基于显微机器视觉的MEMS微构件表面缺陷检测系统研究.pdf

一篇文章，感兴趣的可以看一下，基于OpenCV的木材表面缺陷检测系统

为了解决生产线上人工检测光滑球面缺陷效率低下的问题，设计了一种基于机器视觉的实时工件检测自动分拣系统，系统包括图像采集和处理、可编程逻辑控制器、数据统计存储、人机交互等模块。光滑球面易反光形成反光区域，通过滤波降噪，二值化等方法处理反光区域将缺陷信息从中分离出来，然后统计标定连通域特性实现缺陷自动检测，最后通过用于过程控制的标准协议驱动可编程控制器完成不合格品分拣动作。试验结果表明：该系统可以满足实时自动分拣的要求。

MATLAB表面缺陷检测系统，可以定位到缺陷位置，坐标，面积。

针对圆柱型高精密零件高曲率表面缺陷检测的问题，设计并实现了基于机器视觉的在线检测系统。检测时，为了解决金属件表面反光的问题，设计了专用的光源系统和照明方式。通过光学系统和机械旋转平台的配合，圆柱型零件在旋转的过程中被光学系统成像，从而可以采集到完整的圆柱面图像；经过快速的图像处理技术，可以检测到微米级的轴承表面缺陷；然后对表面缺陷进行形貌分析，确定缺陷的类型。检测结果表明系统具有效率高、精度高、易于使用等特点，可有效解决圆柱型高精密零件表面缺陷在线检测的问题。

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毕业论文，基本都是自己写的，做相关课题的童鞋可以看一下哦！

Alum_surface_defect_detection 这包括我天池比赛的代码： 。 （阿里巴巴公司持有） 比赛旨在利用计算机视觉技术帮助工人检查他们的铝表面产品是否有任何缺陷，如斑点、划痕等。 Season1（分类）排名：96/2972 我发现非常有用的： InceptionV4(pytorch) 合并投票（类似于装袋） 好的迭代步骤 一般般： 数据增强（水平翻转） 集成（Xception、Resnet50、InveptionV3） 降低我的测试帐户 所有其他增强。 特别是随机旋转（0~8，角度越大，acc越差）） Season2（本地化）排名：10/2972 我发现非常有用的： FasterRcnn&FPN(检测器) 更大的调整大小（maskrcnn 为 960，FasterRcnn 为 800） 投票 亚当而不是新元 降低门槛 一般般： Mask-Rcnn(

DFT的matlab源代码照片 [1] Aiger D，TalbotH。 仅相位变换，用于无监督的表面缺陷检测。 2013。 “我们提供了一种简单，快速，有效的方法来检测纹理表面上的缺陷。我们的方法不受监督，不包含学习阶段或有关被检测纹理的信息。新方法基于仅相变（PHOT）对应到离散傅立叶变换（DFT），通过幅度进行归一化，PHOT从图像中去除任意尺度的任何规则，同时仅保留被认为代表缺陷的不规则图案。一种简单的标准统计方法，因此主要的计算要求是将DFT应用于输入图像，该新方法也易于在几行代码中实现，尽管其简单性，但该方法仍然有效且通用在各种输入上进行测试，仅需一个参数即可获得灵敏度。我们基于简单的模型提供了理论依据，并在各种k上显示了结果模式的inds。 我们还将讨论一些限制。” 区别 原始论文使用马氏距离来判断缺陷区域，我只是判断每个像素。 原始纸结果

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统研究，毛建频，胡玉，为实现钢轨表面缺陷的在线高速高精度检测，本文设计了一套基于机器视觉的自动化检测系统。阐述了系统的总体结构和视觉成像系统的