基于图像处理技术的表面粗糙度检测系统模型
基于图像处理技术的表面粗糙度检测系统模型
基于图像处理技术的表面粗糙度检测系统模型陈斌;宋桂珍【摘要】阐述了基于图像处理技术的检测识别系统,针对图像处理在表面粗糙度检测上的应用,提出了相应的检测系统模型.【期刊名称】《机械管理开发》【年(卷),期】2010(025)002【总页数】2页(P137-138)【关键词】图像处理;表面粗糙度;检测系统【作者】陈斌;宋桂珍【作者单位】太原理工大学机械工程学院,山西,太原,030024;太原理工大学机械工程学院,山西,太原,030024【正文语种】中文【中图分类】TP391.020 引言随着工业化大生产的发展，对产品精度和零件表面粗糙度提出了越来越高的要求。
鉴于接触式检测仪器仪表的测量精度和测量速度等方面的改善要求，推动了非接触式无损检测技术的发展。
图像检测属于无损检测技术的一种重要方式，在零件表面粗糙度的测量中有着广泛应用前景。
1 图像识别检测系统图像可称为计算机视觉，是用各种成像系统代替人的视觉器官获取景物图像，再由计算机代替大脑完成其处理和解释。
图像识别系统的框图见图1。
图1 图像识别系统框图1.1 图像获取对于通用的图像处理系统中讲，不同的系统，虽功能和硬件电路有所不同，但其硬件结构主要有面向帧存和面向计算机内存两种方式。
图2是一般的面向帧存的图像硬件系统结构框图。
图中视频源是摄像机，（或是录像机、取指器）。
图像帧存的容量变化范围较大，基本容量是一幅数字化图像的几何分辨率所要求的存储空间。
帧存有：单帧的、多帧的、单通道的、多通道的。
图像显示分：彩色的、伪彩色的、黑白的。
伪彩色和彩色的图像显示中，往往带有查找表，以进行彩色指定、图文注释、灰度变换处理。
计算机接口是图像系统连接计算机的连接电路；计算机接口可以采用：ISA总线，PCI总线、USB总线。
硬件处理的种类很多，例如：直方图统计、卷积、分割、边界跟踪等。
应该指出，并不是每一个图像处理系统都有硬件处理功能。
图2 面向图像帧存的图像硬件系统结构图3是一般的面向计算机内存的图像硬件系统结构。
基于图像处理的表面质量检测技术研究
基于图像处理的表面质量检测技术研究摘要：随着科技的发展和工业化的进展，表面质量对于产品质量和外观的重要性日益凸显。
有限的人力资源和传统的质检方法已经难以满足高效率和高质量的需求。
因此，在表面质量检测领域，基于图像处理的技术方案被广泛研究和应用。
本文综述了图像处理在表面质量检测中的应用，包括基于光学成像的表面缺陷检测、纹理分析和图像处理算法等。
通过比较不同方法的优缺点和适用范围，希望为表面质量检测技术的研究和应用提供一定的参考。
引言：表面质量检测是一项重要的工业质检任务，它通常用于检测产品表面的缺陷、异物等问题，以保证产品的质量和安全。
传统的表面质量检测方法通常依赖于人工视觉，这种方式存在主观性高、效率低等问题。
基于图像处理的表面质量检测技术能够通过数字化手段实现对产品表面的快速检测和自动化处理，具有高效、准确和可靠的优势。
一、基于图像处理的表面缺陷检测技术1. 直接法直接法是一种常见的表面缺陷检测方法，它主要通过图像处理算法对产品表面图像进行处理。
例如，Canny算法和Sobel算法可以在图像中提取出边缘信息，进而检测表面的裂纹和磨损等细小缺陷。
在直接法中，还有很多其他常用的算法，如拉普拉斯算法、Prewitt算法等，它们都能够辅助检测和分析表面缺陷。
2. 纹理分析法纹理分析法是通过分析和提取图像中的纹理特征来检测表面缺陷。
常见的纹理分析方法有灰度共生矩阵、小波变换等。
灰度共生矩阵能够量化图像的纹理特征，从而实现对表面质量的评估和检测。
小波变换可以将图像分解为不同频率的子带，从而提供更加详细的纹理信息。
二、基于图像处理的表面质量检测技术的应用1. 电子产品表面缺陷检测电子产品表面的质量检测对于产品的品质和使用寿命有着重要的影响。
基于图像处理的技术可以实现对电子产品表面的缺陷和异物的检测，从而提高产品的可靠性和可用性。
2. 瓷砖和玻璃等建筑材料表面质量检测瓷砖和玻璃等建筑材料的表面质量对于装饰效果和使用寿命有着重要的影响。
