摘要：本研究提出了一種基于灰度紋理分析的鋼板表面缺陷快速檢測方法。該方法通過采集鋼板表面的圖像，利用灰度紋理分析技術識別并量化鋼板表面的缺陷特征。對采集到的圖像進行預處理，包括去噪和對比度增強；采用灰度紋理分析算法，如局部二值模式（LBP）或灰度共生矩陣（GLCM），提取圖像的紋理信息；將提取的紋理信息與預設的缺陷特征數(shù)據(jù)庫進行比對，以確定鋼板表面的缺陷類型和嚴重程度。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效提高鋼板表面缺陷檢測的準確性和效率，為鋼板質(zhì)量評估提供了一種快速、準確的技術支持。

鋼板表面缺陷快速檢測法

基于灰度紋理分析的檢測方法

一種基于灰度紋理分析的鋼板表面缺陷檢測方法，該方法包括以下步驟：采集鋼板表面紅外圖像和灰度圖像，通過對所述紅外圖像中像素點進行閾值分割，獲取存在溫度異常的缺陷區(qū)域；利用缺陷區(qū)域像素點的溫度梯度變化方向和缺陷區(qū)域的長寬比構建最優(yōu)灰度共生矩陣；通過最優(yōu)灰度共生矩陣對所述灰度圖像進行紋理特征分析，得到缺陷區(qū)域的紋理對比度，根據(jù)紋理對比度對紅外圖像進行圖像增強；通過對增強后的紅外圖像進行閾值分割，獲取缺失缺陷區(qū)域，鋼板表面缺陷包括缺陷區(qū)域和缺失缺陷區(qū)域。

基于梯度的ROI檢測算法

一種基于梯度的ROI檢測算法，通過Sobel算子邊緣檢測和分塊處理，結(jié)合方差統(tǒng)計與閾值比較，有效識別出缺陷區(qū)域，減少后續(xù)處理壓力。實驗表明該算法能有效檢測針孔、夾雜等缺陷，且對無缺陷圖像有較高識別準確性。

結(jié)合多種檢測方法

射線檢測與超聲檢測是對鋼構的內(nèi)部缺陷檢測的方法，磁粉和滲透檢測屬于對鋼構表面的檢測方法，目視和渦流檢測國外算常規(guī)，但是在國內(nèi)做的比較少，先進探傷檢測方法還有：數(shù)字射線，衍射時差法（TOFD），相控陣（PAUT），罐底板漏磁檢測（MFL），導波檢測（GW）。

以上方法都可以作為鋼板表面缺陷的快速檢測方法，具體選擇哪種方法需要根據(jù)實際情況和需求來決定。

紅外圖像增強技術應用

灰度共生矩陣優(yōu)化策略

Sobel算子在其他領域的應用

鋼板缺陷檢測成本效益分析

基于灰度紋理分析的鋼板表面缺陷檢測方法與流程

1.本發(fā)明涉及缺陷檢測技術領域，具體涉及基于灰度紋理分析的鋼板表面缺陷檢測方法。 2.目前，連鑄鋼板是鋼鐵產(chǎn)業(yè)的主要產(chǎn)品之一，我國當代鋼鐵整體質(zhì)量有大幅提高，但與世界發(fā)達國家相比仍有一定差距，鋼板表面缺陷檢測技術仍有待提高。 鋼板表面缺陷主要分為內(nèi)部缺陷和表面缺陷。 表面缺陷是指裂紋、夾渣即皮下氣泡等可觀測缺陷，內(nèi)部缺陷是指低倍組織缺陷如中心偏析、中心疏松、裂紋等。 現(xiàn)有技術中，主要通過人工經(jīng)驗進行鋼板表面缺陷檢測。 3.本領域的技術人員發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術中存在的如下問題:鋼板表面缺陷檢測過程中，不同質(zhì)檢員的評級標準不同，對于特征不明顯的缺陷，容易存在漏檢錯檢，同時，人工檢測成本高，整體的檢測效率較低。 技術實現(xiàn)要素: 4.為了解決上述技術問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于灰度紋理分析的鋼板表面缺陷檢測方法，所采用的技術方案具體如下:本發(fā)明一個實施例提供了一種基于灰度紋理分析的鋼板表面缺陷檢測方法，該方法包括以下步驟:采集鋼板表面紅外圖像和灰度圖像，通過對所述紅外圖像中像素點進行閾值分割，獲取存在溫度異常的缺陷區(qū)域;利用缺陷區(qū)域像素點的溫度梯度變化方向和缺陷區(qū)域的長寬比構建最優(yōu)灰度共生矩陣;通過最優(yōu)灰度共生矩陣對所述灰度圖像進行紋理特征分析，得到缺陷區(qū)域的紋理對比度，根據(jù)紋理對比度對紅外圖像進行圖像增強;通過對增強后的紅外圖像進行閾值分割，獲取缺失缺陷區(qū)域，鋼板表面缺陷包括缺陷區(qū)域和缺失缺陷區(qū)域。 5.進一步地，所述獲取存在溫度異常的缺陷區(qū)域的方法，包括:利用閾值對所述紅外圖像進行標注，得到掩膜圖像，利用掩膜圖像與所述紅外圖像相乘，獲取所述溫度異常的缺陷區(qū)域。 6.進一步地，所述獲取掩膜圖像的方法為:將所述紅外圖像中像素值大于閾值的像素點標注為1，像素值小于等于閾值的像素點標注為0，得到所述掩膜圖像。 7.進一步地，所述最優(yōu)灰度共生矩陣的構建過程，包括:根據(jù)缺陷區(qū)域長寬比獲取橫向偏移步長和縱向偏移步長，利用橫向偏移步長和縱向偏移步長獲取每個像素點的匹配像素點，每個像素點與其對應的匹配像素點組成灰度對; 根據(jù)溫度梯度變化方向與四個偏移方向計算偏移角度差值，利用偏移角度差值作為四個偏移方向?qū)幕叶裙采仃嚈嘀叵禂?shù)，通過權重系數(shù)對四個偏移方向的灰度共生矩陣進行加權求和，獲取所述最優(yōu)灰度共生矩陣。 8.進一步地，所述紋理對比度的獲取方法為:根據(jù)最優(yōu)灰度共生矩陣內(nèi)的像素點的灰度值計算紋理對比度，紋理對比度公式為:其中，表示第個和第個像素點的灰度值，表示灰度對的概率值，表示灰度對出現(xiàn)的頻數(shù)，表示方形圖像灰度對的總數(shù)。 9.進一步地，所述缺陷區(qū)域長寬比的獲取方法，包括:獲取溫度異常的缺陷區(qū)域的最小外接矩形，根據(jù)最小外接矩形的長和寬，計算所述缺陷區(qū)域的長寬比。 10.進一步地，所述溫度梯度變化方向的獲取方法，包括:以溫度梯度最大的像素點作為缺陷像素點，獲取不同缺陷像素點的溫度梯度方向與水平方向夾角的余弦值，利用余弦值判斷缺陷主要溫度梯度變化方向;當溫度梯度方向與水平方向的夾角的余弦值大于余弦閾值時，則將對應缺陷像素點視為相同延展方向;當溫度梯度方向與水平方向的夾角的余弦值小于等于余弦閾值時，則將對應缺陷像素點視為不同延展方向，將相同延展方向的缺陷像素點的溫度梯度方向與水平方向的夾角作為所述溫度梯度變化方向。 11.進一步地，所述獲取缺失缺陷區(qū)域的方法，包括:以紋理對比度作為權重因子，與紅外圖像內(nèi)所有像素點的溫度值相乘，得到增強后的紅外圖像，對增強后的紅外圖像重新進行閾值分割，獲取缺失缺陷區(qū)域。 12.本發(fā)明實施例至少具有如下有益效果:(1)根據(jù)缺陷區(qū)域長寬比獲取橫向偏移步長和縱向偏移步長，利用橫向偏移步長和縱向偏移步長獲取每個像素點的匹配像素點構成灰度對，能夠更好的獲取缺陷區(qū)域像素點的細節(jié)紋理特征信息。 13.(2)利用溫度梯度變化方向與所選取的四個偏移方向之間的偏移方向差值作為權重系數(shù)，獲取最優(yōu)灰度共生矩陣，并利用紋理對比度特征對紅外圖像進行增強，能夠解決不明顯缺陷點對熱量傳播方向影響較小的問題，提高缺陷點的識別精度。 14.為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案和優(yōu)點，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它附圖。 15.圖1為本發(fā)明一個實施例提供的一種基于灰度紋理分析的鋼板表面缺陷檢測方法 16.為了更進一步闡述本發(fā)明為達成預定發(fā)明目的所采取的技術手段及功效，以下結(jié)合附圖及較佳實施例，對依據(jù)本發(fā)明提出的一種結(jié)構件生產(chǎn)信息視覺測量方法，其具體實施方式、結(jié)構、特征及其功效，詳細說明如下。 在下述說明中，不同的“一個實施例”或“另一個實施例”指的不一定是同一實施例。

