基于机器视觉的无纺布针缺陷检测系统设计与应用研究
这是一篇关于无纺布针,机械结构,控制系统,机器视觉,缺陷检测系统的论文, 主要内容为随着“中国制造2025”的到来,发展智能制造成为我国制造业创新升级的主攻方向,将全面提升生产过程智能化水平。近年来,机器视觉技术逐渐成为各个领域研究的热点。随着机器视觉技术的不断发展,视觉检测技术凭借非接触、高精度和快速的优点在许多领域得到了广泛应用,特别是在产品缺陷检测领域。无纺布针作为针织行业常见的一种必需品和消耗品,由于其体积小、重量轻的特点,且生产工艺比较复杂以及对产品质量要求较高,故对其检测环节提出了更高的要求。目前大多针织生产企业对无纺布针的检测还依靠人工目检方式,这种检测方法不仅劳动强度大,准确率低,而且长时间工作极易引起视觉疲劳,导致工作效率下降,因此对无纺布针检测工序的智能系统研究具有重要的应用价值。针对在无纺布针检测环节由人工目检方式带来的一系列劣势,研究构建基于机器视觉的无纺布针缺陷检测系统,以取代传统的人工检测方式并进一步提高检测效率与检测准确率,实现无纺布针缺陷检测工序自动化。本文的主要研究内容包括:(1)缺陷检测系统的主体结构设计。首先,对检测系统应具备的功能和检测要求进行分析,据此设计了检测系统总体方案和检测系统的工作流程;其次,对图像采集系统相关硬件进行了设计与选型,包括相机、镜头、光源的选择以及照明方式的设计;再次根据系统总体方案完成缺陷检测系统的机械结构设计,采用Solidworks三维建模软件进行系统的结构设计,主要包括供针机构、针尖清洁机构、输送针传动机构、剔除机构与接针机构的设计以及零部件选型;最后,对整套检测系统各部分进行整合装配。(2)缺陷检测系统的PLC控制系统设计。PLC控制系统主要包括硬件设计和软件设计两部分,首先,设计了控制系统总体方案;其次,进行控制系统硬件部分设计,主要包括PLC选型、人机交互界面模块的设计以及传感器的选择等;最后,进行控制系统软件部分设计,根据所规划的控制系统流程图以及电气原理图,利用GX Works2软件完成控制系统PLC程序的编写与调试,旨在实现检测系统的各个部件之间协调工作和平稳运行。(3)无纺布针缺陷检测算法研究。开展了对无纺布针的缺陷检测算法研究,包括图像预处理、图像边缘特征提取与缺陷检测3部分。首先,在图像预处理部分对采集到的原图像进行二值化处理、滤波去噪和形态学处理等;其次,对预处理过后的图像进行边缘特征提取,以突出图像边缘特征信息;最后开展无纺布针缺陷检测算法的设计与实验研究,实验结果表明设计的检测算法能对无纺布针进行准确识别。(4)系统测试与分析。对无纺布针缺陷检测系统进行现场安装、调试和试运行,并以单位检测时间、检测准确率、良品误检率和次品漏检率为评价指标,对检测系统进行评价和分析。
基于机器视觉的无纺布针缺陷检测系统设计与应用研究
这是一篇关于无纺布针,机械结构,控制系统,机器视觉,缺陷检测系统的论文, 主要内容为随着“中国制造2025”的到来,发展智能制造成为我国制造业创新升级的主攻方向,将全面提升生产过程智能化水平。近年来,机器视觉技术逐渐成为各个领域研究的热点。随着机器视觉技术的不断发展,视觉检测技术凭借非接触、高精度和快速的优点在许多领域得到了广泛应用,特别是在产品缺陷检测领域。无纺布针作为针织行业常见的一种必需品和消耗品,由于其体积小、重量轻的特点,且生产工艺比较复杂以及对产品质量要求较高,故对其检测环节提出了更高的要求。目前大多针织生产企业对无纺布针的检测还依靠人工目检方式,这种检测方法不仅劳动强度大,准确率低,而且长时间工作极易引起视觉疲劳,导致工作效率下降,因此对无纺布针检测工序的智能系统研究具有重要的应用价值。针对在无纺布针检测环节由人工目检方式带来的一系列劣势,研究构建基于机器视觉的无纺布针缺陷检测系统,以取代传统的人工检测方式并进一步提高检测效率与检测准确率,实现无纺布针缺陷检测工序自动化。本文的主要研究内容包括:(1)缺陷检测系统的主体结构设计。首先,对检测系统应具备的功能和检测要求进行分析,据此设计了检测系统总体方案和检测系统的工作流程;其次,对图像采集系统相关硬件进行了设计与选型,包括相机、镜头、光源的选择以及照明方式的设计;再次根据系统总体方案完成缺陷检测系统的机械结构设计,采用Solidworks三维建模软件进行系统的结构设计,主要包括供针机构、针尖清洁机构、输送针传动机构、剔除机构与接针机构的设计以及零部件选型;最后,对整套检测系统各部分进行整合装配。