导读:本文包含了表面缺陷实时检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:焊接,机器视觉,缺陷检测
表面缺陷实时检测论文文献综述
李尚仁,王春明,米高阳[1]（2019）在《基于机器视觉的焊缝表面下塌缺陷实时检测系统》一文中研究指出针对工件焊缝表面下塌缺陷检测精度低、效率低的问题,设计了一种基于机器视觉的焊缝表面下塌缺陷检测系统,代替人工检测。利用QT5.9开发软件界面,通过配置CCD相机与辅助光源对焊缝图像进行实时采集,并提出了针对焊缝表面下塌缺陷增强、分割、提取、识别的组合算法。使用改进的GrabCut算法解决了焊缝下塌缺陷与背景分割的难题,实现了对焊缝下塌缺陷的快速精确识别。试验结果表明,系统测量精度为0.02 mm~2,可以对焊缝表面下塌缺陷实现实时、精准、稳定的检测识别。(本文来源于《焊接技术》期刊2019年11期）
罗旗舞[2]（2015）在《热轧带钢表面缺陷在线检测方法和实时实现技术研究》一文中研究指出随着现代建筑和车船等制造业的蓬勃发展,带钢生产领域的工艺和技术持续升级,行业规模也随之迈向新的台阶。热轧带钢作为钢铁行业的重要产品之一,其轧制过程一直聚集着不断完善的高新技术。努力提高生产效率的同时,保证热轧带钢的高品质,对推动我国钢铁行业做大做强的现代化进程有着举足轻重的作用。“十一五”期间,我国许多科研单位、高校和企业致力于带钢表面缺陷在线检测设备的研究,取得了一系列技术成果。然而,在热轧带钢工艺流程和品质控制方面仍然存在技术问题,最大的技术难题是目前的缺陷检测设备的实时性无法满足热轧生产线的快速生产节奏,因此,成品带钢中仍然存在由于原料和上游工艺等原因导致的诸如辊印、划痕、夹渣等表面缺陷,这些品质问题可能使钢厂和使用单位蒙受巨大的经济和商业荣誉损失。热轧带钢表面缺陷在线检测的主要任务是提出高效率的缺陷识别算法,然后采用经济有效的方法实现对带钢表面缺陷的识别和定位,并保证整个识别过程的实时性。充分运用当前可编程逻辑器件、信号处理和模式识别等技术革新和理论成果,文中系统地研究并构建了一种带钢表面缺陷在线检测设备,较大程度地克服了基于服务器架构图像处理方法的体积庞大成本高昂的缺点和不足,无论是对钢铁行业,还是对其他类似的有着高品质要求的板材制造行业,均有着重要的理论意义和较大的工程价值。全文的主要研究工作和成果如下:1、为了开发出高可靠性和广适应性的表面缺陷在线检测设备,在课题研究初期通过对诸多热连轧厂的实地考察和技术交流,制定出通用性强的设计目标,并针对性地提出了一种具有性能—成本效应的系统设计方案,按照工业产品的要求完成了检测设备的整体集成,使之能够长期适应热轧生产线的高温、潮湿、多尘和昏暗的恶劣现场环境。针对峰值速度为4.0 Gbps的图像数据流,研制出12层FPGA图像处理板卡,为胜任轧制速度高达20 m/s的带钢表面图像实时处理任务提供了设计思路和硬件方案,并重点研究和讨论了PCB设计、驱动程序和下位机软件等关键技术。2、在带钢图像增强方面,对基于直方图均衡、同态滤波、Retinex算法和梯度域等技术进行了深入研究和对比测试,结合以上算法在增强效果上的优缺点以及实时性要求,提出一种基于中值滤波的动态均质补偿算法,应用结果表明该算法不仅能够很好的克服因光照不均匀、过曝光和欠曝光等现象引起的带钢表面对比度低和灰度值范围大的技术问题,而且能够满足图像预处理实时性要求,并具有零参数配置的优点。3、基于32×32像素的图像块元方差、熵值和平均梯度,提出一种自适应双阈值缺陷识别算法,利用熵值对图像信息的敏感性将选定的方差和平均梯度阈值参数进行动态调整,该算法实施简单且易于FPGA实现,能够在图像处理最底层即数据层精准完成原始图像的快速缺陷提取和分类处理。