鋼板表面缺陷感興趣區(qū)域檢測算法

鋼板表面缺陷感興趣區(qū)域檢測算法 https://blog.csdn.net/weixin_43845941/article/details/86477744版權鋼板表面缺陷檢測的關鍵是圖像預處理，包括ROI檢測、去噪和增強。 本文提出一種基于梯度的ROI檢測算法，通過Sobel算子邊緣檢測和分塊處理，結(jié)合方差統(tǒng)計與閾值比較，有效識別出缺陷區(qū)域，減少后續(xù)處理壓力。 實驗表明該算法能有效檢測針孔、夾雜等缺陷，且對無缺陷圖像有較高識別準確性。 我們對Markdown編輯器進行了一些功能拓展與語法支持，除了標準的Markdown編輯器功能，我們增加了如下幾點新功能，幫助你用它寫博客: 當然，我們?yōu)榱俗層脩舾颖憬?，我們增加了圖片拖拽功能。 SmartyPants將ASCII標點字符轉(zhuǎn)換為智能印刷標點HTML實體。例如:。 TYPE ASCII HTML Single backticks 'Isn't this fun?' ‘Isn’t this fun?’ Quotes Isn't this fun? Isn’t this fun? Dashes -- is en-dash， --- is em-dash – is en-dash， — is em-dash 創(chuàng)建一個自定義列表 OpenCV基本操作(python開發(fā))——(8)實現(xiàn)芯片瑕疵檢測 小白第一次嘗試投稿，持續(xù)了5天對本項目成功運行，過的非常的恍惚，實在是太痛苦!故在此將整個過程記錄于此，說明:1.在源代碼的基礎上進行了修改(但修改量不大)2.但是源代碼是可以運行出來的原文地址:但是建議從此項目中進入:(理由下文會說)為之前逃避學習編程留下悔恨的淚水，在此和各位朋友們記錄一下前期掉的坑:本菜主妄想在本地運行這個，那不就意味著都部署環(huán)境?!1.部署tensorflow框架(失敗)2.pycharm+anaconda(數(shù)據(jù)集分析正確，訓練出錯)3.ai 01-06 6.**圖像分割與目標檢測**:通過連通成分標記(bwlabel)和區(qū)域?qū)傩苑治?，可以將感興趣的缺陷區(qū)域分離出來。 然后，利用形狀特征(如面積、周長、圓度)和位置信息進行進一步篩選和分類。 7.**機器學習與模式識別*...。 目標檢測是指識別圖像中包含的所有感興趣的目標并確定它們的位置和類別。 在工業(yè)自動化和質(zhì)量控制中，鋼板缺陷檢測尤為重要，能夠及時發(fā)現(xiàn)鋼板生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的各種缺陷，對于保障產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率具有決定性意義。 ...。 05-23 03-02 12-06 金屬是一種在自然界中廣泛存在的富有延展、導電、導熱等性質(zhì)的物質(zhì)，在生活中應用極為普遍。 金屬元素是人們生產(chǎn)和生活的主要物質(zhì)資源，也是現(xiàn)代工業(yè)中非常重要和應用最多的一類物質(zhì)。 金屬材料生產(chǎn)運行環(huán)境相對惡劣，導致金屬表面產(chǎn)生各種瑕疵缺陷，嚴重影響產(chǎn)品質(zhì)量，影響企業(yè)效益。 所以對金屬表面瑕疵缺陷進行自動化檢測顯得尤為重要。 10-01 40萬+ 1.余額是錢包充值的虛擬貨幣，按照1:1的比例進行支付金額的抵扣。 2.余額無法直接購買下載，可以購買VIP、付費專欄及課程。