(2)缺陷检测系统的PLC控制系统设计。PLC控制系统主要包括硬件设计和软件设计两部分,首先,设计了控制系统总体方案;其次,进行控制系统硬件部分设计,主要包括PLC选型、人机交互界面模块的设计以及传感器的选择等;最后,进行控制系统软件部分设计,根据所规划的控制系统流程图以及电气原理图,利用GX Works2软件完成控制系统PLC程序的编写与调试,旨在实现检测系统的各个部件之间协调工作和平稳运行。(3)无纺布针缺陷检测算法研究。开展了对无纺布针的缺陷检测算法研究,包括图像预处理、图像边缘特征提取与缺陷检测3部分。首先,在图像预处理部分对采集到的原图像进行二值化处理、滤波去噪和形态学处理等;其次,对预处理过后的图像进行边缘特征提取,以突出图像边缘特征信息;最后开展无纺布针缺陷检测算法的设计与实验研究,实验结果表明设计的检测算法能对无纺布针进行准确识别。(4)系统测试与分析。对无纺布针缺陷检测系统进行现场安装、调试和试运行,并以单位检测时间、检测准确率、良品误检率和次品漏检率为评价指标,对检测系统进行评价和分析。
基于机器视觉的无纺布针缺陷检测系统设计与应用研究
这是一篇关于无纺布针,机械结构,控制系统,机器视觉,缺陷检测系统的论文, 主要内容为随着“中国制造2025”的到来,发展智能制造成为我国制造业创新升级的主攻方向,将全面提升生产过程智能化水平。近年来,机器视觉技术逐渐成为各个领域研究的热点。随着机器视觉技术的不断发展,视觉检测技术凭借非接触、高精度和快速的优点在许多领域得到了广泛应用,特别是在产品缺陷检测领域。无纺布针作为针织行业常见的一种必需品和消耗品,由于其体积小、重量轻的特点,且生产工艺比较复杂以及对产品质量要求较高,故对其检测环节提出了更高的要求。目前大多针织生产企业对无纺布针的检测还依靠人工目检方式,这种检测方法不仅劳动强度大,准确率低,而且长时间工作极易引起视觉疲劳,导致工作效率下降,因此对无纺布针检测工序的智能系统研究具有重要的应用价值。针对在无纺布针检测环节由人工目检方式带来的一系列劣势,研究构建基于机器视觉的无纺布针缺陷检测系统,以取代传统的人工检测方式并进一步提高检测效率与检测准确率,实现无纺布针缺陷检测工序自动化。本文的主要研究内容包括:(1)缺陷检测系统的主体结构设计。首先,对检测系统应具备的功能和检测要求进行分析,据此设计了检测系统总体方案和检测系统的工作流程;其次,对图像采集系统相关硬件进行了设计与选型,包括相机、镜头、光源的选择以及照明方式的设计;再次根据系统总体方案完成缺陷检测系统的机械结构设计,采用Solidworks三维建模软件进行系统的结构设计,主要包括供针机构、针尖清洁机构、输送针传动机构、剔除机构与接针机构的设计以及零部件选型;最后,对整套检测系统各部分进行整合装配。(2)缺陷检测系统的PLC控制系统设计。PLC控制系统主要包括硬件设计和软件设计两部分,首先,设计了控制系统总体方案;其次,进行控制系统硬件部分设计,主要包括PLC选型、人机交互界面模块的设计以及传感器的选择等;最后,进行控制系统软件部分设计,根据所规划的控制系统流程图以及电气原理图,利用GX Works2软件完成控制系统PLC程序的编写与调试,旨在实现检测系统的各个部件之间协调工作和平稳运行。(3)无纺布针缺陷检测算法研究。开展了对无纺布针的缺陷检测算法研究,包括图像预处理、图像边缘特征提取与缺陷检测3部分。首先,在图像预处理部分对采集到的原图像进行二值化处理、滤波去噪和形态学处理等;其次,对预处理过后的图像进行边缘特征提取,以突出图像边缘特征信息;最后开展无纺布针缺陷检测算法的设计与实验研究,实验结果表明设计的检测算法能对无纺布针进行准确识别。(4)系统测试与分析。对无纺布针缺陷检测系统进行现场安装、调试和试运行,并以单位检测时间、检测准确率、良品误检率和次品漏检率为评价指标,对检测系统进行评价和分析。
反渗透膜表面缺陷在线检测方法研究
