隨著高速鐵路的快速發(fā)展及運(yùn)輸負(fù)載的增加,國(guó)家對(duì)鐵路基礎(chǔ)設(shè)施可靠性的要求越來越高。為實(shí)現(xiàn)鋼軌表面缺陷的實(shí)時(shí)、多角度探測(cè),設(shè)計(jì)了基于雙目結(jié)構(gòu)光的鋼軌表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要涉及三維數(shù)據(jù)采集設(shè)備的搭建及鋼軌表面缺陷檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)。在搭建數(shù)據(jù)采集設(shè)備的過程中,由相鄰的2臺(tái)攝像機(jī)組成雙目系統(tǒng),利用激光發(fā)射器向鋼軌表面投射線激光,并由相機(jī)采集鋼軌表面線激光的形狀變化圖像。在重建過程中,標(biāo)定并獲得相鄰的內(nèi)外參數(shù),采用高斯擬合和極線約束等方法,實(shí)現(xiàn)了完整鋼軌表面的三維重建。通過設(shè)計(jì)模擬鋼軌運(yùn)動(dòng),完成了鋼軌樣品的重建。對(duì)比重建數(shù)據(jù)及效果可知,該系統(tǒng)可以有效地提取鋼軌表面缺陷的深度及輪廓信息,且測(cè)量誤差為4%,符合鋼軌表面缺陷檢測(cè)的精度要求。

針對(duì)熱軋帶鋼的表面質(zhì)量檢測(cè)進(jìn)行研究,設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺技術(shù)的帶鋼表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng),從系統(tǒng)整體構(gòu)成、硬件結(jié)構(gòu)、軟件開發(fā)及算法設(shè)計(jì)等方面進(jìn)行了深入的分析與研究。在vs2010平臺(tái)上,實(shí)現(xiàn)了包括圖像的采集、傳輸、缺陷的實(shí)時(shí)檢測(cè)和定位,以及缺陷的報(bào)警與存儲(chǔ)等功能。通過大量的測(cè)試結(jié)果表明,該系統(tǒng)中設(shè)計(jì)的缺陷檢測(cè)算法無論在檢測(cè)精度還是實(shí)時(shí)吞吐量上都具有很大優(yōu)勢(shì),可以對(duì)帶鋼表面常見的氧化、孔洞、邊裂、麻點(diǎn)等幾十種不同類型和不同等級(jí)的缺陷進(jìn)行精確、實(shí)時(shí)地檢測(cè)。

隨著高速鐵路的快速發(fā)展及運(yùn)輸負(fù)載的增加,國(guó)家對(duì)鐵路基礎(chǔ)設(shè)施可靠性的要求越來越高.為實(shí)現(xiàn)鋼軌表面缺陷的實(shí)時(shí)?多角度探測(cè),設(shè)計(jì)了基于雙目結(jié)構(gòu)光的鋼軌表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng).該系統(tǒng)主要涉及三維數(shù)據(jù)采集設(shè)備的搭建及鋼軌表面缺陷檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn).在搭建數(shù)據(jù)采集設(shè)備的過程中,由相鄰的2臺(tái)攝像機(jī)組成雙目系統(tǒng),利用激光發(fā)射器向鋼軌表面投射線激光,并由相機(jī)采集鋼軌表面線激光的形狀變化圖像.在重建過程中,標(biāo)定并獲得相鄰的內(nèi)外參數(shù),采用高斯擬合和極線約束等方法,實(shí)現(xiàn)了完整鋼軌表面的三維重建.通過設(shè)計(jì)模擬鋼軌運(yùn)動(dòng),完成了鋼軌樣品的重建.對(duì)比重建數(shù)據(jù)及效果可知,該系統(tǒng)可以有效地提取鋼軌表面缺陷的深度及輪廓信息,且測(cè)量誤差為4%,符合鋼軌表面缺陷檢測(cè)的精度要求.

