｃｎｃｌｃｅｃ（ｉｎｌＵｎｖｒｉ，ｎｓｙｏｕａｉ，ｉｉ３０７）ＯｒＩｉａＴｎｙｔＥｏｎｎ［ｓｒｃ］ＩｄｓｒｄｃｉｎｌｅｉｇｘｍｉａｏｙｔｍａｅｎｍａｈｎｉｏｓｔｉｇｌｅｒＣａｄＤＳｓｔｅｏｅｉｉｔｄｃｄｉＡｂｔａｔｎｕｔｐｏｕｔ－ｎｙｒｏｉｍａｅａｎｔｎｓｓｂｓｄｏｃｉｅｖｓｎｋｎｎａＤｎＰａｒｓｎｏｕｅｅｉｅｉａｉＣｈｃｒｎ

基于深度学习的工件尺寸在线视觉检测关键技术研究

基于深度学习的工件尺寸在线视觉检测关键技术研究工件尺寸检测是工业生产中最基础的质量控制手段之一。

常用的接触式检测手段操作复杂,耗时长,检测不全面。

随着机器视觉的发展,视觉测量由于其测量效率高,检测范围大逐渐被重视。

而在视觉尺寸检测中,图像预处理和边缘检测是最为关键的两个步骤,目前的检测方式中,存在以下两个问题:(1)由于机加工现场环境复杂,工件表面容易附着有切削液、切屑等不规则干扰区域,影响边缘检测。

(2)工件表面纹理丰富,传统算子检测对纹理的鲁棒性差且阈值参数难以确定。

为解决以上问题,本文基于深度学习,对工件在线视觉检测关键技术展开研究,旨在解决传统视觉检测方法对原始图片质量要求高、检测环境要求高导致的方法通用性差的问题。

主要研究内容如下:(1)首先阐述了视觉测量和深度学习在图像处理领域以及卷积神经网络在工业检测中的研究现状,然后构建了工件尺寸在线视觉检测系统。

针对工件表面容易存在切削液、切屑等不规则干扰区域的问题,对全卷积神经网络进行研究,应用全卷积网络实现了待检测工件图像干扰区域的识别,并通过方向性纹理的修复方法对干扰区域进行处理,实现了工件在线视觉检测中切削液、切屑等干扰的去除。

该部分作为边缘检测的预处理方法,可以减少干扰区域对工件边缘检测时候的影响。

(2)针对传统算子检测对工件纹理鲁棒性差且参数调整困难的问题,提出了基于HED的工件图像粗边缘检测方法,应用HED网络模型得到工件图像边缘,再基于Canny算子中的非极大值抑制和双阈值处理方法对上述边缘进行后处理,得到细化的工件图像粗边缘图像。

为了进一步提高尺寸测量的精度,利用三次样条插值法实现了亚像素级别的边缘检测精度。

最后通过一个轴类工件进行方法验证,实验结果表明本文算法能够有效检测出干扰区域并对其进行处理,基于HED的边缘检测算法获取的边缘完整,可以规避工件表面纹理特征的影响。