4、提出并实现了图像缓存、图像增强和缺陷识别等算法于FPGA片上硬件执行的实施架构,采用基于环形FIFO的DMA事务队列管理策略实现了图像数据的大规模搬移和PCIe接口传输,设计出时间示波器(Time Scope)工具对以上各功能模块的实时性实现程度完成了定量分析和测试。5、研制出的热轧带钢表面缺陷在线检测设备,在实际热轧生产线上长逾叁年的改进和试用效果表明:所达到的平均正检率、误检率、漏检率和定位精度均能满足制定的性能指标,总体设计成本约为同性能进口设备价格的1/6,为我国带钢表面质量控制提供了理论基础和具有自主知识产权的实现案例。(本文来源于《湖南大学》期刊2015-11-15）
刘芳,尹方超[3]（2015）在《轴承钢球表面缺陷检测实时成像方法研究》一文中研究指出阐述了在轴承钢球表面缺陷检测时利用可编程控制器PLC同步控制CCD摄像机和进给盘,完成钢球实时成相的问题。初步给出实时成像控制系统中的硬件结构设计和软件结构设计。(本文来源于《民营科技》期刊2015年03期）
党领茹,朱丹,佟新鑫[4]（2014）在《金属管器件表面缺陷实时检测技术研究》一文中研究指出针对金属管器件的表面缺陷检测进行研究,以机器视觉技术为基础,设计了金属管器件表面缺陷在线检测系统。根据生产线的实际检测要求,提出了检测系统的整体设计方案。针对金属管器件图像特点,设计了简单有效的图像处理算法。首先,提出了基于颜色统计特性的目标分割算法,实现了目标与背景的准确分割。然后,提出的实时光照校正算法,克服了光照影响,实现固定阈值的缺陷分割。最后,使用方向投影的方法定位缺陷区域,并采用面积指标对缺陷进行有效判定。实验结果表明,该方法对于每个器件的平均检测时间为0.21秒,缺陷产品的检测率为100%,能够满足金属管器件表面质量实时检测的要求。(本文来源于《制造业自动化》期刊2014年10期）
王荣扬[5]（2014）在《基于机器视觉的钢板表面缺陷在线实时检测系统》一文中研究指出钢板表面缺陷将对钢的耐磨性、抗腐蚀性等带来一定的影响,本文提出一种基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统。设计了光学成像子系统、图像实时采集子系统、图像准实时处理子系统及缺陷分类子系统。采用模块化设计方便系统在硬件和软件上的扩展,最后采用多分类器集成方法对图像缺陷进行自动分类识别。(本文来源于《科技信息》期刊2014年15期）
刘明炜,王快社[6]（2008）在《带钢表面缺陷在线检测实时处理方法研究》一文中研究指出设计了一种带钢表面缺陷在线检测系统,提出了一种判断在线采集图像中是否存在缺陷的方法,并设计了半封闭图像采集装置,实验证明通过差影图中非零像素点个数的统计,达到了较好的实验效果,证明该方法的可行性。(本文来源于《冶金设备》期刊2008年04期）
李建忠[7]（2008）在《基于DSP表面缺陷实时检测系统研究与开发》一文中研究指出在我国的经济建设中,钢铁设备、桥梁和拉索、光纤或电子产品、水果及农产物等关乎国计民生,涉及人们生活的各个方面,对其健康检测是非常重要而且是必要的。物体表面缺陷检测作为物体健康检测的重要组成部分,能最直接的反应物体的缺陷情况。对物体的表面健康状况进行监控,有利于保障人们的生活安全,保证人们的经济利益,同时对物体表面缺陷的实时检测,可以用于产品的自动化检测方面,有利于提高产品的生产效率,降低成本,因此对于物体表面缺陷实时检测系统的研究具有十分重要的意义。本课题是以物体表面缺陷为目标,在分析和研究了国内外现有方法的基础上,提出了基于DSP的物体表面缺陷实时检测方案。在该方案中,利用CCD图像传感器采集物体表面缺陷,完成表面缺陷图像的完整正确采集,并经视频解码电路处理后进入系统处理器处理。