隨著高速鐵路的快速發(fā)展及運(yùn)輸負(fù)載的增加,國(guó)家對(duì)鐵路基礎(chǔ)設(shè)施可靠性的要求越來越高。為實(shí)現(xiàn)鋼軌表面缺陷的實(shí)時(shí)、多角度探測(cè),設(shè)計(jì)了基于雙目結(jié)構(gòu)光的鋼軌表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要涉及三維數(shù)據(jù)采集設(shè)備的搭建及鋼軌表面缺陷檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)。在搭建數(shù)據(jù)采集設(shè)備的過程中,由相鄰的2臺(tái)攝像機(jī)組成雙目系統(tǒng),利用激光發(fā)射器向鋼軌表面投射線激光,并由相機(jī)采集鋼軌表面線激光的形狀變化圖像。在重建過程中,標(biāo)定并獲得相鄰的內(nèi)外參數(shù),采用高斯擬合和極線約束等方法,實(shí)現(xiàn)了完整鋼軌表面的三維重建。通過設(shè)計(jì)模擬鋼軌運(yùn)動(dòng),完成了鋼軌樣品的重建。對(duì)比重建數(shù)據(jù)及效果可知,該系統(tǒng)可以有效地提取鋼軌表面缺陷的深度及輪廓信息,且測(cè)量誤差為4%,符合鋼軌表面缺陷檢測(cè)的精度要求。

鋼板作為鋼鐵工業(yè)的主要產(chǎn)品形式之一,已成為汽車、機(jī)械制造、化工、航空、航天和造船等工業(yè)不可缺少的原材料,其表面質(zhì)量的優(yōu)劣將直接影響最終產(chǎn)品的性能和質(zhì)量。針對(duì)目前國(guó)內(nèi)鋼板表面缺陷檢測(cè)方法比較落后、檢測(cè)效果較差的情況,提出了鋼板表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方案,包括硬件和軟件的組成和部署;采用了串、并口編程和圖像模式匹配等技術(shù),實(shí)現(xiàn)了鋼板表面的自動(dòng)拍照、缺陷檢測(cè)及生產(chǎn)和缺陷信息的保存;依據(jù)圖片的幾何學(xué)特征和光學(xué)特征等,實(shí)現(xiàn)了缺陷檢測(cè)算法,包括缺陷識(shí)別和缺陷分類。在此基礎(chǔ)上開發(fā)的鋼板表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)成功地應(yīng)用到了現(xiàn)實(shí)的鋼板生產(chǎn)中。

闡述了在軸承鋼球表面缺陷檢測(cè)時(shí)利用可編程控制器plc同步控制ccd攝像機(jī)和進(jìn)給盤,完成鋼球?qū)崟r(shí)成相的問題。初步給出實(shí)時(shí)成像控制系統(tǒng)中的硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和軟件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。

針對(duì)熱軋板帶生產(chǎn)線相對(duì)惡劣的生產(chǎn)環(huán)境及表面缺陷檢測(cè)精度低的問題,設(shè)計(jì)了一套熱軋板帶表面缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng),深入研究了系統(tǒng)構(gòu)成、圖像去噪處理、缺陷的檢測(cè)和分類、特征提取和缺陷識(shí)別.本文首先對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)濾波去噪處理,提出了一種基于融入熵的bing檢測(cè)算法,采用p-relief特征檢測(cè)和多分離器集成識(shí)別算法對(duì)熱軋板帶多種缺陷圖像進(jìn)行處理.實(shí)驗(yàn)證明本文算法能夠有效地實(shí)現(xiàn)缺陷圖像的檢測(cè)和精確的分類.

為降低企業(yè)生產(chǎn)成本,簡(jiǎn)化鋼球檢測(cè)系統(tǒng),提出了一種基于機(jī)器視覺技術(shù)鋼球表面缺陷光學(xué)檢測(cè)新方法,采用雙目ccd傳感器和平面鏡反射成像同時(shí)獲取上下左右四個(gè)表面的鋼球表面圖像,經(jīng)過圖像處理后進(jìn)行缺陷分級(jí),以取代傳統(tǒng)的鋼球表面展開機(jī)械裝置。此外,在照明裝置上,設(shè)計(jì)了一種基于led面陣光源和磨砂玻璃的方法來模擬均勻散射光線,以提高成像質(zhì)量。實(shí)踐表明使用本文方法能夠?qū)崿F(xiàn)鋼球表面缺陷的自動(dòng)檢測(cè),簡(jiǎn)便高效,具有較高的可靠性。

為快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出帶鋼表面缺陷,對(duì)帶鋼表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)控制系統(tǒng)進(jìn)行分析,提出并設(shè)計(jì)了基于plc的三軸十字滑臺(tái)帶鋼檢測(cè)系統(tǒng)方案。確定了系統(tǒng)硬件十字滑臺(tái)的結(jié)構(gòu)尺寸,完成了系統(tǒng)裝配,機(jī)械部件計(jì)算、選型,plc軟件編程,等;利用有限元軟件對(duì)結(jié)構(gòu)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行力學(xué)計(jì)算和仿真分析。結(jié)果表明,此設(shè)計(jì)可為企業(yè)節(jié)約生產(chǎn)成本及勞動(dòng)力,該系統(tǒng)具有可控可操作性,符合實(shí)際工程實(shí)驗(yàn)環(huán)境要求,具有重大的工程實(shí)際意義和經(jīng)濟(jì)效益,應(yīng)用前景廣闊。

