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题名纹理织物疵点窗口跳步形态学法检测
被引量：15
- 1
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作者
何峰
周亚同
赵翔宇
刘猛
张忠伟
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机构
河北工业大学电子信息工程学院
天津市电子材料与器件重点实验室
北京市安视中电科技有限公司
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期124-131,共8页
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基金
中国博士后基金项目(2014M561053)
教育部人文社会科学研究规划基金项目(15YJA630108)
+1 种基金
河北省自然科学基金项目(F2013202254)
河北省研究生创新资助项目(CXZZSS207035)
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文摘
针对纹理织物疵点自动检测时因生产速度快造成的织物抖动以及检测速度难以匹配问题,提出窗口跳步形态学法纹理织物疵点检测算法。使用该算法对图像进行窗口分割及预处理后,首先对纹理织物图像的纹理特征进行分析,然后设计形态学算子进行腐蚀操作,最后使用连通域分析来确定疵点大小及位置。仿真实验及工厂实际应用表明,该算法可有效克服工业生产中纹理织物抖动造成的图像明暗不均,可检测出纹理织物中存在的破洞、经纬疵点、污渍、断线、折痕和结头等各种疵点,而且检测速度明显优于快速傅里叶变换特征点算法以及传统形态学检测算法。实时检测速度超过80 m/min,疵点检测精度为0.1 mm,满足实际生产需求。
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关键词
纹理织物
形态学
跳步法
疵点检测
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Keywords
textured fabric
morphological
hop-step algorithm
defect detection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TS101.9
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名分层提取匹配印刷电路板元器件缺陷检测
被引量：13
- 2
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作者
赵翔宇
周亚同
何峰
王帅
张忠伟
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机构
河北工业大学电子信息工程学院
北京市安视中电科技有限公司
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出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2018年第8期84-89,共6页
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基金
中国博士后基金(F2013202254)
河北省自然科学基金(E2016202341)
+1 种基金
教育部人文社会科学研究规划基金(15YJA630108)
2017年省级研究生创新资助项目(CXZZSS2017035)
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文摘
文中提出了一种基于数学形态学与种子填充相结合的分层提取匹配算法,检测印刷电路板(PCB)中的贴片电阻和电容丢失与立碑、集成电路(IC)芯片丢失与极性错误等缺陷。算法分为PCB图像预处理、分层提取、模板分类匹配3部分。算法的关键在于消除无关信息干扰并通过种子填充算法对各类元器件进行分层提取,然后将不同元器件分别进行基于单链表的模板分类匹配。本算法在检测长度为19 cm、宽度为13.5 cm的PCB样本时,在确保精度为0.1 mm以上的情况下最快检测速度可以达到2 s/块。
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关键词
机器视觉
电路板元器件检测
数学形态学
种子填充
分层提取
模板分类匹配
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Keywords
machine vision
circuit board components detection
mathematical morphology
seed filling
layered extraction
template classification match
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分类号
TB487
[一般工业技术—包装工程]
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题名基于机器视觉的聚氯乙烯管材表面缺陷检测
被引量：9
- 3
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作者
李书华
周亚同
王丹
何静飞
张忠伟
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机构
河北工业大学电子信息工程学院天津市电子材料与器件重点实验室
北京市安视中电科技有限公司
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019年第13期92-100,共9页
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基金
国家自然科学基金(61801164)
河北省引进留学人员资助项目(CL201707)
+1 种基金
教育部春晖计划项目(Z2017015)
河北省研究生创新资助项目(CXZZSS2018012)
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文摘
针对人工肉眼检测聚氯乙烯(PVC)管材表面缺陷效果差、效率低下等问题,设计了一种基于机器视觉的PVC管材表面缺陷检测算法,并将其用于工业生产。该算法主要包含图像预处理和缺陷检测两部分,图像预处理包括边缘遍历、条纹检测和Gamma变换等步骤;缺陷检测主要包括水平与垂直投影、快速区域生长法连通域标记和分块处理等步骤。该算法对Gamma变换以及区域生长法作加速处理,同时能够最大限度地检测出PVC管材表面缺陷并避免误检。实验及工厂实地检测结果表明,该算法检测准确率为97.6%,实时检测速度超过60m/min,缺陷最小检测面积为0.05mm^2,而且管材运行中单边抖动不超过5mm时无误报警现象发生,管材在运行速度为45m/min时漏检率为0,因而能满足实际生产需要。
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关键词
图像处理
表面缺陷检测
聚氯乙烯管材
区域生长法
投影法
分块法
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Keywords
image processing
surface defect detection
polyvinyl chloride pipe
region growing
projection
block processing
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名工业干扰环境下基于模板匹配的印刷品缺陷检测
被引量：7
- 4
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作者
赵翔宇
周亚同
何峰
王帅
张忠伟
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机构
河北工业大学
北京市安视中电科技有限公司
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2017年第11期187-192,共6页
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基金
中国博士后基金(F2013202254)
河北省自然科学基金(E2016202341)
教育部人文社会科学研究规划基金(15YJA630108)
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文摘
目的提出一套应用于实际工业干扰环境下的印刷品缺陷检测算法,解决在工业环境中由于受灰尘干扰和传送装置振动干扰等因素影响,一些传统的印刷品缺陷检测算法在检测速度和精度等方面已经无法胜任的问题。方法算法主要包括图像预处理、模板制作、模板匹配、灰尘处理、缺陷提取等5部分,其中图像预处理主要包括图像去噪、图像旋转、图像归边、图像剪裁和图像平移等环节。结果该算法在实际工业流水线上的运行结果表明,若检测400 mm×400 mm的印刷品,检测速度最快可小于1 s,检测精度可达到0.1 mm。结论该算法能够对传统预处理添加图像归边处理,以及对印刷品帧差结果图进行形态学处理,克服了工业环境下灰尘和传送装置振动等的干扰。
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关键词
印刷品缺陷检测
灰尘干扰
传送装置振动
预处理
数学形态学
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Keywords
printing defects detection
interferences of dust
vibration of transmitter
preprocessing
mathematical morphology
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分类号
TB487
[一般工业技术—包装工程]
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题名基于机器视觉的条形光学玻璃自动计重切割
被引量：2
- 5
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作者
何峰
周亚同
赵翔宇
王帅
张忠伟
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机构
河北工业大学电子信息工程学院
北京市安视中电科技有限公司
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2017年第7期249-257,共9页
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基金
中国博士后基金(2014M561053)
河北省自然科学基金(F2013202254)
教育部人文社会科学研究规划基金(15YJA630108)
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文摘
基于人工经验对光学玻璃进行的计重切割存在误差较大、效率较低、安全性较差的问题。针对上述问题,利用机器视觉构建了一套针对条形光学玻璃的自动计重切割设备,并结合结构光为该设备设计了一套在线自动计重算法。在计重算法中,高速工业相机采集到光学玻璃的图像后,首先识别玻璃横截面的位置特征,并对轮廓进行拟合,得出当前横截面的面积;然后结合伺服电机对玻璃推进的进给量,对面积进行积分,计算出累计的体积与质量。当累计质量满足切割条件时,对玻璃进行切割。经实验及工厂实际应用证明,该系统具有高精度、高效率以及高安全性等特性,实际切割误差小于0.3g。该装置及算法能够高效、精确地进行条形光学玻璃的自动计重切割。
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关键词
机器视觉
自动计重切割
高速工业相机
光学玻璃
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Keywords
machine vision
automatic weighing and cutting method
high speed industrial camera
optical glass
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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