工件外径的测量精度可达0.02mm,能有效地满足快速的半精加工检测要求。

基于机器视觉的工业缺陷检测系统设计与实现

基于机器视觉的工业缺陷检测系统设计与实现随着工业生产规模的不断扩大，工业生产中的缺陷检测变得越来越重要。

传统的人工检测方法往往受到效率低下、主观性强等问题的限制，而基于机器视觉的工业缺陷检测系统则能够解决这些问题。

本文将会介绍基于机器视觉的工业缺陷检测系统的设计与实现。

一、系统设计基于机器视觉的工业缺陷检测系统的设计主要包括以下几个方面的内容：图像采集与处理、特征提取与分析、缺陷检测与分类、结果展示与报告。

1. 图像采集与处理：系统需要安装相应的工业相机或传感器来获取工件的图像。

采集到的图像需要进行预处理，包括图像去噪、亮度和对比度调整等，以提高后续处理的精度和效果。

2. 特征提取与分析：在预处理后的图像上，系统需要提取出与缺陷相关的特征，例如纹理、颜色、形状等。

这些特征可以通过各种图像处理算法和特征提取方法来提取，如灰度共生矩阵、Gabor滤波器、边缘检测算法等。

提取到的特征可以用于后续的缺陷检测和分类。

3. 缺陷检测与分类：在特征提取的基础上，系统需要进行缺陷的检测和分类。

这可以通过机器学习算法来实现，例如支持向量机（SVM）、神经网络等。

训练阶段，系统需要准备一批已知缺陷的样本图像作为训练数据，通过学习样本图像与其对应的标签之间的关系，建立分类模型。

在测试阶段，系统可以将采集到的图像输入到分类模型中，根据模型给出的结果进行缺陷检测和分类。

4. 结果展示与报告：系统需要将检测到的缺陷以直观的方式展示给操作员。

可以通过图像标注、颜色标识等方法来标记缺陷的位置和类型。

同时，系统还可以生成检测报告，包括缺陷的数量、位置、大小等信息，方便操作员进行统计和分析。

二、系统实现基于机器视觉的工业缺陷检测系统的实现需要软硬件两方面的支持。

1. 硬件支持：系统需要选择适合的工业相机或传感器来获取高质量的图像。

同时，还需要选择合适的计算平台来支持系统的实时性能要求。

一般来说，高性能的处理器和足够的内存可以提高系统的计算速度和处理能力。

基于机器视觉的生产线质量在线监测

基于机器视觉的生产线质量在线监测一、机器视觉技术概述机器视觉技术是一种模拟人类视觉系统，通过图像采集设备获取图像信息，再利用图像处理技术对图像进行分析和理解，从而实现对目标物体的识别、定位、测量等功能的技术。

随着工业自动化水平的不断提升，机器视觉技术在生产线质量在线监测中扮演着越来越重要的角色。

1.1 机器视觉技术的核心特性机器视觉技术的核心特性主要包括以下几个方面：高速度、高精度、高可靠性、可重复性。

高速度是指机器视觉系统能够快速地对生产线上的产品进行检测，以满足高速生产线的需求。

高精度是指机器视觉系统能够准确识别和测量产品的各种特征，达到甚至超过人类视觉的精度。

高可靠性是指机器视觉系统能够在各种环境条件下稳定工作，不受外界因素的干扰。

可重复性是指机器视觉系统能够重复执行相同的检测任务，保持检测结果的一致性。

1.2 机器视觉技术的应用场景机器视觉技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 缺陷检测：对生产线上的产品质量进行实时监控，识别产品表面的缺陷，如划痕、凹陷、异物等。

- 尺寸测量：对产品尺寸进行精确测量，确保产品尺寸符合设计要求。

- 定位与引导：对生产线上的工件进行定位，引导机器人或其他自动化设备进行精确操作。

- 识别与分类：对生产线上的产品进行识别和分类，如对不同型号的产品进行区分。

二、基于机器视觉的生产线质量在线监测系统基于机器视觉的生产线质量在线监测系统是一种集成了机器视觉技术的自动化监测系统，能够实时监测生产线上的产品，及时发现质量问题，提高生产效率和产品质量。

2.1 系统组成基于机器视觉的生产线质量在线监测系统主要由以下几个部分组成：- 图像采集设备：包括工业相机、镜头、光源等，用于获取生产线上产品的图像信息。

- 图像处理单元：包括图像处理软件和硬件，用于对采集到的图像进行处理和分析。

- 控制单元：包括计算机、PLC等，用于控制整个监测系统的运行。

- 执行单元：包括报警装置、剔除装置等，用于对检测到的不合格产品进行处理。

基于机器视觉的多功能在线检测实验平台研制

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ＭａｒｘｏｏａＩｔｒｎｏＣＩ是Ｍａｏｒｐｉｓｎ．生产的图ｔｘＧａｈｃｃｒＩ
的优点，在实际中显示出广阔的应用前景。本实验平
功能检测实验平台的硬件结构如图１所示，机器视觉
在线检测系统的基本模块包括：传动装置、专用ＬＤＥ光源、图像采集模块、电气控制模块。
３多功畿检测实验平台运动控嗣部分设计
ｔｔｕｔｒｎｄｗｏｋｐｉｉｌｆｔｅｅｅｉｅａｌｔｏｉｈｉｓｅｎＭａｒｈｅｓｒｃｕｅａｒｒｎｃｐｅｏｘｒｍｎｔｌｐｆｒｗｈｃｓｂａｄｏｔｏｘＣｏｍｏ２ｉｇｒｂｒａｈｐａｍａｍａｅｇａｂｅｎｄＰＵＬＮＩＴＭ６０Ｘ７３ＣＣＤａｌｒ￥ｉｒｄｅ，ｔｏｅａｏｎｏｍａｅｇａｂｅｄＣＣＤａｌｒ￥ａｄｓｔｒｅｃｌｅａ，ｓｉｏｕｃｄｈｅｃｏｐｒｔｆｉｇｒｂｒａＴｎｔｉｎｃｌｅａｎｏｆＴｗａｅｄ — ｖｅｏｍｅｔａｅｅｏｕｅｎｄｔｉｌｐｎｒｘｐｎｄｄｉｅａｌ．
理软件来对检测物体进行检测、测量、分析、判断。多
已不能满足现代制造业的需求，表现在：许多新型产
品没有相应的检测方法；许多传统检测手段无法提供实时、在线、非接触检测；现代产品的检测精度大大提高。现代制造业的进步需要研究新型的产品检测技术，在已经研究的多种技术中，视觉检测技术具有非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出