針對(duì)超聲表面波檢測(cè)技術(shù)特點(diǎn),分析了超聲表面波檢測(cè)彈簧表面缺陷的方法,制作了超聲波檢測(cè)所需的人工缺陷對(duì)比試塊,利用多個(gè)人工試塊制作描繪出用于判廢的距離-波幅曲線,建立了彈簧表面缺陷的超聲波檢測(cè)系統(tǒng)。結(jié)果表明,超聲表面波檢測(cè)方法適用于彈簧表面缺陷的檢測(cè),并能有效地應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中的檢測(cè)任務(wù)。

鋼板表面缺陷 不同的鋼板其表面缺陷有不同的表狀： 序號(hào)|缺陷名稱|產(chǎn)生缺陷的可能工序|可能的產(chǎn)生原因 冷軋鋼板與鋼帶表面缺陷 一、表面缺陷 （一）、鋼板與鋼帶不允許存在的缺陷 1氣泡|煉鋼|煉鋼時(shí)產(chǎn)生氣泡，在熱軋時(shí)又未焊合，酸洗冷軋后暴露在外 2裂紋|煉鋼、熱軋與冷軋及各加工工序|由于煉鋼熱應(yīng)力、軋制形變或加工致 應(yīng)力集中造成 3結(jié)疤或結(jié)瘤|酸洗與冷軋|酸洗未洗盡氧化皮，軋制時(shí)鑲嵌于表面形成結(jié)疤 4拉裂|冷軋、鍍鋅與平整|張力過大、張力波動(dòng)過大以及張力不穩(wěn)定等原因造 成 5夾雜|煉鋼|煉鋼原因 6折疊|熱軋、冷軋|軋制時(shí)呈粘性流動(dòng)的金屬被再次軋制后鑲嵌于板材表面 7分層|煉鋼、熱軋與冷軋|煉鋼時(shí)成分偏析以及組織偏析、大塊夾雜等原因造 成并最終在軋制過程中表現(xiàn)為分層 8黑膜或黑帶|酸洗|酸洗后烘干效果不好造成 9

精密軸承應(yīng)用廣泛,精度要求高,軸承表面缺陷對(duì)其使用影響很大.因此,對(duì)軸承缺陷的檢測(cè)很有必要.目前的檢測(cè)以人工為主,但當(dāng)缺陷小于0.075mm時(shí)人眼就很難識(shí)別.以ccd攝像機(jī)為視覺結(jié)合圖像處理技術(shù),設(shè)計(jì)一種軸承在線檢測(cè)方法,能夠在很大程度上提高檢測(cè)效率和檢測(cè)精度,最后利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行缺陷分類,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:分類正確率可達(dá)92.7%,符合工業(yè)要求.

郭永彩橋梁拉索表面缺陷無損檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

球墨鑄鐵件表面缺陷 清華大學(xué)于震宗 引言 球墨鑄鐵件的缺陷分為表面缺陷和內(nèi)在缺陷兩大類，后者即有關(guān)金屬材質(zhì)方面的缺陷， 不屬于本文范圍內(nèi)。本文內(nèi)容重點(diǎn)是砂型鑄件的表面缺陷，包括用濕型砂、水玻璃砂、樹 脂砂等砂型和砂芯生產(chǎn)的鑄件。砂型球墨鑄件的表面缺陷有多種，本文僅選擇①粘砂，② 砂孔和渣孔，③夾砂，④氣孔，⑤脹砂、縮孔和縮松等缺陷進(jìn)行討論。有的缺陷如灰班雖 然發(fā)生在鑄件表面上，而產(chǎn)生原因完全屬于材質(zhì)方面，則不包括在本文內(nèi)： 一.球墨鑄件氣孔缺陷 氣孔是最難分析其形成原因和最難找出防治方法的鑄件缺陷。這是因?yàn)闅饪椎男纬稍?因很多，從外觀上又不易分清氣孔是屬于那種類型的。雖然采用掃描電鏡和能譜等微觀分 析方法有助于估計(jì)氣孔的產(chǎn)生原因，但是這些先進(jìn)的技術(shù)都還處于研究階段，大多數(shù)鑄造 工廠尚難在生產(chǎn)中利用。根據(jù)氣孔發(fā)生機(jī)理，可分為裹入、侵入、析出和反應(yīng)四類氣孔。 其中裹入氣孔是澆注時(shí)金屬液

