机器视觉的陶瓷砖表面缺陷快速检测方法

基于机器视觉的瓷砖表面质量分析

重点介绍了机器视觉技术在陶瓷砖表面质量检测中的应用。系统采用面阵摄像机作为测量工具,应用方向算子进行对目标边缘的定位和跟踪,以便获得完整、精确、封闭的目标边缘。实现了对陶瓷砖的边直度、直角度、缺边和缺角等项目的非接触检测。

重点介绍了机器视觉技术在陶瓷砖表面质量检测中的应用。系统采用面阵摄象机作为测量工具,应用方向算子进行对目标边缘的定位和跟踪,以便获得完整、精确、封闭的目标边缘。实现了对陶瓷砖的边直度、直角度、缺边和缺角等项目的非接触检测。

针对热轧带钢的表面质量检测进行研究,设计了基于机器视觉技术的带钢表面缺陷检测系统,从系统整体构成、硬件结构、软件开发及算法设计等方面进行了深入的分析与研究。在vs2010平台上,实现了包括图像的采集、传输、缺陷的实时检测和定位,以及缺陷的报警与存储等功能。通过大量的测试结果表明,该系统中设计的缺陷检测算法无论在检测精度还是实时吞吐量上都具有很大优势,可以对带钢表面常见的氧化、孔洞、边裂、麻点等几十种不同类型和不同等级的缺陷进行精确、实时地检测。

自动视觉检测是机器视觉在工业方面的一项重要应用。针对目前瓷砖表面缺陷检测仍停留在手工操作水平,劳动强度大,效率低,检测精度远远不能满足实际生产的需要,本文提出一种基于bp神经网络与区域生长法相结合的图像分割技术,并将其应用到瓷砖表面缺陷检测。本算法原理是通过bp神经网络对瓷砖表面进行缺陷检测,将瓷砖主要缺陷分割出来,然后再利用区域生长法对其缺陷部分作进一步分割,使缺陷能被精确、快速地分割出来。通过大量实验说明本算法在实际应用中的精确度达到97%,检测速度得到明显的提高,效果令人满意,具有良好的应用前景。

机器视觉中自动视觉检测是其中的一项重要应用,目前在我国很多的瓷砖表面缺陷检测依旧处在人工检测水平,其工作量大,工作效率低,而检测额精度又无法满足实际生产需要,面对这种的情况,文章重点对布尔神经网络方法在瓷砖表面缺陷检测中的运用做了阐述。

针对目前螺纹检测精度较低,在线检测实现较难的问题,提出了一种基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法.通过工业cmos相机在线采集螺纹零件图像,经图像预处理、二值化后,进行螺纹的边缘提取及缺陷检测等.该算法由matlab编程实现.实验结果表明,该螺纹缺陷检测方法能有效识别无螺纹、少螺纹、螺距不规则等外观缺陷,且一个螺纹的检测时间在300ms以内,满足检测要求.

对基于机器视觉的瓷砖自动分类系统的结构进行了介绍,并阐述了图像采集、图像处理和智能分类三个主要功能模块的特点。同时,针对各个功能特点选取了合适的设备、算法及方法,组建了基于机器视觉瓷砖自动分类系统。最后,用该系统对几个典型样本实例实现了分类。

瓷砖表面平整度检测中高精度检测方法的应用

提出一种基于机器视觉瓷砖在线多参数分类系统的设计.通过对同一幅图像采用不同的图像处理方法,获取所需的不同的特征参数值,从而判断产品是否合格,实验验证了此系统的可行性、实用性与经济性.

陶瓷｜釉面墙地砖表面缺陷（凹釉、釉泡、针孔）克服方法 （二） 目前釉面墙地砖生产工厂，釉面点状缺陷仍然是釉面质 量进一步提高的主要困扰，特别是凹釉、釉泡、棕眼等。本 期【陶瓷】栏目针对釉面缺陷（凹釉、釉泡、针孔）的形成 原因以至机理分析入手，对症下药（小编在工作中的点滴体 会整理一下，仅供同行们参考）。本栏目定时推送瓷砖相关 方面的技术论文，喜欢的朋友请点击标题下方蓝字“陶最人 生”进行关注。这里是陶瓷技能学习基地，越早关注，就能 越早掌握先机；只有不断学习，才能让自己走在进步的路上。 瓷砖产品的内在质量好和外观质量好无疑是高档产品的必 要条件，而陶瓷墙地砖是一种装饰为主要功能的产品，提高 釉面质量，是提高陶瓷墙地砖外观质量和整个产品档次的重 要途径和措施。缺陷定义一1.针孔釉面出现的 针刺样小孔。有的工厂把在釉面上的小孔称之为针孔。2. 凹釉施化妆土及面釉的产品，釉面产生

针对国内钢厂采用人工方法检查钢板表面缺陷存在可靠性差的问题,开发设计了基于机器视觉技术的带钢表面缺陷自动检测系统。系统通过摄像头采集带钢表面的图像,然后采用图像处理及模式识别算法对图像进行实时处理和分析,从而检测出钢板表面缺陷,并对缺陷进行自动分类识别。实验结果表明,系统能够对带钢表面进行实时在线监测,并能正确识别常见的带钢表面缺陷。

