针对抛光曲面工件表面缺陷检测的问题,提出了一种基于反射云纹图像的缺陷检测方法。该方法利用云纹光经抛光曲面反射产生的差异,通过检测云纹图像的变化进行缺陷的检测与定位。分析了抛光曲面的光照模型,使用SHEN-Castan算法抑制云纹边缘阶梯效应,通过Gabor变换与最大熵分割进行缺陷提取,剔除伪缺陷后实现缺陷的检测与定位。实验结果与统计表明,设计的方法能检测出抛光曲面表面上具有形变特征的缺陷,对不同类型的表面缺陷均有92%以上的检出率。利用所提的检测方法,可以自主设置系统的检测分辨率,对不同类型的缺陷具有较高的适应性,极大地提高了系统的可拓展性、普适性与实用性,较好地解决了高反射抛光曲面工件表面形变缺陷检测的问题,具有较高的理论价值与经济价值。

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几种表面缺陷检测数据集-附件资源

针对工业铝材缺陷检测中由缺陷样本稀疏带来的训练过拟合、泛化性能差等问题,提出一种基于多任务深度学习的铝材缺陷检测方法。先基于Faster RCNN设计一个包含铝材区域分割、缺陷多标签分类和缺陷目标检测的多任务深度网络模型;再设计多任务损失层,利用自适应权重对各项任务进行加权平衡,解决了多项任务训练中的收敛不均衡问题。实验结果表明,在有限的数据集支持下,相较于单任务学习,该方法能够在保持分割任务的均交并比(MIoU)指标最优的情况下,分别提高多标签分类和缺陷目标检测的准确率,解决了由铝材缺陷检测样本少引起的检测精度较低的问题。对于多任务应用场景,该模型能够同时完成三个任务,减少推断时间,提高检测效率。

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随着嵌入式技术的发展，基于图像处理的产品表面缺陷检测技术的优势越来越突出，其技术主要包括产品表面图像的采集、匹配和识别。本系统采用单精度浮点运算的STM32F405作为核心处理器，CMOS彩色数字摄像芯片OV7610作为图像采集传感器，并在VC++环境下使用面向对象的方法设计控制程序，主要用于产品表面图像的采集与处理。实验结果表明，该系统工作稳定，实时性和可控性达到设计要求。

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基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测技术研究,