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        论表面缺陷检测步骤与表面缺陷检测应用

        浏览次数: 日期:2014年5月26日 17:35

          材料表面缺陷检测的首要意图即是检测物体外表及内部的缺点,从而对材料的等级作出评价或对健康状况进行检测。跟着光学、声学以及计算机图形学的开展,资料检测已经由传统的人工工作转变为现代的高效的机器流水工作。各种检测技能各有所长,广泛应用于混凝土、钢材和木材等资料的检测上。

          在机器视觉的使用中, 表面缺陷检测占有十分重要的地位,因为其可有效地进步产品质量、 降低成本,并可进步用户满意度。

          依据表面图像的特色能够将表面缺陷检测技能分为两类:一类为不具有显着纹路特征原料的表面缺陷检测,如光学元件,金属类器材等;一类为纹路类原料的表面缺陷检测,如木材、布疋等。

          表面缺陷检测依据缺陷的形状能够分为两类:广义线类,包含裂纹,刻痕等;广义点类,包含凸块,洼陷,孔穴,污物等。

          依据视觉的表面缺陷检测的首要应用过程为:

          ▼图像收集

          ▼预处置

          ▼特征获取

          ▼缺陷分类

          特征获取为其间的关键,缺陷特征获取的好坏直接影响检测的作用。

          预处置的意图是削减图像的噪声,进步方针与布景的对比度,突出图像中的缺陷特征。

          小波技能在预处理中的使用:

          1. 小波去噪 2. 小波交融

          能够将不一样角度拍摄的图像进行交融

          选用小波交融办法既能够极好地保留几幅源图像基本信息,又能够杰出图像中的缺陷边际、结构等高频信息,使交融后的图像信息愈加全部、精确,图像质量作用愈加优良,全方位地表达了缺陷特征,能够为缺陷的进一步分类辨认供给足够的数据支持。

          不具有显着纹路特征的图像检测

          此类图像的特色为缺陷方针和布景对比度低,瑕疵方针的形状比较复杂,整个瑕疵方针占整幅图像的比例十分小,受噪声影响大,图像没有纹路。

          因为图像中无纹路,缺陷特征通常先用边际检测算子获取缺陷区域的边际,在将其从方针图像平切割出来,获取其特征参数如周长,面积,质心,圆形度,伸长度等,以此来进行缺陷检测和分类。

          边际检测算子:

          1. 梯度算子 2. LoG算子 3. canny算子

          边际检测算子需求精确的获取瑕疵边际,又能按捺噪声的搅扰,一起该算法还要具有快速、自适应性。需求寻觅一种新或改善的算法。

          为了辩识缺陷方针,需求将其与源图像的布景平分离出来,在此基础上进行进一步的处置和剖析。

          图像切割的算法:

          1. 阈值切割

          2. 区域成长

          3. 分水岭

          因为瑕疵图像方针和布景在灰度上有显着不同,瑕疵边际像素点亮度高,布景和假边际像素点的亮度低。能够选用阈值切割。

          经边际检测检测出的图像必定存在少许噪声污染,经过阈值切割处置后鸿沟存在残缺,而且还会存在噪声点边际,这将严重影响参数测量的精确性。为了得到更精确的成果,能够选用数学形态学办法对瑕疵鸿沟残缺抵偿,填充细微空泛、连接附近物体、在不显着改动物体面积和现状的情况下滑润鸿沟,也方便瑕疵区域像素覆盖的面积、周长、圆形度等特征参数的核算。

          关于表面缺陷检测步骤与表面缺陷检测应用的知识我们就先讲解到这里了,如果您对表面缺陷检测有更多疑问或者想了解我们的产品信息都可以联系我们中富美机电设备有限公司的在线客服。电话咨询热线:0755-28065557。

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