探傷檢測

其中射線檢測與超聲檢測是對鋼構的內(nèi)部缺陷檢測的方法，磁粉和滲透檢測屬于對鋼構表面的檢測方法，目視和渦流檢測國外算常規(guī)，但是在國內(nèi)做的比較少，先進探傷檢測方法還有:數(shù)字射線，衍射時差法(TOFD)，相控陣(PAUT)，罐底板漏磁檢測(MFL)，導波檢測(GW)。 射線檢測(RT)、超聲檢測(UT)、磁粉檢測(MT)、滲透檢測(PT)、目視檢測(VT)、渦流檢測(ET) 探傷檢測是指探測金屬材料或部件內(nèi)部的裂紋或缺陷。 《鋼結(jié)構超聲波探傷及質(zhì)量分級法(JG/T203-2007)》《鋼結(jié)構工程施工質(zhì)量驗收規(guī)范》GB50205-2001 1、鋼材原材有關項目的檢測，合格證、拉伸和彎曲試驗; 2、焊接工藝評定試驗; 3、焊縫無損檢測，超聲波、X射線或磁粉等; 4、高強度螺栓扭矩系數(shù)或預拉力試驗; 5、高強度螺栓連接面抗滑移系數(shù)檢測; 6、鋼網(wǎng)架節(jié)點承載力試驗; 7、鋼結(jié)構防火涂料性能試驗等。 1、超聲探傷(UT)超聲探傷在受檢鋼板前發(fā)射超聲波，若鋼板中存在缺陷，那么超聲波會因為缺陷發(fā)生反射、折射或變形波形，通過記錄這些變化分析缺陷的類型及其形態(tài)。 由于超聲波本身能量高、穿透性能好，且鋼板本身較為平滑，因此超聲波常用于檢測鋼板中的夾雜、縮孔、氣泡、裂紋等缺陷。 2、磁粉探傷(MT)磁粉探傷只適應于檢測表面缺陷，是指通過在設備表面敷設磁粉，利用其在磁性材料設備表面缺陷處的聚集形狀來判定缺陷的位置、大小及形態(tài)。 該方法造價較低，易于鋼鐵生產(chǎn)企業(yè)對批量板材采用。 但是對于厚度較深的特種型材，是否采用該法檢測隱藏較深的缺陷，有待實地驗證。 3、滲透檢測(PT)滲透檢測技術同樣只適用于檢測表面缺陷。 它利用滲透液涂抹在鋼板表面，然后利用清洗液擦拭表面多余的滲透液，再涂抹顯像劑，缺陷中殘留的滲透液被顯像材料吸附，從而觀測缺陷的形狀并判斷缺陷類型。 該方法在檢驗前后需要多次擦拭，工序較為繁瑣，且不能檢測內(nèi)部缺陷和表面粗糙及污濁的鋼板。 4、射線檢測(RT)將X射線或γ射線投射在鋼板表面，鋼板另外一側(cè)可放置膠皮，由于射線經(jīng)鋼板傳播、吸收后因有無缺陷而強度不一，故膠片可以記錄缺陷的形狀及位置。 該方法對夾渣、疏松和氣孔等常見鋼板缺陷檢測靈敏，缺點是該方法難以發(fā)現(xiàn)缺陷的具體深度，不容易發(fā)現(xiàn)裂紋。 5、視覺檢測(VI) 視覺檢測方法是通過機器視覺系統(tǒng)(CCD陣線攝像機)掃描鋼板表面，將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設備動作。 改方法可以實現(xiàn)在線高速檢測。

一種鋼板表面缺陷檢測方法及系統(tǒng)與流程

本發(fā)明涉及缺陷檢測領域，特別是指一種鋼板表面缺陷檢測方法及系統(tǒng)。 背景技術鋼板的生產(chǎn)技術是鋼鐵工業(yè)發(fā)展水平的一個重要標志，其產(chǎn)品在汽車工業(yè)、船舶工業(yè)、國防工業(yè)、航空航天和化工設備等領域得到了廣泛的應用。 鋼板在生產(chǎn)過程中由于受到原材料、軋制工藝和系統(tǒng)控制等諸多技術因素的影響，其表面出現(xiàn)擦疤(scar)、劃傷(scratch)、夾雜(inclusion)、毛刺(burr)、起皮(seam)、鐵鱗(ironscale)等缺陷的情況時有發(fā)生。 這些缺陷不僅會影響鋼板表面的外觀完整性，還會對鋼板的耐磨性、抗...。 注意:該技術已申請專利，請尊重研發(fā)人員的辛勤研發(fā)付出，在未取得專利權人授權前，僅供技術研究參考不得用于商業(yè)用途。 該專利適合技術人員進行技術研發(fā)參考，增加技術思路，做技術知識儲備，不適合論文引用。 請注意，此類技術沒有源代碼，用于學習研究技術思路。 提示:您尚未登錄，請點后下載，如果您還沒有賬戶請點，登陸完成后，請刷新本頁查看技術詳細信息。 王老師:1.網(wǎng)絡安全;物聯(lián)網(wǎng)安全、大數(shù)據(jù)安全2.安全態(tài)勢感知、輿情分析和控制3.區(qū)塊鏈及應用 張老師:1.內(nèi)燃機燃燒及能效管理技術2.計算機數(shù)據(jù)采集與智能算法3.助航設備開發(fā)