基于机器视觉的制动主缸活塞总成在线检测

ＡｓｓｅｍｂｌｙＬｉｎｅＩｎｓｐｅｃｔｉｏｎｏｆＢｒａｋｅＭａｓｔｅｒＣｙｌｉｎｄｅｒＰｉｓｔｏｎＢａｓｅｄｏｎＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎ
摘
要：在大批量工业生产过程中，用人工视觉检测制动主缸活塞总成是否合格，效率低并且合格率下降，然而，利用机
器视觉检测方法则可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，而且机器视觉易于实现信息集成。针对制动主缸活塞总
成进行检测识别，利用自动控制技术实现待测零部件的运动控制，通过康耐视机器视觉软件进行模板图像的建立，把采
机械设计与制造
１Ｏ８ＭａｃｈｉｎｅｒｙＤｅｓｉｇｎ＆Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ
第３期２０１３年３月
基于机器视觉的制动主缸活塞总成在线检测
马刚，马朝永，平景汉，靳敌
（北京工业大学机械工程与应用电子学院，北京１００１２４）
集到的目标零件图像与模板图像进行实时比对。试验结果表明该方法可以对制动主缸活塞总成的漏装、错装和缺陷给予
在线检测。关键词：机器视觉；制动主缸活塞总成；识别中图分类号：ＴＨ１６；Ｕ４６３．５３＋１文献标识码：Ａ文章编号：１００１ — ３９９７（２０１３）０３ — ０１０８ — ０３

基于机器视觉的加工误差在线检测系统设计

ｔｎｉｎｏｅｃｅｃｕｉｇｔｅｅｒｒｄｔｃｉｎｄｎｙｐｏｌｎｏｓｄｒｈｐｃａｅｔｒｆｔｅｄｔｃｅｒ．ｉｃｓＴｈｅｓｔａｄｌｗｆｉｎｙｄｒｎｒｏｅｅｔｏｅｂｅｐｅａｄｃｎｉｅｓｔｅｓｅｉｌａｕｅｏｅｅｔｄｗｏｋｐｅｅ．ｅｙｉｈｏｆｈｋｙｉｅｆｔｅｓｓｅｉｔａｔｉｔｏｕｅｅｎｎｃｎａｔｉｉｎｉｓｅｔｎｔｃｎｌｇｏｉｄｓｒａｒｄｃｉｎＵｔｉｉｇｉｇｒ — ｅｄａｏｙｔｍｓｈｔｎｒｄｃｓｔｏ — ｏｔｃｓｏｎｐｃｉｅｈｏｏｙｔｕｔｉｌｏｕｔ．ｉｚｎｍａｅｐｏｈｉｈｖｏｎｐｏｌｃｓｉｇｔｃｎｌｇｅｕｈａｏｓｅｖｌｅｇｘｒｃｉｎｈｄｗｅｅｔｎｐｒｉｇｏａｔｒｅｔｒ，ｅｌｔｔｈｎ．ｔ，ｅｅｓｎｅｈｏｏｉｓｓｃｓｎｉｅｒｍｏａ，ｄｅｅｔａｔ，ｓａｏｄｔｃｉ，ａｓｆｐｔｅｆａｕｅｔｍｐａｅｍａｃｉｇｅｃｔｏｏｎｎｈｗｏ — ｉｃｓｗｈｓｕｆｃｍａｅｒａｔｒｄｂｅＣＣｃｍｅａａｅｄｔｃｅｅｈｒｔｅａｅｐｏｅｓｎｒｏｓｏｏｕｉｇｔｅｋｒｐｅｅｏｅｓｒａｅｉｇｓａｅｃｐｕｅｙｔＤａｒｒｅｅｔｄｗｈｔｅｙｈｖｒｃｓｉｇｅｒｒｎｔｒｈｈｄｎｈｐｏｕｔｎｐｏｅｕｅＴｈｘｅｉｎａｅｕｔｎｉａｅａｅｄｓｇｅｙｔｍａｈｒｓｏｄｃｎｅｏｅａｏ ’ ｂｒｎｅｓ— ｒｄｃｉｒｃｄ．ｅｅｐｒｍｅｔｌｓｌｉｄｃｔｓｔｔｅｉｎｄｓｓｅｈｓｅｍｅｉｆｅｕｉｇｔｐｒｔｒＳａｏｔｎｉｏｒｒｈｔｈｔｔｒｈｌｉ