在系统设计中,采用TI公司TMS320DM642作为系统核心处理器,结合Flash上电自举、存储电路(包括SDRAM和CF卡)、CPLD控制电路、系统电源电路和时钟电路,完成系统对物体表面缺陷图像的处理、传输和存储。本文从分析系统设计原理入手,完成了系统原理图设计、PCB设计以及系统的电磁兼容设计(EMC),并对系统进行调试,完成了图像数据的实时采集、传输和存储,为缺陷图像数据的进一步处理提供了可靠的硬件平台。系统设计具有非接触、通用性强、速度快、尺寸小、成本低等特点,具有很好的实用价值和应用前景。(本文来源于《重庆大学》期刊2008-05-01）
韩英莉,颜云辉,李骏,苏卫星[8]（2007）在《基于DSP的带钢表面缺陷实时检测系统的研究》一文中研究指出为了有效地解决在线高速实时检测这个关键性问题,本研究主要从软、硬件两个方面进行,将制约系统实时性的缺陷图像的识别过程分离出来,交由DSP芯片进行专门的处理,同时采用了兼顾识别效率及识别准确性的支持向量机的二级分类器对带钢的缺陷图像进行识别.在该硬件检测系统下对缺陷图像的正确识别率达到98%,缺陷图像的识别时间可控制在10 ms以下.通过理论上的分析和试验的测试证明所搭建的先进的TMS320C6416 DSP图像处理平台能够很好地满足实际生产线上的带钢表面缺陷的实时检测系统在处理速度和精度上的要求.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2007年04期）
王雅萍,朱目成,周肇飞[9]（2006）在《亚表面缺陷的实时成像检测》一文中研究指出提出一种适合于金属亚表面缺陷的可视化无损检测方法——磁光/脉冲涡流成像方法。该方法以脉冲信号激励产生涡流,以激光对被检测物体的照射取代传统涡流检测的线圈探头,通过磁光传感元件将缺陷引起的磁场变化转换成相应的光强度的变化,由传统的显微镜、照明系统、偏振器和CCD图像传感器组成的光学系统将光强变化转换为“明”或“暗”图像,实现了对缺陷的实时成像检测。本文论述了磁光/脉冲涡流实时成像检测机理,给出了一种实验装置。通过对金属表面/亚表面缺陷实验,表明该检测方法快速、准确,可实现微/纳米级缺陷的成像检测。(本文来源于《光电工程》期刊2006年05期）
程万胜,冷显国,赵杰,李长乐[10]（2006）在《一种带钢表面缺陷实时检测系统的研制及应用》一文中研究指出提出了一种使用现场可编程门阵列(FPGA)实现有缺陷数据和无缺陷数据比较的带钢表面缺陷实时检测方法,克服了由于光源不均造成的错检;并通过系统的优化设计,降低了对数据通信和处理系统的性能要求, 提高了系统的性价比。(本文来源于《冶金自动化》期刊2006年03期）
表面缺陷实时检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着现代建筑和车船等制造业的蓬勃发展,带钢生产领域的工艺和技术持续升级,行业规模也随之迈向新的台阶。热轧带钢作为钢铁行业的重要产品之一,其轧制过程一直聚集着不断完善的高新技术。努力提高生产效率的同时,保证热轧带钢的高品质,对推动我国钢铁行业做大做强的现代化进程有着举足轻重的作用。“十一五”期间,我国许多科研单位、高校和企业致力于带钢表面缺陷在线检测设备的研究,取得了一系列技术成果。然而,在热轧带钢工艺流程和品质控制方面仍然存在技术问题,最大的技术难题是目前的缺陷检测设备的实时性无法满足热轧生产线的快速生产节奏,因此,成品带钢中仍然存在由于原料和上游工艺等原因导致的诸如辊印、划痕、夹渣等表面缺陷,这些品质问题可能使钢厂和使用单位蒙受巨大的经济和商业荣誉损失。热轧带钢表面缺陷在线检测的主要任务是提出高效率的缺陷识别算法,然后采用经济有效的方法实现对带钢表面缺陷的识别和定位,并保证整个识别过程的实时性。