opencv表面缺陷檢測_機器視覺檢測技術在鋼板表面缺陷檢測的應用

鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)的基本架構 鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)架構主要由工業(yè)CCD攝像機、LED照明系統(tǒng)、圖像采集及處理計算機系統(tǒng)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計與管理系統(tǒng)等組成。 鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)的工作原理 LED光源以一定方向照射到鋼板表面上，CCD像機在鋼板上掃描成像，掃描所得的圖像信號經(jīng)過圖像采集卡輸入計算機，通過圖像預處理得到鋼板表面缺陷的二值圖像，提取二值圖像中的幾何特征參數(shù)，然后再進行圖像識別，判斷出是否存在缺陷。 鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)，利用機器視覺檢測技術的基本原理，在鋼板的最后一道工序代替人工檢測，鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)不僅可以實時對鋼板表面缺陷檢測，還能提供數(shù)據(jù)庫管理缺陷以及鋼板其他信息，為管理人員提供方便的數(shù)據(jù)統(tǒng)計及報表打印功能，輔助進行鋼板質(zhì)量管理工作。 機器視覺檢測技術在不銹鋼表面檢測與研磨領域得到廣泛運用。 四元數(shù)致力于運動控制、圖像與視覺傳感等工業(yè)自動化技術的研發(fā)和應用，產(chǎn)品廣泛應用于印刷設備、模切設備、貼合設備、多軸數(shù)控設備、機械手、電子加工和檢測設備、激光加工設備、拋光機械生產(chǎn)自動化等工業(yè)控制領域。 傳統(tǒng)人工目檢已遠不能滿足工業(yè)生產(chǎn)要求，如何及時對鋼板表面缺陷檢測利用機器視覺檢測技術的鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)是在不銹鋼研磨線上對鋼板上下表面利用機器視覺檢測技術進行實時檢測，通過圖像采集卡在特殊光源的配合下獲取鋼板表面的圖像，自動從圖像中準確定位并... 基于Opencv的工業(yè)測量部分核心類文檔接口:測量SDK的接口為CTSMeasure，作為類導出供應用程序調(diào)用。 管理:整個測量SDK的調(diào)度中心CTSMeasureManager，統(tǒng)一管理接口和實現(xiàn)。 圖形:所有圖形都繼承自CTSMeasureUnit，充當連接各個圖形類型和管理類 CTSMeasureManager的橋梁。 提供兩種方法，公共方法(有具體實現(xiàn))，個別方法(虛函數(shù)，派生子類可根據(jù)自己的需要重載此方法)。 如下圖所示為某種用于試劑檢驗的產(chǎn)品，需要利用機器視覺的方法檢測產(chǎn)品的缺陷。 本設計的目的是綜合運用圖像處理的知識，檢測產(chǎn)品是否有嚴重缺陷。 在檢測算法之前，作為圖像的預處理，檢測和定位產(chǎn)品的外輪廓，矯正產(chǎn)品的姿態(tài)，對于后續(xù)的算法處理有著重要的意義。 數(shù)據(jù)為真實的工業(yè)產(chǎn)品成像，分為放在OK，NG目錄下。 數(shù)據(jù)提取地址鏈接提取碼:s3jl，OK目錄下的 魚眼相機成像模型以及基于OpenCV標定魚眼鏡頭(C++) 二爺?shù)牟┛?魚眼鏡頭一般是由十幾個不同的透鏡組合而成的，在成像的過程中，入射光線經(jīng)過不同程度的折射，投影到尺寸有限的成像平面上，使得魚眼鏡頭與普通鏡頭相比起來擁有了更大的視野范圍。 上式表示的模型是根據(jù)四種魚眼相機投影模型得出的一種通用魚眼相機多項式模型。 上述式子中，rd表示魚眼圖像中的點到畸變中心的距離，是魚眼相機的焦距，是入射光線與魚眼相機光軸之間的夾角，即入射角。 【Opencv工程開發(fā)所用類】能完美嵌入目標檢測、語義分割等計算機視覺任務的視頻攝像頭類 向往有那么一天夢幻的步態(tài)識別落地，開花! 轉(zhuǎn)自:機器視覺表面缺陷檢測綜述 《中國圖像圖形學報》 小白學視覺 點擊上方"小白學視覺"，選擇加"星標"或"置頂"重磅干貨，第一時間送達導讀FILE鋼鐵是現(xiàn)代工業(yè)最重要的建筑材料之一，不僅在民用領域，在軍事領域也是重要的制造材料。 鋼鐵企業(yè)對生產(chǎn)的鋼鐵進行缺陷檢查，是保證鋼鐵產(chǎn)品質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)。 借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法和U-Net結(jié)構，可以準確地檢測出鋼鐵平面的焊接故障，還能評估它的嚴重程度。 01介紹焊接缺陷可以定義為焊...工業(yè)缺陷檢測項目實戰(zhàn)(二)--基于深度學習框架yolov5的鋼鐵表面缺陷檢測 基于深度學習框架yolov5的鋼鐵表面缺陷檢測首先說明: 我做這個的主要目的，是利用opencv的C++代碼，加載深度學習模型框架進行檢測識別。 也就是說，在yolov5訓練完后，用C++部署訓練好的權重和網(wǎng)絡模型，然后進行檢測。 這個過程，遇到特別多的坑，這里要給大家一一列出來，也防止我以后自己忘記哈哈哈哈。 。 一篇文章，感興趣的可以看一下，基于OpenCV的木材表面缺陷檢測系統(tǒng) 在一個圖像中檢測目標是圖像分割的一個例子。 如果把一幅圖像看做一個具有山(高亮度)和低谷(低亮度)的表面，那么這個變換在一幅圖像中找亮度低谷。 基于機器視覺的太陽能電池片表面缺陷檢測的研究! 常規(guī)定義:在一個多邊形中，其邊緣或內(nèi)部任意兩個點的連線都包含在多邊形的邊界或者內(nèi)部，這個多邊形稱為凸包。 嚴謹定義:包含點集合S中所有點的最小凸多邊形稱為凸包。 ④調(diào)用API檢測凸包;1-1--檢測輪廓API。 1-2--繪制輪廓API。 2--檢測并繪制凸包。 2-1--凸包的概念。 檢測凸包的原理可參考。

鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

摘要: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。 針對目前國內(nèi)鋼板表面缺陷檢測方法比較落后、檢測效 像模式匹配等技術，實現(xiàn)了鋼板表面的自動拍照、缺陷檢測及生產(chǎn)和缺陷信息的保存;依據(jù)圖片的幾何學特征和光學特征 等，實現(xiàn)了缺陷檢測算法，包括缺陷識別和缺陷分類。 在此基礎上開發(fā)的鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)已經(jīng)成功地應用到了現(xiàn)實 的鋼板生產(chǎn)中。 關鍵詞:表面缺陷;缺陷識別;缺陷分類;模式匹配 :;;; 中圖分類號:文獻標識碼: 輥印、刮傷、針眼、磷皮、孔洞、麻點等不同類型的缺陷。 這 引言些缺陷不僅影響產(chǎn)品的外觀，而且降低了產(chǎn)品的抗腐蝕性、 耐磨性和疲勞強度等性能。 如何在生產(chǎn)過程中實時檢測鋼 隨著經(jīng)濟的飛速發(fā)展，鋼材作為經(jīng)濟建設的基礎材料，板的表面缺陷，從而控制和提高鋼板的表面質(zhì)量，一直是鋼 需求量越來越大，產(chǎn)量也逐年遞增。 鋼板作為鋼材的主要鐵生產(chǎn)、加工企業(yè)非常關注的問題。 型材之一，其質(zhì)量的重要性不言而喻。 鋼板的表面質(zhì)量是作為系統(tǒng)的核心技術之一，鋼板表面缺陷檢測技術的 鋼板最為重要的質(zhì)量因素之一，其優(yōu)劣直接影響到最終產(chǎn)發(fā)展經(jīng)歷了人工檢測、新興技術和信息化等幾個階段。 品的質(zhì)量與性能。 然而，在生產(chǎn)加工過程中，由于原材目前，國內(nèi)鋼鐵制造、加工企業(yè)通常采用人工目視抽檢和頻 料、軋制設備和工藝等原因，導致鋼板表面出現(xiàn)結(jié)疤、裂紋、閃光檢測等方法進行表面質(zhì)量檢測，經(jīng)過概率計算并參考 :王志成。 一，男，河北唐山人，碩士生，研究方向為計算機圖形與圖像處理;吳壯志，副教授;馮路，碩士生;唐發(fā)根，教 通訊地址:北京市北京航空航天大學計算機學院;: :，，，..一 檢測員的經(jīng)驗數(shù)據(jù)，形成鋼板的綜合質(zhì)量評估。 該款工業(yè)照相 法抽檢率低，不能%反映鋼板表面質(zhì)量;實時性差，遠機焦距確定為，靶面確定為..， 不能滿足在線高速的生產(chǎn)節(jié)奏;缺乏檢測的一致性和科學由此確定了照相機的視場范圍約為:。 性、檢測的置信度低;檢測環(huán)境惡劣，對人身及設備損害較生產(chǎn)線上的鋼板寬度為，并且工業(yè)照相機的 大等。 種種缺點使得檢測的效果并不是十分理想。 視場范圍已經(jīng)確定為。 所以，為了達到客 計算機視覺檢測作為新興的缺陷檢測技術，隨著計算戶端的要求即拍照范圍覆蓋鋼板的正反所有表面，至少要 機技術和人工智能等技術的長足發(fā)展，越來越受到鋼板表用正反各兩個，共四臺工業(yè)照相機在一定的頻率下不停地 面缺陷檢測領域的青睞。 國外一些發(fā)達國家早已經(jīng)將其應拍照參見圖。 生產(chǎn)線上鋼板的最大運行速度為 用到了鋼板表面缺陷檢測中，生產(chǎn)出了比較成熟的檢測系/，所以照相機的拍照頻率達到/幀/ 統(tǒng)，比如德國公司的系統(tǒng)。 但是，由于秒就能保證覆蓋鋼板的所有表面。 為了提高客戶端的工作 成本和產(chǎn)權等因素，并沒有廣泛應用到國內(nèi)鋼鐵生產(chǎn)中。 效率，每臺工業(yè)照相機由一臺客戶端主機控制。 所以，研究具有自主知識產(chǎn)權的鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)受 到國內(nèi)鋼鐵企業(yè)越來越多的關注。 本文介紹的系統(tǒng)采用了 計算機視覺技術，實現(xiàn)了照相機的自動拍照與缺陷的自動 檢測等功能，滿足了鋼板生產(chǎn)廠商對于表面缺陷自動檢測 系統(tǒng)的需求。 而且，由于板材生產(chǎn)的共性，只需稍作改造即 可應用到其他板材生產(chǎn)中。 圖生產(chǎn)線示意圖 .需求概述 為了實現(xiàn)客戶端自動拍照，在生產(chǎn)線傳送鋼板的卷軸 本系統(tǒng)為唐山某鋼板生產(chǎn)公司委托開發(fā)的鋼板表面缺上安裝一個計數(shù)器。 陷檢測系統(tǒng)。 由此，可以計算出系統(tǒng)應每隔個脈 和銷售的小卷鋼板，而鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)完成的工作沖拍照一次。 主要是實時地檢測鋼板表面，判斷是否存在缺陷，并對缺陷客戶端和服務器端通過交換機相連接形成局域網(wǎng)，實 進行分類和記錄相關的信息。 現(xiàn)圖片和計數(shù)器值的傳送。 根據(jù)工業(yè)照相機的分辨 生產(chǎn)線主要分為兩部分:對鋼板進行傳送和剪切的生率，每張照片的數(shù)據(jù)大小為×.，每 產(chǎn)部分和生產(chǎn)工人操作生產(chǎn)線的操作臺部分。 為了保護生秒上傳至服務端的數(shù)據(jù)量最大為.××。 這 產(chǎn)工人，操作臺與生產(chǎn)線有一定的距離。 為了達到實時監(jiān)就要求系統(tǒng)的交換機是/帶寬的交換機。 控鋼板生產(chǎn)情況的目的，將系統(tǒng)設計成了客戶端/服務器端由于現(xiàn)場環(huán)境的限制，照相機并不能安裝在分割兩卷 模式。 這就使得在這段距離內(nèi)的鋼板，對其表面進 近，以便與操作臺相連，記錄操作信息。 服務器端負責缺陷行拍照發(fā)生在前一段鋼板運行的時間內(nèi)。 但是，這些圖片 檢測，并記錄缺陷信息及生產(chǎn)時的一些生產(chǎn)信息，以便對產(chǎn)卻是屬于下一段鋼板參見圖。 為了解決這個問題，系 品進行分等和改進生產(chǎn)工藝。 統(tǒng)應該記錄各個生產(chǎn)操作，通過各種操作信號以及這些信 經(jīng)過調(diào)研及總結(jié)得出了鋼板生產(chǎn)的具體過程，其流程號發(fā)生時的計數(shù)器值來計算出究竟哪些圖片屬于上一卷鋼 如圖所示。