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第７期２１０２年７月
组合机床与自动化加工技术
ＭｏｕｌｒＭａｈｉｏｄａｃｎｅＴｏｌ＆ＡｕｔｍａｉａｕｆｃｕｒｎｇＴｅｈｑｏｔｃＭｎａｔｉｃｎｉｕｅ
ＮＯ．７
Ｊ．２２ｕ１０１
络真正的实现互连互通，以实现点到点的传递命可
令和数据信息，并完成数控任务。
［考文献］参［１］Ｗ．Ｓａｋｅｒ．Ｒａ—ｍｅｃｎｒｌｙｔｄｃｍｅｔｉｈｃｌｏｄｅｌｉｏｔｓｓｍｏｕｎａｏｆｔｏｅｔｎ［Ｌ．ｔ：／ｗ．ｓ．１ｎｔｇｖｐ０ｅｔｒｓｈＯ］ｈｐ／ｗｗｉｍｅｉ．０／ｒｊｓｃｌ．ｔｄ．ｓｃ／ｉ
—
ｍａｌｐｎ０１＠１３．ｏｉ）ａｌ５６ｃｍ
２１０２年７月
许军，：适应网络制造的数控系统实时中间层研究等
。１・８
分布式关键任务的同时满足实时性和可嵌入性的要
各个部门间的互联，而建立一个基于网络的，具从既有层次结构特点又具有分布特点的制造企业，现实信息集成，以信息集成实现功能集成和过程集成。
文章编号：０１—２６（０２）７—０７１０２５２１００５—０４
基于机器视觉的工件的在线检测
潘武，莉彦，俊成张徐
（京化工大学机电工程学院，北北京１０２）００９摘要：用ＨＡＣＮ软件提供的算子对摄像机内、利ＬＯ外参数和机器人 “ 眼 ”系统进行标定，此基础手在
ａｅｎｔｉ，ｐｅｅｔｒｐｅｅｏｌｎｅｅｔｉｓｐｔｏｔｏｏｎｅｔｖｓ ‘ ｈｓｆｗａｅ，ａｄｂｓｄｏｈｓｒｓｎｓａｗｏｋｉｃｎ－ｉｅｄｆｃｎｅｃｉｎｍｅｈｄｓｃｍｂｉｄｗｉｉｕｏｔｒｎ
这种集成与企业信息管理的集成有很大的不同，车
间的设备集成可以将每个设备作为一个智能节点连
接到网络中，些节点具有动态的信息提供功能、这具有一定的生命周期。信息管理网络和开放设备级网
工作原理是送料装置应该与传送装置应协调动
作，工件被不规则的放在传送带上，当相机下方的红
参数较多，工检验较为复杂，人因此本研究以标准参
收稿日期：０１—１２１２—１修回日期：０２一１— ０９；２１Ｏ２作者简介：武（９６）男，潘１８一，山西大同人，京化工大学机电学院硕士研究生，北主要从事机器视觉检测、工设备设计方向的研究工作，Ｅ化（
ｓｎｉｇＣ＋＋ｓｆｗａｅＡｆｅｅｕｇｉｇ．ｔｓｓｓｅｃｎｃｍｐｅｅｒａ —ｉｅｏｌｎｅｅｔｏｏｔｒ．ｔｒｄｂｇｎｈｉｙｔｍａｏｌｔｅｌｔｍｎｉｅｄｔｃｉｎ，ａｄｃｎａｎａ — ｃｉｖｒｄｕｔｏｅｕｒｍｅｔｒｃｓｏｈｅｅｐｏｃｉｎｒｑｉｅｎｓｐｅｉｉｎ．Ｋｅｏｄｙｗｒｓ：ｍａｈｎｉｉｎ；ｃｍｅａｃｌａｉｎ；ｒｃｇｔｏｎｏａｉｎ；ｏｌｎｅｅｔｎｃｉｅｖｓｏａｒａｉｔｂｒｏｅｏｎｉｎａｄｌｃｔｏｉｎ－ｉｅｄｔｃｉｏ
［］谢经明，祖德，幼平，．基于现场总线的开放式数２周陈等
给予唯一的名字，限管理服务给予管理者和执行权
者不同角色。采用类似总线的环形对等网络，调当整生产结构时只要由管理服务调整各数控单元的逻
求，在制造业一定有其广泛的应用前景。
４制造网络在工厂的应用