基于图像预处理的光学元件表面粗糙度测量系统
基于图像预处理的光学元件表面粗糙度测量系统
沈红伟;付苗苗
【期刊名称】《激光杂志》
【年(卷),期】2024(45)5
【摘要】在测量光学元件表面粗糙度时,测量结果往往比较片面,为此设计基于图像预处理技术的光学元件表面粗糙度测量系统。
获取原始元件表面粗糙度干涉图像,通过对表面形貌图像实施图像去噪处理与倾斜校正处理获取滤波结果,通过自适应中值滤波算法实施图像的去噪处理。
在粗糙度参数评定模块中,根据取样长度对评定长度下定义,实施光学元件表面粗糙度的全面评定。
利用设计系统测量三种光学元件的表面粗糙度。
实验结果表明:通过设计系统能够获取高成像质量的表面粗糙度干涉图像,实现多种元件表面粗糙度的全面测量,具有一定应用价值。
【总页数】5页(P252-256)
【作者】沈红伟;付苗苗
【作者单位】沧州师范学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN84
【相关文献】
1.测量光学元件表面粗糙度的取样问题
2.基于光学显微镜工件表面粗糙度测量系统的界面设计
3.基于旋滤波的表面粗糙度图像预处理方法
4.基于光纤传感器的元件表面粗糙度测量方法
5.三维成像技术的光学元件表面粗糙度智能测量方法
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基于图像处理的机械产品外观缺陷检测技术
基于图像处理的机械产品外观缺陷检测技术引言：在现代工业生产中，机械产品的外观缺陷检测是关乎生产质量和效率的重要环节。
传统的人工检测方法不仅费时费力，而且容易出现疏漏。
而基于图像处理的机械产品外观缺陷检测技术，能够高效、准确地识别和检测产品表面的缺陷，成为制造业赖以提高生产质量的重要工具。
一、图像处理技术的应用图像处理技术是一种通过数字计算机对图像信息进行处理的技术。
在机械产品的外观缺陷检测领域，图像处理技术可以被广泛应用。
首先，通过图像采集设备对机械产品进行拍摄，将产品的表面图像数字化。
接着，利用图像处理算法处理这些数字化图像，从中提取出关键特征，识别和检测产品表面的缺陷。
最后，通过与预先设定的缺陷模型进行比对，判断产品是否存在缺陷。
二、图像处理技术的关键技术在图像处理技术中，有一些关键技术是实现机械产品外观缺陷检测的基础。
首先是图像增强技术，它可以提高图像的对比度、清晰度和鲁棒性，增强缺陷的显示效果。
其次是特征提取技术，通过数学分析和算法处理，从图像中提取出能够表示缺陷特征的数据。
例如，边缘检测算法可以提取出产品表面的边缘信息，轮廓检测算法可以提取出产品缺陷的轮廓信息。
此外，还有分类与识别技术，它能够将提取出的特征与预设的缺陷模型进行匹配，判断产品是否存在缺陷。
三、图像处理技术的优势与挑战相比传统的人工检测方法，基于图像处理的机械产品外观缺陷检测技术具有许多优势。
首先，它可以大大提高检测的准确度和效率。
图像处理技术能够在短时间内处理大量的图像数据，并通过算法的判断减少人为的主观因素。
其次，它可以减少人力成本。
自动化的图像处理设备能够取代大量的人工劳动，降低生产成本。
此外，它还可以提高生产环境的安全性。
机械产品外观缺陷检测技术能够检测出生产过程中可能存在的安全隐患，保障工人的安全。
然而，图像处理技术也面临着一些挑战。
首先是光线条件的限制。
由于环境光线的干扰，图像中可能会存在光线非均匀、阴影等问题，导致特征提取和缺陷检测变得困难。
基于图像的零件表面粗糙度支持向量机检测方法及系统[发明专利]