自動(dòng)視覺檢測(cè)是機(jī)器視覺在工業(yè)方面的一項(xiàng)重要應(yīng)用。針對(duì)目前瓷磚表面缺陷檢測(cè)仍停留在手工操作水平,勞動(dòng)強(qiáng)度大,效率低,檢測(cè)精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際生產(chǎn)的需要,本文提出一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與區(qū)域生長(zhǎng)法相結(jié)合的圖像分割技術(shù),并將其應(yīng)用到瓷磚表面缺陷檢測(cè)。本算法原理是通過bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)瓷磚表面進(jìn)行缺陷檢測(cè),將瓷磚主要缺陷分割出來,然后再利用區(qū)域生長(zhǎng)法對(duì)其缺陷部分作進(jìn)一步分割,使缺陷能被精確、快速地分割出來。通過大量實(shí)驗(yàn)說明本算法在實(shí)際應(yīng)用中的精確度達(dá)到97%,檢測(cè)速度得到明顯的提高,效果令人滿意,具有良好的應(yīng)用前景。

為了消除tisulcak(含ti超低碳鋁脫氧鎮(zhèn)靜鋼)鋼冷軋薄板上的鉛筆型氣泡,將鑄機(jī)從弧型改為立彎型是最有效的措施;為了進(jìn)一步減少冷軋薄板上的條片,還需要采取與減少鉤形和裹渣等多方面的有關(guān)措施。

對(duì)中厚鋼板表面缺陷的識(shí)別和處理進(jìn)行了詳細(xì)地闡述,為中厚鋼板表面質(zhì)量檢驗(yàn)提供了操作方法,以便檢驗(yàn)人員在生產(chǎn)中能夠及時(shí)對(duì)鋼板表面缺陷進(jìn)行識(shí)別、判定并進(jìn)行相應(yīng)處理。

鈑金常見表面缺陷 一.起泡: 原因:1.電鍍工藝配方有缺陷 2.電鍍?nèi)芤河形哿?3.電鍍前除油不徹底(前處理不干凈) 4.工序不完整. 預(yù)防:1.選擇證明良好的配方 2.嚴(yán)格管理維護(hù)鍍液 3.加強(qiáng)控制前處理 4.完善工序. 其中基材原因:選用不合適的材料,氫氣量增加,氫脆造成. 二.基材花斑: 原因:電鍍前基材料產(chǎn)生嚴(yán)重銹蝕而出現(xiàn),電鍍后形成花斑. 預(yù)防:對(duì)基材采取良好有效的工序間進(jìn)行防腐蝕性措施. 三.掛印: 原因:表面處理生產(chǎn)的必然的印跡現(xiàn)象. 預(yù)防:補(bǔ)救是必然進(jìn)行的,在掛印位置在工件內(nèi)表面和b面必曾時(shí)增加工藝孔. 四.黑點(diǎn): 原因:有多種,各環(huán)節(jié)都有可能導(dǎo)致. 1.基材中有不允許的雜質(zhì),有裂紋或小針孔. 2.鈍化膜質(zhì)量不良. 3.表面處理后因素:1)

基于線陣CCD鋼板表面缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng)的研究

不銹鋼表面缺陷

通過對(duì)昆鋼鍍鋅彩涂產(chǎn)品表面缺陷進(jìn)行研究和分析，總結(jié)出現(xiàn)行工藝下鍍鋅彩涂產(chǎn)品表面缺陷產(chǎn)生的原因、缺陷特征、預(yù)防和控制措施，對(duì)指導(dǎo)鍍鋅彩涂產(chǎn)品的質(zhì)量檢驗(yàn)和工藝控制有較好的指導(dǎo)作用。

提出了一種基于灰色關(guān)聯(lián)分析的特征顏色提取算法,在此基礎(chǔ)上,完成了陶瓷磚表面缺陷檢測(cè)軟件設(shè)計(jì)。應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析的方法來確定像素點(diǎn)間的隸屬度,對(duì)圖像進(jìn)行分塊處理來求解初始特征顏色,使用灰色聚類進(jìn)行圖像分割。系統(tǒng)以arm為工作平臺(tái),工作在rgb顏色空間。實(shí)驗(yàn)表明:算法可快速有效地完成陶瓷磚表面缺陷的檢測(cè)。