充分运用当前可编程逻辑器件、信号处理和模式识别等技术革新和理论成果,文中系统地研究并构建了一种带钢表面缺陷在线检测设备,较大程度地克服了基于服务器架构图像处理方法的体积庞大成本高昂的缺点和不足,无论是对钢铁行业,还是对其他类似的有着高品质要求的板材制造行业,均有着重要的理论意义和较大的工程价值。全文的主要研究工作和成果如下:1、为了开发出高可靠性和广适应性的表面缺陷在线检测设备,在课题研究初期通过对诸多热连轧厂的实地考察和技术交流,制定出通用性强的设计目标,并针对性地提出了一种具有性能—成本效应的系统设计方案,按照工业产品的要求完成了检测设备的整体集成,使之能够长期适应热轧生产线的高温、潮湿、多尘和昏暗的恶劣现场环境。针对峰值速度为4.0 Gbps的图像数据流,研制出12层FPGA图像处理板卡,为胜任轧制速度高达20 m/s的带钢表面图像实时处理任务提供了设计思路和硬件方案,并重点研究和讨论了PCB设计、驱动程序和下位机软件等关键技术。2、在带钢图像增强方面,对基于直方图均衡、同态滤波、Retinex算法和梯度域等技术进行了深入研究和对比测试,结合以上算法在增强效果上的优缺点以及实时性要求,提出一种基于中值滤波的动态均质补偿算法,应用结果表明该算法不仅能够很好的克服因光照不均匀、过曝光和欠曝光等现象引起的带钢表面对比度低和灰度值范围大的技术问题,而且能够满足图像预处理实时性要求,并具有零参数配置的优点。3、基于32×32像素的图像块元方差、熵值和平均梯度,提出一种自适应双阈值缺陷识别算法,利用熵值对图像信息的敏感性将选定的方差和平均梯度阈值参数进行动态调整,该算法实施简单且易于FPGA实现,能够在图像处理最底层即数据层精准完成原始图像的快速缺陷提取和分类处理。4、提出并实现了图像缓存、图像增强和缺陷识别等算法于FPGA片上硬件执行的实施架构,采用基于环形FIFO的DMA事务队列管理策略实现了图像数据的大规模搬移和PCIe接口传输,设计出时间示波器(Time Scope)工具对以上各功能模块的实时性实现程度完成了定量分析和测试。5、研制出的热轧带钢表面缺陷在线检测设备,在实际热轧生产线上长逾叁年的改进和试用效果表明:所达到的平均正检率、误检率、漏检率和定位精度均能满足制定的性能指标,总体设计成本约为同性能进口设备价格的1/6,为我国带钢表面质量控制提供了理论基础和具有自主知识产权的实现案例。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
表面缺陷实时检测论文参考文献
[1].李尚仁,王春明,米高阳.基于机器视觉的焊缝表面下塌缺陷实时检测系统[J].焊接技术.2019
[2].罗旗舞.热轧带钢表面缺陷在线检测方法和实时实现技术研究[D].湖南大学.2015
[3].刘芳,尹方超.轴承钢球表面缺陷检测实时成像方法研究[J].民营科技.2015
[4].党领茹,朱丹,佟新鑫.金属管器件表面缺陷实时检测技术研究[J].制造业自动化.2014
[5].王荣扬.基于机器视觉的钢板表面缺陷在线实时检测系统[J].科技信息.2014
[6].刘明炜,王快社.带钢表面缺陷在线检测实时处理方法研究[J].冶金设备.2008
[7].李建忠.基于DSP表面缺陷实时检测系统研究与开发[D].重庆大学.2008
[8].韩英莉,颜云辉,李骏,苏卫星.基于DSP的带钢表面缺陷实时检测系统的研究[J].东北大学学报(自然科学版).2007
[9].王雅萍,朱目成,周肇飞.亚表面缺陷的实时成像检测[J].光电工程.2006
[10].程万胜,冷显国,赵杰,李长乐.一种带钢表面缺陷实时检测系统的研制及应用[J].冶金自动化.2006