![基于图像的零件表面粗糙度支持向量机检测方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/b4f8320b366baf1ffc4ffe4733687e21af45ff39.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202111262722.0(22)申请日 2021.10.28(71)申请人 太原理工大学地址 030024 山西省太原市迎泽西大街79号(72)发明人 田建艳 董良振 魏万珍 高云松 郭恒宽 杨胜强 (74)专利代理机构 北京恒创益佳知识产权代理事务所(普通合伙) 11556代理人 付金豹(51)Int.Cl.G06T 7/00(2017.01)G06V 10/764(2022.01)G06V 10/40(2022.01)(54)发明名称基于图像的零件表面粗糙度支持向量机检测方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于图像的零件表面粗糙度支持向量机检测方法及系统，包括以下步骤：通过零件表面图像采集系统采集零件表面各区域图像；对零件图像进行图像预处理；利用像素分量作比相加法将零件表面图像转为灰度图像，使用高斯窗口进行滤波处理；基于灰度共生矩阵提取图像的能量、熵、惯性矩、相关性这四种纹理特征，并对它们分别求取均值和方差生成8维特征向量作为支持向量机的输入；支持向量机检测模型输出粗糙度值；零件表面粗糙度可进行全面非接触式测量，解决了提取图像特征过程中采样随机以及提取的特征无法有效区分不同粗糙度等级零件的问题，大大提高了非接触式检测零件表面粗糙度的检测精度。
权利要求书3页 说明书9页 附图6页CN 113989233 A 2022.01.28C N 113989233A1.一种基于图像的零件表面粗糙度支持向量机检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1利用零件表面划分方法将零件表面划分为合适区域，通过零件表面图像采集系统采集零件表面各区域图像；S2对零件图像进行图像预处理；利用像素分量作比相加法将零件表面图像转为灰度图像，使用高斯窗口进行滤波处理；S3基于灰度共生矩阵提取图像的能量、熵、惯性矩、相关性这四种纹理特征，并对它们分别求取均值和方差生成8维特征向量作为支持向量机的输入；S4支持向量机检测模型输出粗糙度值，通过上位机界面显示零件表面粗糙度值检测结果。
纹理图像分析技术在表面粗糙度测量中的应用
纹理图像分析技术在表面粗糙度测量中的应用崔敏【摘要】以MATLAB软件为设计平台,构建了零件表面粗糙度的检测系统.采用同态滤波等图像处理技术,对零件表面图像进行预处理,选取图像灰度直方图参数为表征纹理的像元特征值,灰度共生矩阵参数为表征纹理结构的区域特征值,建立了BP 神经网络,实现了对零件表面粗糙度参数的测量,并对测试结果与电动轮廓仪的测量结果进行了对比和分析,验证了系统的可行性.%Taking MATLAB as the platform of software design,a surface roughness measurement system was developed.By using image analysis technologies such as homomorphic filter to preprocess the surface image of parts,and selecting the parameters of image gray-level histogram as the picture element eigenvalue of texture and the parameters of graylevel co-occurrence matrix as the area eigenvalue of texture structure,a BP neural network was set up,and the parameters of surface roughness of parts were measured.The results of test were compared with those of the electric contour graph measurement and were analyzed to verify the feasibility of this measurement system.【期刊名称】《新技术新工艺》【年(卷),期】2013(000)008【总页数】3页(P77-79)【关键词】表面粗糙度;特征提取;图像分析;BP神经网络【作者】崔敏【作者单位】五邑大学机电工程学院,广东江门529020【正文语种】中文【中图分类】TP29在机械零件的切削过程中，刀具切削或砂轮打磨时遗留在机械零件上的刀痕，以及切屑分离时的塑性变形和加工机床振动等因素，形成了零件表面的粗糙不平。