介于在数控应用层和操作系统层之间的网络通信中间层，应用系统能独立于由异构的操作系统、使硬件平台与通信协议组成的底层环境，且这个通并信中间层应该还能实现多系统的分布式网络通信。如图５在某制造工厂中将所有的制造单元和管理单元接入网络成为网络中一个智能节点。外围的为生产单元，内环的为管理单元，所有的节点由命名服务
上结合视觉检测技术提出了一种工件在线缺陷检测的方法。该方法是根据触发时刻的空间位置来
确定抓取时刻工件位置的一种空间相量平移方法，着利用图像处理软件发出的电信号来控制机械接手来完成缺陷３件的动态抓取工作。最后利用Ｃ＋＋完成人机界面的设计，－．经调试可完成实时在线
ｃｌｂａｉｎａｄｔｅｃｌｂａｉｎｏｏｔ“ｅｅ— ａｄ” ｓｓｅｂａｅｎｔｐｅａｏｏｉｅｙＨＡＬＣＯＮａｉｒｔｏｎｈａｉｒｔｏｆｒｂｏｙｈｎｙｔｍｓｄｏｈｅｏｒｔｒｐｒｖｄｄｂ
数控组件应用开发［］Ｊ．组合机床与自动化加工技术，
２０２）：６—４．０７（４９
检测、达到生产要求精度。可
关键词：器视觉；机标定；别和定位；线检测机相识在中图分类号：Ｈ１；Ｇ５Ｔ６Ｔ６文献标识码：Ａ
ＴｈｅＲｅｅｒｈＡｂｔＯｎ．ｉｅｅｔｏｆＷｏｋｅｅＢａｅｎＭａｈｉｅＶｉｉｎｓａｃｏｕ１ｎｅＤｔｃｉｎｏｒｐｉｃｓｄｏｃｎｓｏ
发展可以改善这一难题 … 。尤其将机器视觉和机械
手的灵活运用，以更好的实现高效的在线检测，可提高了工件生产线上的柔性及自动化程度。本文以塑料小齿轮为例进行特征的提取，以及抓取工作的完成。视觉检测项目的确定通常依赖于软件的编制，改变参数即可完成不同工件检测，之塑料小齿轮加
０
引言
将机器视觉应用到工业自动化检测领域，仅不
数的塑料小齿轮作为检测对象。
１工件检测系统的硬件构建
系统的主要任务是利用机器视觉技术对当前时刻所拍摄的工件（齿轮、栓、垫片、簧垫片如螺平弹
．
ａｎｐｃｉｎｔｃｎｌｇｌｉｓｅｔｏｅｈｏｏｙ．Ｔｈｉｅｈｏｓｂｓｄｏｈｅｓｔａｏｉｉｎｏｆｔｉｇｒｎｉｅｔｅｅｍｉｅｔｅｓｍｔｄｉａｅｎｔｐａｉｌｐｓｔｏｒｇｅｉｇｔｍｏｄｔｒｎｈｇａｐａｅｔｍｅｐａｏｒｎｌｔｏｅｈｓｈｎｕｓｈｍａｅｐｏｅｓｎｇｓｆｗａｅｔｏｔｏｈｌｃｒｂａｓｃｉｈｓｒｔａｓａｉｎｍｔｏｄ，ｔｅｅｔｅｉｇｒｃｓｉｏｔｒｏｃｎｒｌｔｅｅｅ — ｔｉｉｎａｓｏｏｏｉｒｔｏｐｅｅｔｎｍｉｒｂｄｆｃｓＦｎａｉｓｈｎｅｆｃｅｉｙＵｒｃｓｇｌｆａｒｂｔａｍｏｃｍｌｔｈｅｄｙａｃｇａｅｅｔ．ｉｌｆｎｉｈｔｅｉｔｒａｅｄｓｇｎｂ ‘ ｃ
辑层级权限即可。正是由于基于网络中间层的灵活性从而形成一种拓扑可变开放制造网络。
控系统体系结构研究［］Ｊ．华中科技大学学报（自然科．
［］张承瑞，璐，丽娜．基于ＣＲＡ组件技术的开放式３刘郭ＯＢ
剔除处理。该系统主要由送料子系统、输送装置１、信号触发子系统２光源子系统３图像采集装置４、、、图像处理及分析软件７控制子系统５执行机构子系、、统６等组成。整个系统框架结构如图１示。所
Ｐｕ，ＺＡＮＷＨＡＮｉａＧＬ－ｎ，ＸＵＪｎｃｅｇｙｕ－ｈｎ