Matlab對鋼板表面缺陷檢測:幾何校正、分割、填充紅色、計算面積

Matlab對鋼板表面缺陷檢測:幾何校正、分割、填充紅色、計算面積 01-06 05-06 該資源是一個基于MATLAB的平面參數(shù)測量系統(tǒng)，主要用于檢測帶缺陷的光伏面板并進行缺陷定位及面積計算。 MATLAB是一款強大的數(shù)學計算軟件，被廣泛應用于科研、工程和教育領域，尤其是信號處理、圖像分析和數(shù)值計算等...。 校正這一問題通常需要進行空間變換，包括已知和未知映射關系下的幾何校正。 已知映射關系時，可以直接應用相應的數(shù)學模型進行校正;而在映射關系未知的情況下，需要通過算法估計這些關系。 在空間變換過程中，灰度...。 04-01 本資料包【缺陷檢測】基于形態(tài)學實現(xiàn)印刷電路板缺陷檢測技術附matlab代碼.zip聚焦于利用圖像處理中的形態(tài)學方法進行PCB缺陷檢測，并提供了MATLAB代碼實例，有助于深入理解和應用這一技術。 形態(tài)學是圖像處理...。 03-09 該課題為基于形態(tài)學的缺陷檢測，素材采用的是光伏板缺陷。 通過灰度，二值化，邊緣檢測，形態(tài)學，開閉運算，去除小面積干擾等方法，判斷出缺陷所在，定位，并且框出，且計算出各個塊面積。 配有一個人機交互界面，把缺陷個數(shù)，面積等分別顯示到GUI界面上。 05-23 06-04 12-06 金屬是一種在自然界中廣泛存在的富有延展、導電、導熱等性質(zhì)的物質(zhì)，在生活中應用極為普遍。 金屬元素是人們生產(chǎn)和生活的主要物質(zhì)資源，也是現(xiàn)代工業(yè)中非常重要和應用最多的一類物質(zhì)。 金屬材料生產(chǎn)運行環(huán)境相對惡劣，導致金屬表面產(chǎn)生各種瑕疵缺陷，嚴重影響產(chǎn)品質(zhì)量，影響企業(yè)效益。 所以對金屬表面瑕疵缺陷進行自動化檢測顯得尤為重要。 04-22 在圖像處理領域，圖像畸變校正是一...總的來說，MATLAB作為強大的圖像處理工具，提供了全面的支持來實現(xiàn)圖像畸變校正，通過對相關函數(shù)和步驟的理解與實踐，開發(fā)者能夠有效地解決圖像變形問題，提升圖像質(zhì)量和處理效率。 1.余額是錢包充值的虛擬貨幣，按照1:1的比例進行支付金額的抵扣。 2.余額無法直接購買下載，可以購買VIP、付費專欄及課程。

鋼板表面缺陷檢測方法

在鋼板加工過程中，由于原材料、軋制設備、工藝等多種原因，使鋼板表面經(jīng)常出現(xiàn)傷痕、裂紋、軋痕、劃痕、針孔、氧化皮、孔洞、凹坑等缺陷。 這些缺陷不僅會影響產(chǎn)品的外觀，還會降低產(chǎn)品的耐腐蝕性、耐磨性和疲勞強度。 隨著CCD技術、圖像處理技術，尤其是計算機技術、機器視覺技術的飛速發(fā)展，使得鋼材表面質(zhì)量的在線檢測成為可能。 該在線檢測系統(tǒng)可以在生產(chǎn)線正常運行的情況下，實時、高效地檢測出鋼板表面的各種缺陷。 通過統(tǒng)計分析，參照產(chǎn)品質(zhì)量等級標準，可以對單個或批次產(chǎn)品的質(zhì)量狀況進行評價，并提供給工廠質(zhì)量控制部門作為其決策依據(jù)。 鋼板表面檢測 【檢測問題】 ●系統(tǒng)必須能在線檢測鋼板表面的瑕疵，如劃痕、刮傷、孔洞、結(jié)疤、墊坑等表面異常。 ●系統(tǒng)能應對因鋼板寬度變化、以及鋼板在移動過程中產(chǎn)生的扭曲或傾斜、鋼板表面有油污或水滴所造成的干擾。 ●瑕疵檢測具備自學習、自適應功能適合于不同寬度、不同顏色、不同速度的要求，還必須應用模式識別、自動暴光、防抖動、瑕疵報警等功能。 瑕疵檢測和瑕疵報警是動態(tài)實時的。 ●系統(tǒng)必須具備精度高、故障點少等特點，需用工業(yè)級數(shù)字攝像機和工業(yè)級PC機相接合來完成系統(tǒng)任務。 ●系統(tǒng)必須有光機電一體化設計應用技術，確保系統(tǒng)集成高效。 【系統(tǒng)指標】 1、鋼板瑕疵檢測系統(tǒng)能在0.2秒內(nèi)給出是否存在瑕疵，若鋼板表面存在瑕疵，標識出瑕疵位置且報警提示。 2、對有瑕疵的圖像進行保存，有待鋼板質(zhì)量評估以及其它后續(xù)處理。 3、鋼板瑕疵檢測系統(tǒng)檢測瑕疵大小的誤差精度可調(diào)。 鋼板缺陷檢測 4、通過友好人機界面在圖像中標識出瑕疵的位置，并給予報警提示。 5、系統(tǒng)可以記錄和存儲瑕疵的圖片，以及圖片在被檢測鋼帶卷繞中的位置，以供對整個鋼帶的質(zhì)量進行定量的分析和評估。

