基于LabVIEW Vision的加工番茄表面霉斑缺陷检测

以Lab VIEW编程系统为软件开发平台,结合视觉开发工具包IMAQ Vision,开发了识别加工番茄表面霉斑缺陷的检测系统。该系统采用图像灰度增强、阈值分割、填充、形态学处理、粒子分析等算法对霉斑图像进行处理和分析。试验结果表明,该Lab VIEW机器视觉检测系统可准确检测加工番茄表面霉斑缺陷,且系统性能稳定可靠,为进一步开发加工番茄表面缺陷在线检测系统奠定了基础。     

基于区域亮度自适应校正算法的脐橙表面缺陷检测

【目的】针对类球型水果表面亮度分布不均现象,传统算法难以有效直接分割水果表面缺陷区域问题,提出一种基于区域亮度自适应校正的脐橙表面缺陷检测算法。【方法】选择区域经济价值较高的纽荷尔脐橙为研究对象,对其采集原始可见光RGB图像。试验中发现R-B融合分量图像灰度呈明显双峰分布,故根据直方图信息利用单阈值法(分割阈值T1=60)去除图像背景,获得R-B目标图像;基于本文提出的一种区域亮度自适应校正算法对脐橙表面缺陷进行检测,首先设定目标图像邻域窗口大小为w×w(邻域窗口大小w=13),通过对其窗口大小内较亮像素点的集合提取脐橙表面亮度信息,然后基于此表面亮度信息对去除背景的R-B目标图像进行均一化校正,经亮度校正后的图像发现其表面缺陷区域与正常组织区域灰度对比度大,宜采用单阈值法(分割阈值T=194)直接对亮度校正后的脐橙图像进行表面缺陷分割提取;最后对表面缺陷分割后的二值化图像进行面积滤波以去除杂散点及噪声。【结果】采用双峰法可在有效去除图像背景的同时完好保留目标脐橙表面信息;基于区域亮度自适应校正算法对溃疡病果、蓟马虫果、介壳虫果、虫伤果、黑星病果、风伤果、炭疽病果、裂伤果等8种常见脐橙表面缺陷果,共计356幅样本图像进行亮度校正,采用单阈值法对亮度校正后的图像进行表面缺陷分割,其分割率高,整体缺陷准确识别率达到了95.8%,平均处理每幅图像耗时0.29 s。与直方图均衡化算法、基于Retinex理论算法以及基于照度-反射理论算法得到的亮度校正图像相比,本文算法亮度校正效果最优且算法简单、缺陷识别率高、计算速度快,其运算速度分别减少了0.27、0.14和1.45 s,缺陷识别率提高了2.6%—8.2%。【结论】基于区域亮度自适应校正的脐橙表面缺陷检测算法有效解决了脐橙类水果表面亮度分布不均导致的表面缺陷难分割问题,为脐橙在线精确分级提供了技术支持,也为其他类球型水果表面缺陷快速检测提供了一种新方法。     

基于图像分割和深度学习的人造板表面缺陷检测

【目的】针对板式家具零件表面缺陷人工检测过程存在的检测效率低、准确率低、检测结果无法数字化存储等问题,提出了一种基于图像分割和深度学习算法的饰面人造板表面缺陷的检测方法。【方法】利用工业相机采集人造板图像,构建缺陷数据集,采用全局阈值和局部动态阈值算法分割表面缺陷与图像截取,通过将ReLU6非线性激活函数替代ReLU函数,并引入倒残差结构的方法,优化MobileNetv 2深度学习网络,进行缺陷识别与分类。【结果】该方法对饰面人造板表面崩边和划痕缺陷的检测精确率分别达到了93.1%和97.5%,召回率分别为95.3%和97.6%,单张板件平均检测用时为163 ms。【结论】本研究提出的方法具有较高精度与稳定性,可解决传统人工检测方法的准确率低、效率低等问题,为家具板材表面缺陷的自动化检测提供新思路。图6表3参21     

基于极限学习机的玻璃瓶口缺陷检测方法研究

针对目前玻璃空瓶回收再生产过程中造成瓶口缺陷破损的在线实时检测难题，提出一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的检测算法。首先对采集的瓶口进行预处理，通过研究表面缺陷，提取灰度方差等6种表面特征。然后运用遗传算法对极限学习机的输入层层的阈值和权值进行优化，提高算法的检测精度。最后现场选取569个样本对所设计ELM分类器进行训练学习与测试，并与LVQ算法、BP分类器对比实验。结果表明该算法能够满足对机器视觉检测系统缺陷检测高速高精度的要求。     

线扫描铁轨表面缺陷成像与检测

基于线扫描的机器视觉成像系统，用于采集铁轨表面图像，提出一种以图像增强和自动阈值分割为核心的缺陷检测算法，该算法能够准确检测出铁轨表面缺陷.图像增强采用局部零均值法，克服了铁轨表面光线反射不均的缺点，提高了缺陷和背景的区分度.自动阈值分割采用强调概率的最大背景类方差法，取到的阈值使背景类方差最大的同时保持缺陷出现概率较小.将本文的核心方法与传统方法进行对比实验，验证了该算法的有效性和快速性，具有一定的实用价值.     