本文主要根据干压陶瓷砖吸水率检测方法标准(gb/t3810.3-1999),对在具体检测过程中存在的问题做出了一些探讨,供大家参考。

少数检测人员在陶瓷砖强度试验中未严格按照标准要求进行试验,主要表现在3个方面:试验时试样的前处理未干燥至恒重;试验时试样的放置不正确;断裂面厚度测量不正确。通过和标准测试方法的比对研究,分析讨论了这些不正确的做法对陶瓷砖强度试验结果的影响。上述研究有助于检测人员更好地找到产品质量检测数据不准确的原因,从而采用正确的试验方法.更好地认识和改进产品的质量。

吸水率是判定干压陶瓷砖质量好坏的重要标准,目前我国的干压陶瓷砖在吸水率方面存在的严重的问题。本文阐述了干压陶瓷砖吸水率超标的问题及原因,从而进一步探讨了其吸水率的检测方法,最后根据实验结果,针对干压陶瓷砖质量问题提出相关建议。

根据gb/t4100.3-2006陶瓷砖吸水率检验方法,查阅国内外标准,发现真空法存在实验步骤上错误;通过大量实验,证明真空法偏离真值较大,提出了陶瓷砖吸水率检测方法应使用煮沸法。

筑神-建筑资料下载：http://www.***.*** 通用图集，规范，工程表格，施工组织设计，cad图块，工程论文，建筑模型等全部免费下载 陶瓷砖—抗冻性的测定 ceramictiles——determinationoffrostresistance gb/t3810.12-1999idtiso10545–12：1995代替：gb/t6955-1986 1.范围 本标准规定了所有用于浸水和冰冻条件下检验陶瓷砖抗冻性的试验方法。 2原理 陶瓷砖浸水饱和后，在+5℃和-5℃之间循环。所有砖的面须经受到至少100次冻 融循环 3.设备和材料 3.1能在（10±5）℃条件下荼的干燥箱。能取得相同试验结果的微波、红外线 或其他干燥系统均可使用。 3.2用称量精确到试样质量的0.01%的天平。 3.3能用真空泵抽真

针对铝管生产过程中对准确、可量化的自动缺陷检测系统的迫切需要,本文引入一种由图像采集、缺陷检测、缺陷处理等模块组成的铝管缺陷检测系统。平板探测器获取由x光高压电源产生,穿过铝管的x射线并把所形成的数字图像通过usb端口发送至检测服务器。检测服务器使用机器视觉算法检测图像中的缺陷。当服务器检测到缺陷时,会向pci板上指定位输出信号,报警装置接到信号后报警提醒工作人员。实验表明该系统能够自动、准确的标记出铝管中存在的缺陷,达到了系统的设计目标。

随着瓷砖品种的增多,表面纹理也越来越丰富。分别利用直方图分割算法、区域分裂合并算法以及傅立叶变换法对具有代表性的瓷砖进行了纹理分割,并在实验的基础上进行了相应的算法分析。

水位测量在航道测量中起着重要的作用,文中提出了用机器视觉代替人工去"观测"水尺吃水线在刻度字之间的值。首先利用canny算子检测出吃水线,计算出水平面距离刻度上边缘的距离,并利用bp神经网络对分割出来的字符进行识别,计算出吃水线的值,从而快速准确的获取水位,消除了人工观测水位过程中产生的误差,提高了航道测量的效率和准确性。

wjjz/qp-019c-01 委托单位 样品名称 生产单位 代表数量 见证单位 检验依据检验类别取样员王三 工程名称见证员李四 工程部位检验形式委托人王三 试验编号 样品流向收样人受理人 说明： 1、委托人对样品的状态，资料的完整性和检验依据等填写清楚，站经办人予以确认。 2、样品按站规定统一编号，样品编号与报告编号相同。 4、若留备份样，需在“内容”栏中予以注明。 5、业务咨询电话：5231369 检验项目以及备注说明： 威海市建筑工程质量检测站 产品（材料）检验委托书 平整无缺棱缺角样品状态 联系电话1234567412 样品数量 检测一室 xx*xx*xx 20块 内容 威海市xxxxxx小区xx#楼 gb/t4100-2006委托 年月日 3、当检验有分包项时，委托方应书面确认；当检验非标准产品时，委托方应书面确认检验 依据。 威海市xxxx

gb/t4100-2006陶瓷砖 陶瓷砖（ceramictiles）：由粘土和其他无机非金属原料制造的用于覆盖墙面和地 面的薄板制品，陶瓷砖是在室温下通过挤压或干压或其他方法成型，干燥后，在满足 性能要求的温度下烧制而成的。砖是有釉（gl）或无釉（ugl）的，而且是不可燃、 不怕光的。 瓷质砖（porcelaintiles）：e（waterabsorption）≤0.5% 炻瓷砖（stonewareporcelaintiles）：0.5%＜e≤3% 细炻砖（finestonewaretiles）：3%＜e≤6% 炻质砖（stonewaretiles）：6%＜e≤10% 陶质砖（fineearthenware）：e＞10% gb/t4100-2006陶瓷砖(代替gb/t4100.1-4100.5-1999)753-475 英文名：cera