基于数字图像处理的道路表面质量评价方法
基于数字图像处理的道路表面质量评价方法在现代交通体系中，道路的质量至关重要。
道路表面的状况直接影响着行车的安全性、舒适性以及交通运输的效率。
为了确保道路能够持续、稳定地服务于公众，对道路表面质量进行准确、有效的评价是必不可少的。
数字图像处理技术的出现，为道路表面质量评价提供了一种高效、精确且非接触式的方法。
一、数字图像处理技术在道路表面质量评价中的优势传统的道路表面质量检测方法往往依赖于人工巡检，这种方式不仅效率低下，而且容易受到检测人员主观因素的影响，导致评价结果的准确性和可靠性大打折扣。
而数字图像处理技术则能够克服这些弊端。
首先，数字图像处理技术可以实现快速、大量的数据采集和处理。
通过安装在车辆上的图像采集设备，能够在短时间内获取大量的道路表面图像，大大提高了检测的效率。
其次，该技术具有高度的客观性和一致性。
它不受检测人员的经验、疲劳等因素的影响，能够对道路表面的特征进行准确、稳定的测量和分析。
再者，数字图像处理技术可以获取道路表面的微观和宏观特征。
无论是细小的裂缝、坑洼，还是较大面积的平整度变化，都能够被清晰地捕捉和分析。
二、道路表面质量评价的关键指标在利用数字图像处理技术进行道路表面质量评价时，需要关注多个关键指标。
1、平整度平整度是衡量道路表面质量的重要指标之一。
不平整的道路会增加车辆的行驶阻力，导致油耗增加，同时也会影响行车的舒适性和安全性。
通过数字图像处理技术，可以对道路表面的高程数据进行分析，计算出平整度的相关参数。
2、裂缝裂缝是道路常见的病害之一，如果不及时处理，会进一步恶化，影响道路的结构强度。
数字图像处理技术能够准确地检测出裂缝的位置、长度、宽度和走向等信息。
3、车辙车辙是由于车辆长期反复碾压形成的凹槽。
严重的车辙会影响车辆的操控性和排水性能。
利用图像处理技术，可以对车辙的深度和形状进行测量。
4、粗糙度道路表面的粗糙度会影响轮胎与路面的摩擦力，进而影响车辆的制动性能和操控稳定性。
基于图像处理的机械零件表面缺陷检测系统设计
基于图像处理的机械零件表面缺陷检测系统设计近年来，随着科技的不断进步，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，基于图像处理的机械零件表面缺陷检测系统成为了一个备受关注的研究热点。
本文将探讨这一系统的设计以及其应用前景。
首先，基于图像处理的机械零件表面缺陷检测系统的设计离不开高质量的图像采集设备。
现如今，高分辨率的数码相机可以满足这一需求。
通过将数码相机与计算机相连，可以方便地将采集到的图像传输到计算机端进行处理。
其次，对于图像处理技术而言，关键的一步是图像预处理。
在机械零件表面缺陷检测中，通常需要进行去噪、图像增强等处理。
去噪技术可以有效地减少图像中的噪声对检测结果的影响，而图像增强技术能够提高图像的对比度，使缺陷更加明显。
通过这些预处理步骤，可以得到更适合进行缺陷检测的图像。
接下来，机械零件表面缺陷检测系统需要运用目标检测算法来寻找图像中的缺陷区域。
常用的目标检测算法有基于模板匹配的方法、基于机器学习的方法等。
模板匹配方法通过将已知缺陷样本与待测图像进行匹配，来找到缺陷的位置。
而机器学习方法则通过训练模型来识别各类缺陷。
这些算法在实际应用中可以根据具体需求选择合适的方法。
最后，机械零件表面缺陷检测系统的设计还需要考虑实时性。
对于生产线上的缺陷检测来说，及时准确的检测结果是非常重要的。
因此，系统需要设计成能够在短时间内完成图像处理和缺陷检测，并给出检测结果。
这样，就可以及时发现并处理机械零件的表面缺陷，保证产品质量。