基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计

设计一种集实木传送、图像定位与采集、实木板材表面识别与分选的智能系统,系统通过传送带运送实木板材,CCD摄像头获取板材图像,在触摸屏工控机TPC700-9190T上应用MFC与OpenCV编写分选程序对板材图像进行分析,识别结果通过STM32单片机控制电磁阀完成实木板材的分类。在图像定位与识别算法中,采用积分投影算法确定板材边界,动态采集板材表面图像;在颜色分类方面,利用L*a*b*空间颜色分量的均值、方差和斜度3个低阶矩表达颜色;在缺陷检测方面,提出了基于纹理填充的缺陷分割方法,通过获取纹理掩膜图像,然后利用板材背景颜色淡化纹理,最后应用加权阈值法完成缺陷分割,分割后计算缺陷面积、边缘灰度均值、内部灰度均值和长宽比等特征表达缺陷信息;在纹理识别方面,提出了基于Contourlet变换的纹理特征提取方法,通过对纹理图像进行Contourlet变换3层分解,得到1个低频子带、6个中频子带和8个高频子带,分别计算低频和中频系数矩阵的均值和方差,并与高频系数矩阵的能量组成22个特征表达纹理信息;最后设计SVM分类器,分别对颜色、缺陷和纹理进行识别。采用300个柞木样本进行实验,板材传送速度在小于1.5 m/s范围内,颜色识别准确率为100%;活节、死结和裂纹识别准确率分别为92.2%、95.6%和93.3%;直纹、弯纹识别准确率分别为93.9%、92.8%。实验结果表明,分选系统具有实时、高效、准确的特点。      

水果采摘机器人视觉系统的目标提取

在田间对作物的果实图像进行实时、准确地目标识别提取，是采摘机器人视觉系统的关键技术，而目标提取的实质是图像分割。大部分水(蔬)果处于采摘期时，表面颜色与背景颜色存在较大差异。而同一品种果实表面颜色相近，体现为在色彩空间果实表面颜色和背景颜色存在着不同的分布特性。根据这一特性，提出了一种基于色彩空间参照表的适用于水果采摘机器人视觉系统果实目标提取的图像分割算法。该算法先由果实样本图像建立色彩空间参照表，再根据色彩空间参照表采用一种类似于“卷积”的方法进行图像分割。与现有其他方法比较，本方法基于彩色的信息处理，可将背景除去得更干净；对背景不做分割处理、无复杂运算，有利于机器人实时图像处理。采用该算法分别对草莓、橙子、西红柿的图像在L^*n^*6^*，Hsv，YCbCr色彩模型下进行了实验，结果显示该算法在这些色彩模型下均可取得理想的图像分割效果。     

木材表面缺陷特征轮廓提取算法研究

虫眼、活节和死节是最常见的木材表面缺陷,是木材分选过程主要的识别目标,精确提取木材表面缺陷轮廓特征能大幅提高木材分选的准确率。本研究提出一种针对木材表面虫眼、活节、死节缺陷轮廓提取方法。针对木材表面常见黑点和纹理等非线性噪声,使用中值滤波方法平滑图像。然后分别应用OTSU算法与全局阈值分割算法分离图像背景与目标,对结果二值图像使用数学形态学方法进行滤除和填充,最终用sobel算子提取缺陷边缘。结果表明,采用OTSU算法分割和数学形态学相结合的方法可以很好地提取木材表面缺陷特征,用sobel算子能够提取到比较完整、准确、连续的木材表面缺陷边缘轮廓,提高了目标图像的可视性和精准性。     

木材缺陷图像处理软件的研制

对木材缺陷的X光图像进行计算机处理，可以突出缺陷的边缘与细节，便于人眼和计算机进行有效地识别。针对木材X光成像的噪声模型，采用高斯滤波器、梯度松驰迭代图像分割算法和协中值滤波法处理图像，可以提取缺陷图像的详细信息，并能检测出图像的边缘。     

红枣表面缺陷快速检测方法研究

红枣表面缺陷快速检测是实现其自动分级的关键技术之一。针对红枣表面曲率变化致使其表面灰度分布很不均匀和缺陷区域很不明显的特点,提出了一种亮度快速校正算法。首先使用单色CCD、滤光片和近红外光源获得红枣近红外图像;其次对原始图像进行去背景操作,获得红枣区域灰度图像;然后使用均值滤波器对去背景后的图像进行滤波获得亮度图像,并使用该亮度图像对去背景后的红枣图像进行亮度校正;最后对亮度校正后的图像进行缺陷分割。试验结果表明,该方法能显著提高自动分级系统的实时性,且该缺陷检测方法的准确率可达95%。