工件表面缺陷检测仪.doc
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工件表面缺陷检测仪.doc
飞凌仪器品质卓越服务优良技术提供:东莞市飞凌仪器有限公司工厂地址:东莞市塘厦镇石潭布工业区页★★★视觉检测仪器★★★1、工件表面缺陷检测仪1-2页2、手机按键/键盘错反键检测仪3-4页工件表面缺陷检测仪简介本系统采用先进的线阵相机成像技术和视觉图像算法,对工件镀铜表面进行检测,主要检测表面的斑点、凹坑、划痕等缺陷。系统可根据设定指标要求自动进行检测,并对有缺陷部位进行标识。检测系统界面图如下所示:【工件表面缺陷检测仪主要功能】◇自动完成工件转动与相机获取图像同步;◇自动检测产品表面斑点、凹
工件的表面缺陷检测装置及检测方法、工件的表面检查系统以及程序.pdf
使用多个图像计算多个图像中的统计性的偏差值来制作合成图像,根据所制作的合成图像来进行缺陷检测,其中所述多个图像是通过在利用在作为表面缺陷的检测对象的工件(1)的同一位置引起周期性的亮度变化的照明装置(6)对工件进行照明的状态下摄像单元(8)连续地对工件进行摄像而得到的,并且所述多个图像是在周期性的亮度变化的1个周期中得到的。
SegNet在工件表面缺陷检测中的应用.docx
SegNet在工件表面缺陷检测中的应用标题:SegNet在工件表面缺陷检测中的应用摘要:工件表面缺陷检测在工业生产中具有重要意义,可提高产品质量以及生产效率。然而,由于工件表面缺陷种类繁多、形状复杂以及图像噪声的干扰,传统的缺陷检测算法往往难以取得理想的效果。由此,本文将SegNet网络应用于工件表面缺陷检测,以探究其在此领域的应用潜力和效果。实验证明,SegNet网络在工件表面缺陷检测中具有良好的性能和精准度,为工业生产提供了有力的支持和保障。关键词:SegNet,工件表面缺陷检测,深度学习,图像分割,
工件表面缺陷检测方法和装置.pdf
本发明公开了一种工件表面缺陷检测方法,将输入的工件的图像转换为灰度图像之后进行二值化处理之后提取所述工件的轮廓,并提取所述工件的灰度图像,通过对灰度图像进行滤波处理,过滤掉所述工件的所属表面的竖直方向上以及与水平方向成5度夹角的条形纹理之后,进行边缘锐化处理再进行自适应二值化处理之后获得轮廓图像,使用预设尺寸大小的patch进行轮廓检测处理,从而获得对应的特征向量,带入预先训练好的SVM模型进行判别运算,并输出所述判别运算的结果,因此可以准确快速的提取所述工件的对应范围的图像,大大减少后续处理过程的运算量
一种工件表面缺陷检测方法.pdf
本发明提供了一种工件表面缺陷检测方法。所述工件表面缺陷检测方法:通过改进YOLOv3‑tiny网络,得到适用于工件表面缺陷检测的网络Defect‑YOLOv3‑tiny,利用K‑Means算法生成工件表面缺陷的锚框,运用Defect‑YOLOv3‑tiny提取工件表面缺陷特征,检测工件表面缺陷。本发明的有益效果可包括:该方法有效提高了目标检测精度,减少漏检率。