一種鋼板表面缺陷檢測方法

IPC分類號G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08CPC分類號- 發(fā)明人李井先，岳晨，李福存，王蘇楊，林文輝，楊愛玲，楊波，王雨澄，馬超 申請人地址江蘇省南京市江北新區(qū)中山科技園科創(chuàng)大道9號A5棟五層申請人郵編211500 本申請涉及圖像處理領域，具體提供一種鋼板表面缺陷檢測方法，包括:獲取鋼板表面原始圖像數(shù)據(jù);根據(jù)原始圖像數(shù)據(jù)，建立鋼板表面缺陷標注數(shù)據(jù)集;根據(jù)訓練集訓練目標檢測模型，以得到訓練模型;將測試集導入訓練模型，得到目標檢測推理結(jié)果;根據(jù)誤檢的缺陷類型從所述目標檢測推理結(jié)果中確定誤檢背景圖像;生成二分類數(shù)據(jù)集，二分類數(shù)據(jù)集包括標注數(shù)據(jù)集中的缺陷圖像以及誤檢背景圖像;使用二分類數(shù)據(jù)集訓練多個分類模型，以得到第一候選模型;組合第一候選模型以得到最優(yōu)組合模型，并將目標檢測推理結(jié)果代入最優(yōu)組合模型以對目標檢測推理結(jié)果進行優(yōu)化。 通過目標檢測以及最優(yōu)組合優(yōu)化檢測結(jié)果，達到提升缺陷的檢出率，降低缺陷誤檢率的目的。

鋼板表面缺陷的檢測與實施

無錫東富達自主開發(fā)的鋼板表面質(zhì)量在線檢測系統(tǒng)，主要由工業(yè)圖像傳感器、專用光源、控制設備、計算機圖像處理單元和終端控制設備等構成，能對生產(chǎn)線上鋼板的表面缺陷和缺陷產(chǎn)生位置等進行在線檢測和記錄。 鋼板表面缺陷的檢測與實施 鋼板表面質(zhì)量是鋼板質(zhì)量的重要指標之一，表面質(zhì)量的優(yōu)劣直接影響其最終產(chǎn)品的質(zhì)量與性能。 在鋼板加工過程中，由于原材料、軋制設備和工藝等多種原因，常常導致鋼板表面出現(xiàn)結(jié)疤、裂紋、輥印、刮傷、針眼、鱗皮、孔洞、麻點等各種缺陷。 這些缺陷不僅影響到產(chǎn)品的外觀，而且降低了產(chǎn)品的抗腐蝕性、耐磨性和疲勞強度等性能。 如何在生產(chǎn)過程中快速檢測鋼板的表面質(zhì)量，有效控制和提高產(chǎn)品的表面質(zhì)量，降低產(chǎn)品的次品率，提高勞動生產(chǎn)效率，對于鋼板加工企業(yè)具有十分重要的現(xiàn)實意義。 目前鋼板表面缺陷檢測的方法，主要有傳統(tǒng)的無損檢測和現(xiàn)代的機器視覺技術。 其中，無損檢測技術主要有渦流檢測技術、紅外檢測技術和漏磁檢測技術等。 但是，由于這些技術方法并非十全十美，有的還存在各種不同的缺點，比如檢測精度低、檢測速度慢、無法對缺陷進行分類、缺陷漏檢率高、現(xiàn)場安裝條件苛刻等，因此并不能完全滿足高速軋制帶鋼表面質(zhì)量檢測的要求。 表面缺陷檢測 隨著CCD(電荷耦合元件)技術、圖像處理技術，尤其是計算機技術的飛速發(fā)展，機器視覺技術也迅速發(fā)展，使鋼板表面質(zhì)量在線檢測成為可能。 這種在線檢測系統(tǒng)可在生產(chǎn)線正常運行的條件下實時、高效地檢測出鋼板表面的各類缺陷，通過統(tǒng)計分析并參照產(chǎn)品質(zhì)量等級評定標準，評估出單個或批量產(chǎn)品的質(zhì)量狀況，并提供給工廠質(zhì)量控制部門，作為其決策的依據(jù)。 當檢測到鋼板表面存在缺陷時，系統(tǒng)可根據(jù)需要發(fā)出相應的控制或報警信號，并且將缺陷位置、類型和鋼板缺陷圖片等信息數(shù)據(jù)記錄并顯示在軟件上。

鋼板表面缺陷檢測關鍵技術研究

鋼板表面缺陷檢測關鍵技術研究 摘要:鋼板表面缺陷檢測技術在國內(nèi)外鋼鐵企業(yè)和研究機構已經(jīng)開展十年左右，并取得了一定的成果。但是，隨著時代的進步和市場需求的深化，特別是IT、互聯(lián)網(wǎng)、云服務的高速擴張，鋼鐵行業(yè)也不可避免的受到?jīng)_擊。為適應市場的變化，國內(nèi)外的鋼鐵企業(yè)開始全面的布局帶鋼生產(chǎn)線的表面質(zhì)量檢測與控制。一方面，市場對優(yōu)質(zhì)鋼材的高質(zhì)量要求和對產(chǎn)品生產(chǎn)的高速性要求，鋼鐵企業(yè)必須不斷提高生產(chǎn)線的鋼板表面質(zhì)量監(jiān)控標準和生產(chǎn)線的效率;另一方面，鋼鐵企業(yè)不再只針對單一的獨立生產(chǎn)線進行配備表面缺陷檢測系統(tǒng)，而是所有生產(chǎn)線全面布局表面質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)，以實現(xiàn)資源的可重復利用和優(yōu)化配比。這造成國內(nèi)外現(xiàn)有的研究... 出版:《中國學術期刊(光盤版)》電子雜志社有限公司 違法和不良信息舉報電話:400-062-8866

