基于机器视觉的方块地毯边缘缺陷检测技术

1 引言 边缘是指局部强度变化最显著部分.主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间,是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。如何快速、准确提取图像的边缘信息一直是国内外研究的热

以次郎甜柿为研究对象, 通过图像分析的方法提取其表面缺陷图像的颜色参数和纹理参数,对其应用模糊模式识别方法,提出了次郎甜柿表面缺陷识别的模糊视觉集。在此基础上设计和计算了不同缺陷的视觉参数隶属度函数值

针对具有复杂背景的陶瓷瓦表面裂纹检测困难的问题,提出了一种基于主成分分析的陶瓷瓦表面裂纹检测算法。首先,将陶瓷瓦彩色图像转换为红色通道图像进行预处理;然后,采用主成分分析的方法重构陶瓷瓦图像,将预处理

针对传统长度测量方法无法检测节距的问题,提出一种基于机器视觉的光缆节距检测方法。该方法通过激光测速仪检测生产线速度,产生相应脉冲触发工业相机采集信息,低角度与背光照明相结合搭建检测系统。利用预处理操作

基于机器视觉的鸭蛋裂纹自动检测

提出基于位置关系提取和识别图形特征的算法进行印刷电路板(PCB)机械尺寸检测。挑选一幅符合标准的PCB图像作为标准图,在标准图中创建一个用来进行图像匹配的模板并且确定待测特征的测量区域、测量类型、标准

基于FPGA机器视觉的运动目标检测跟踪系统随着计算机技术的飞速发展，数字图像技术在工业生产、安防监控、消费电子、智能交通等领域有了广泛的应用

为了解决纱线条干及毛羽的检测问题,设计了一种基于机器视觉的纱线质量检测系统。该系统主要包括硬件设计和软件检测算法。硬件主要包括图像采集单元、纱线牵引装置和系统控制装置。在软件系统中,利用机器视觉及图像

：针对钢板表面缺陷与背景的对比度差、边缘复杂、采光不均、噪声较大等特点，应用一种基于 MAS 小波变换进 行钢板表面缺陷边缘检测。该方法由 Lipschitz 指数阐明了图像的边缘几何结构，通过分析图

黑屏检测是在指定颜色LCD屏中捕捉到黑屏，这种错误一般出现LCD的PCB板中供电电路发生断路导致LCD屏无法正确上电。