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狼人发生地
首页 > 学术论文 > 基于机器视觉的污渍检测论文

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馋猫爱鱼鱼

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产品外观检测标准要求一.产品外观检测区域划分标准A面(一级区域):使用者在正常操作状态下,一直会看到的面,如:正前方、正上方;B面(二级区域):使用者在正常操作状态下,有时会看到的面,如:左、右两侧;C面(三级区域):使用者在正常操作状态下,较少会看到的面,如:后侧、底部;D面(四级区域):使用者在正常操作状态下,不会看到的面,如:内部二.检测条件:在40W日光灯或自然光线下,眼睛与被测物成45度角,距离40~50cm,目视3~6秒。三.产品外观检测标准:1. 点(污点,色点);A面:a.点直径≧不允许.(次要缺陷)b.点直径在之间,整个产品不可超过2点,且两点距离大于1cm以上(次要缺陷)c.点直径在以下整个产品不得超过3点,且每两点距离大于1cm以上(次要缺陷)B面:a.点直径≧不允许(次要缺陷)b.点直径在之间,整个产品不可超过3点,且每两点距离大于1cm以上(次要缺陷)c.点直径在以下整个产品不得超过5点,且每两点距离1cm以上(次要缺陷)C面:a.点直径≧不允许(次要缺陷)b.点直径在以下,整个产品不得超过5点,且每两点相距1cm以上(次要缺陷)2.不洁(不可擦拭):直径≧以上均不允许(次要缺陷)。3.伤痕:目视可见之刮伤﹑压伤﹑撞伤及其它伤痕均不允许。(次要缺陷)4.毛边:A﹑B面可见部份不允许毛边存在,C面毛边不得超过,若影响功能则不允许。 (主要缺陷)5.翘曲变形:实际组装产品翘曲变形,四周≧,中拱≧不允许。(主要缺陷)6.色差:严格参考样板比对,超出样板限度不允许。(次要缺陷)备注:尺寸/结构等要求严格参照工程签核样品管控。

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zhusun1989

在工业生产中总是经常遇到裂痕、划痕和变色等产品的表面缺陷问题,而这些问题不管对于人工检测还是机器视觉检测都极富挑战。其难度在于该类缺陷形状不规则、深浅对比度低,而且往往会被产品表面的自然纹理或图案所干扰。因此,表面缺陷检测对于正确打光、相机分辨率、被检测部件与工业相机的相对位置、复杂的机器视觉算法等要求非常高。 机器视觉划痕检测的基本分析过程分为两步:首先,确定检测产品表面是否有划痕,其次,在确定被分析图像上存在划痕之后,对划痕进行提取。 表面划痕通常可分为三大类: 第一类划痕,从外观上较易辨认,同时灰度变化跟周围区域对比也比较明显。可以选择较小的阈值精缺陷部分直接标记。 第一类划痕缺陷图像 第二类划痕,部分灰度值变化并不明显,整幅图像灰度比较平均,划痕面积也比较小,只有几个像素点,灰度也只比周围图像稍低,很难分辨。可以对原图像进行均值滤波,得到较平滑的图像,并与原图像相减,当其差的绝对值大于阈值时就将其置为目标,并对所有的目标进行标记,计算其面积,将面积过小的目标去掉,剩下的就标记为划痕。 第二类划痕缺陷图像 第三类划痕,各部分灰度差异较大,形状通常呈长条形,如果在一幅图像上采取固定阈值分割,则标记的缺陷部分会小于实际部分。由于这类图像的划痕狭长,单纯依靠灰度检测会将缺陷延伸部分漏掉。对于这类图像,根据其特点选择双阈值和缺陷形状特征相结合的方法。 第三类划痕缺陷图像 由于在工业检测中图像的多样性,对于每一种图像,都要经过分析综合考虑各种手段来进行处理达到效果。一般来说,划痕部分的灰度值和周围正常部分相比要暗,也就是划痕部分灰度值偏小;而且,大多都是在光滑表面,所以整幅图的灰度变化总体来说非常均匀,缺乏纹理特征。因此,划痕的检测一般使用基于统计的灰度特征或者阈值分割的方法将划痕部分标出。 基于机器视觉的表面缺陷检测量系统,可安装在具有规则形状的金属产品生产流水线上,对生产线上的每个产品的表面缺陷及外形尺寸等进行在线检测,尤其对于有金属光泽的产品的表面质量检测效果更加突出。当检测到有缺陷的工件时,系统可根据实际需求发出相应的控制信号,即可直接将废品剔除,也可控制打标机构在缺陷品上喷涂标志。

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加密算法

国家铁路建设近些年发展的十分迅猛,动车、高铁的快速建设、运营,对国家的经济建设和人们的生活质量的提高影响巨大。关于城市轨道交通的论文题目有哪些呢?下面我给大家带来城市轨道交通的论文题目参考_铁道交通的论文如何选题,希望能帮助到大家!

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