一種快速識別鋼板表面缺陷的檢驗方法

批注本地保存成功，開通會員云端永久保存去開通 一種快速識別鋼板表面缺陷的檢驗方法

一種快速識別鋼板表面缺陷的檢驗方法

一種快速識別鋼板表面缺陷的檢驗方法一種快速識別鋼板表面缺陷的檢驗方法本發(fā)明公開了一種快速識別鋼板表面缺陷的檢驗方法，該方法利用LED燈，通過調(diào)整科學的光線角度、距離與光束，再通過攝像機連接電腦，在電腦中進行圖像處理，能夠更為直觀檢測和記錄鋼

鋼板外表面缺陷檢測、磁粉探傷檢驗鋼板外表面缺陷檢測視頻

鋼板外表面缺陷檢測、磁粉探傷檢驗 鋼板外表面缺陷檢測 饒經(jīng)理請說明來自順企網(wǎng)，優(yōu)惠更多 請賣家聯(lián)系我 產(chǎn)品詳細介紹 見的缺陷是折疊、夾雜、縮孔、氣泡、分層以及裂紋等。用于探傷的方法主要有:。 1.超聲探傷(UT) 超聲探傷在受檢鋼板前發(fā)射超聲波，若鋼板中存在缺陷，那么超聲波會因為缺陷發(fā)生反射.折射或變形波形，通過記錄這些變化分析缺陷的類型及其 由于超聲波本身能量高、穿透性能好，且鋼板本身較為平滑，因此超聲波常用于檢測鋼板中的夾雜、縮孔、氣泡、裂紋等缺陷。 2.磁粉探傷(MT) 磁粉探傷只適應于檢測表面缺陷，是指通過在設備表面敖設磁粉，利用其在磁性材料設備表面缺陷處的聚集形狀來判定缺陷的位置、大小及形態(tài)。 該方法造價較低，易于鋼鐵生產(chǎn)企業(yè)對批量板材采用。 但是對于厚度較深的特種型材，是否采用該法檢測隱藏較深的缺陷，有待實地驗證。 3.滲透檢測(PT) 滲透檢測技術同樣只適用于檢測表面缺陷。 它利用滲運液涂抹在鋼板表面，然后利用清洗液擦拭表面多余的滲透液，再涂抹顯像劑，缺陷中殘留的滲。 透液被顯像材料吸附，從而觀測缺陷的形狀并判斷缺陷類型。 該方法在檢驗前后需要多次擦拭，工序較為繁瑣，且不能檢測內(nèi)部缺陷和表面粗糙及污濁的鋼板。 4.射線檢測(RT) 將X射線或y射線投射在鋼板表面，鋼板另外-一側(cè)可放置膠皮，由于射線經(jīng)鋼板傳播、吸收后因有無缺陷而強度不一，故膠片可以記錄缺陷的形狀及位置。 該方法對夾渣、疏松和氣孔等常見鋼板缺陷檢測靈敏，缺點是該方法難以發(fā)現(xiàn)缺陷的具體深度，不容現(xiàn)裂紋。 5、視覺檢測(VI) 視覺檢測方法是通過機器視覺系統(tǒng)(CCD陣線攝像機)掃描鋼板表面，將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和 度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設備動作。 改方法可。 實際生產(chǎn)中，對于鋼板探傷方法進行選擇，要遵從適用性、可行性、可靠性、經(jīng)濟性進行區(qū)別選擇。 經(jīng)營范圍檢測技術領域內(nèi)的技術開發(fā)、技術轉(zhuǎn)讓、技術咨詢、技術服務;建筑材料、貴金屬、化工產(chǎn)品、珠寶玉石、建筑消防設施、電氣機械、機動車性能、電氣防火技術、無線通信網(wǎng)絡系統(tǒng)性能、水質(zhì)、皮革、箱包的檢測服務;服飾、針織品、紡織品、服裝、煤炭、空氣污染、工礦企業(yè)氣體、水污染、廢料、噪聲污染、放射性污染、光污染、室內(nèi)環(huán)境、電能質(zhì)量、施工現(xiàn)場質(zhì)量、公路與橋梁、船舶、電子產(chǎn)品、無損探傷、燃氣特性、鞋類及鞋材產(chǎn)品、環(huán)境保護的檢測及監(jiān)測;公共設施安全監(jiān)測服務;軟件測試服務;裝修質(zhì)量鑒定;燃氣用具檢測;環(huán)境評估;地質(zhì)勘查技術服務;地下管線探測;安全生產(chǎn)技術服務;企業(yè)認證服務。 (依法須經(jīng)批準的項目，經(jīng)相關部門批準后方可開展經(jīng)營活動)。 公司簡介江蘇廣分檢測技術有限公司簡稱廣分檢測(GFQT)，總公司在國際大都市，具有“國際貿(mào)易中心”之稱的廣東省省會城市:廣州。 5，000.00元/次

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[單選題]檢測鋼材表面缺陷較方便的方法是:()A.目視法B.超聲法C.磁粉法D.射線法 檢測鋼材表面缺陷較方便的方法是:() [單選題]檢測鋼材表面缺陷最方便的檢測方法是()。A.射線檢測B.超聲波檢測C.磁粉檢測D.滲透檢測 [單選題]鋼材表面裂紋最適合的檢測方法是()。A.射線B.超聲C.磁粉D.滲透 [填空題]鋼材表面裂紋缺陷可用()檢出。 [判斷題]鋼材表面的麻點缺陷是由原料缺陷產(chǎn)生的。A.正確B.錯誤 [多選題]鋼材表面處理方法是()。A.AB.BC.CD.D [判斷題]磁粉探傷方法只能檢測開口于試件表面的缺陷，而不能探測近表面缺陷。()A.正確B.錯誤 [單選題]常見的材料表面缺陷檢測探傷方法不包括()。A.射線探傷B.磁粉探傷C.滲透探傷D.渦流探傷 [多選題]適合于焊縫表面缺陷的無損檢測方法有()。A.射線檢測B.超聲波檢測C.滲透檢測D.磁性檢測E.渦流檢測