这是一篇关于反渗透膜,图像处理,深度学习,目标跟踪,缺陷检测系统的论文, 主要内容为水资源是人类生产生活不可缺少的资源,水资源短缺和污染严重的问题阻碍了社会经济的发展。为了解决环境污染和水资源短缺的问题,人们提出对海水或者工业用水进行过滤处理。反渗透技术因其具有能耗低、污染小、过滤水质优良、操作以及工艺简单等特点被广泛应用于直饮水、食品饮料、废水净化、海水淡化等行业。在反渗透膜的实际生产过程中,各个环节均可能会对反渗透膜造成破坏,产生孔洞、涂料不均、褶皱等缺陷。这些缺陷都会对相关产品质量造成影响,降低成品膜元件(滤芯)的合格率。本文分析了反渗透膜缺陷的基本特征,分别提出了基于图像处理的反渗透膜缺陷检测方法和基于改进YOLOv5的反渗透膜缺陷检测算法,并结合目标跟踪技术设计并实现了反渗透膜表面缺陷在线检测系统,完成了对反渗透膜三类常见缺陷的在线检测。本文主要研究包括:(1)分析了反渗透膜表面缺陷在线检测系统的设计要求,建立了反渗透膜缺陷检测硬件平台,完成了工业相机选型、成像模型和畸变模型的建立,在此基础上对工业相机进行了畸变校正,同时根据反渗透膜缺陷检测现场环境完成了照明方式设计和缺陷检测方案设计。(2)提出了基于图像处理的反渗透膜缺陷检测方法,针对反渗透膜的缺陷检测过程,设计了一种适合的ROI(Region of Interest)提取方法和图像降噪方式。采用灰度处理和阈值处理对孔洞缺陷进行检测,通过边缘检测方法提取缺陷的边缘特征,在此基础上利用图像中心距完成对各类缺陷的定位。(3)提出了基于改进YOLOv5的反渗透膜缺陷检测算法,在主干网络中引入SimAM注意力机制,旨在增强神经网络模型的特征提取能力,在颈部网络中更换BiFPN特征融合机制加强不同尺度特征的提取,检测头部更换α-CIOU损失函数以提升检测框回归速度和精度。针对所提出的改进算法模型在自制反渗透膜缺陷数据集上进行了消融实验,最终实验结果表明YOLOv5s+BiFPN+SimAM+α-CIOU模型能结合三个改进方面的优势,验证了在反渗透膜缺陷检测过程中改进算法的有效性。(4)提出了融合目标检测器和目标跟踪算法的反渗透膜缺陷检测方案。分析了反渗透膜的运动模型,将改进后的YOLOv5模型作为ByteTrack目标跟踪算法的检测器来跟踪反渗透膜缺陷目标,对缺陷数据进行统计。实验证明,融合改进后的YOLOv5检测器和ByteTrack目标跟踪算法拥有着较高的准确性和鲁棒性。(5)根据反渗透膜缺陷检测方案,完成了在线检测系统的设计与实现。基于QT框架使用C++语言借助图像处理技术、深度学习目标检测技术及目标跟踪技术构建了反渗透膜表面缺陷在线检测系统。完成了检测系统的通信模块、运动控制模块、图像采集模块、缺陷检测模块和质量信息统计模块的设计与开发。本文提出的反渗透膜表面缺陷在线检测系统可达到每秒50帧的检测速度,满足了实时检测的需求,提供了可视化的检测平台,为智能化生产奠定了基础。
智能机翼缺陷检测系统的设计与实现
这是一篇关于缺陷检测系统,目标检测,J2EE,Faster RCNN的论文, 主要内容为对机翼缺陷的检测识别和缺陷数据的管理是工业中不可或缺的一部分,它关系到机翼在使用过程中的安全性及数据维护和复查的可追溯性和可靠性。由于机翼在使用过程中不可避免的出现一些划痕、碰伤等缺陷,不同业务人员需要对缺陷检测过程中的数据进行统一维护,而目前大多数企业的生产线主要是依靠人工检测的方式来检测机翼的缺陷,检测效率较低,同时没有一套统一的管理系统对数据信息进行管理和维护,为此设计了一款基于目标检测的机翼缺陷检测系统。该系统主要可以通过目标检测算法模型对机翼缺陷进行检测,同时可以对缺陷数据进行查询统计管理,用户信息管理,菜单和参数管理等功能。本文重点完成的工作如下:(1)分析了机翼缺陷检测系统的开发背景和国内外研究现状。(2)简要介绍了系统研发的相关技术和缺陷检测算法的模型组件。(3)根据软件工程生命周期的方法,分析了缺陷检测系统的业务需求,得出系统的功能和性能需求,并对系统进行了设计。(4)对缺陷检测的算法进行设计和实现,机翼缺陷需要识别的缺陷类型有剥落、砂眼、破损3种,同时需要标注出每种缺陷类型的位置和缺陷程度,针对需要识别的3种缺陷类型需求,完成了缺陷检测算法的训练和测试。(5)实现了缺陷检测管理系统,并对系统完成了功能性和非功能性测试,对缺陷检测算法完成了精度测试。系统目前已经正式投入运行,系统的完成有效的实现了机翼缺陷的检测功能,缺陷数据的管理功能,提高了机构用户的使用体验。
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