基于图像处理的机械零件表面缺陷检测系统具有广泛的应用前景。
首先，在制造业中，保证产品质量是一项重要任务。
通过引入这一检测系统，可以大大提高生产线上的缺陷检测效率，减少人为错误带来的问题。
其次，在质检领域中，这一系统也发挥着关键作用。
传统的质检方法通常需要大量人力投入，并且检测效率较低，而基于图像处理的检测系统可以大大减少人力成本，并提高检测的准确性和效率。
总的来说，基于图像处理的机械零件表面缺陷检测系统设计的关键在于采集设备的选择、图像预处理、目标检测算法的应用以及系统的实时性考虑。
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实情 况 的 、 占据不 同 区域 的、 有 不 同特 性 的 目标 区分 具 开来 ， 并形 成数 字 特征 。图像 分 割算法 的分类 主 要是 ：
像 的几何 分辨率 所要 求 的存储 空 间。帧存 有 ： 帧 的、 单 多帧 的、 单通道 的 、 多通道 的 。图像 显示 分 ： 色 的 、 彩 伪 彩 色的 、 白的。伪 彩色 和彩 色的 图像显 示 中 ， 往带 黑 往
边缘 检测 、 界跟踪 、 边 阈值分 割 、 区域分 割 。 各个 分类算 法， 大多是 针对 某一 具体 应用 提 出的 ． 且 图像 的分 割 并 性 能受 到诸 多 因素 的影 响 ， 括 ： 包 图像 的 同质性 、 间 空 结 构特性 、 连续 性 、 理 、 纹 内容 、 物理 视觉 特性 等 。 以 ， 所
基于图像处理技术的表面粗糙度检测系统模型
陈
【 摘
斌． 宋桂 珍
００２ ） ３ ０ ４
（ 原 理 工 大 学 机 械 工 程 学 院 ， 西 太 原 太 山
要 】 阐述 了基 于 图像 处理 技 术 的检 测 识 别 系统 ， 对 图像 处 理 在 表 面 粗 糙 度 检 测 上 的 应 用 ， 出 了相 应 的检 针 提
量 中有着 广 泛应用 前景 。 １ 图像识 别检 测 系统
Ｈ． Ｈ Ｈ 燮 ． 燮 １
图 ３ 面 向计 算 机 内存 的 图 像 硬 件 系 统结 构
Hale Waihona Puke １２ 图像 处 理 ． 图像 可称 为计 算机 视觉 ，是用 各种 成像 系 统代 替
人 的视觉 器官 获取 景物 图像 ，再 由计算 机代 替 大脑 完
图像 数 据处理 包 括 ：预 处理 、特 征抽 取和 特征选 择。 预处 理技术 是指 ： 过 图像 变换 、 通 图像 增强 、 图像 复 原、 图像 编码 等 方法 ． 清除 图像 中 的噪 声 ． 减轻 或 消 除
成其处理 和解 释 。图像识 别 系统 的框 图见 图 １ 。
因传感 器与 传输介 质 而引起 的退 化现 象 ，改善 图像 质 量 ， 于分析 处理 等 。 便 特征 抽取 是从 图像 中提取 一组反 映图像 特性 的基本 元 素或数 字值 【 特征 选择 是 从 已经 １ Ｉ 。 抽 取 的特征 中选择 能 够更好 地完 成分类 识 别任务 的特
好 的 图像 分割 现用 多种 分割方 法结 合 ，这 可有效 避免 某 种方法 的 缺陷 ， 得 分割结 果更 加合 理［ 使 ２ １ 。 判别 分类 是指 ：采 用一定 的准则或 机制 建立 分类 规则 ， 并用 它 们对 未知 图像模 式进 行分类 识别 。 于解 用 决 图像识 别 的方法 一般 概括成 三种 ： 即统计法 （ｔ ｉ ｉ ｓ ｔ ｔ ａｓ． ｃｌ ｐ ｒａｈ 、句 法 法 （ｙ ｔｃｉ ａ ｐｏｃ ） ａ ａｐｏｃ ） ｓｎａｔ ｐ ｒａ ｈ 、模 糊 法 ｃ （ ｚｙａ ｐｏｃ ） 神经 网络识别 应属 于统 计法 ， ｆ ｚ ｐ ｒａ ｈ 。 ｕ 它在 图 像识 别上 具有 重要 意义 和实 用价值 ，尤 其 是在 图像分 割 的应用 中 。人工 神经 网络是 模仿 动物 神经 网络 行 为
路 、 添加 昂贵 的监视 器 ， 不 高速 图像 处理 机甚 至不 另设 置图像 帧存 ； 随着 计算 机配 置 的发展 ， 这种 结构 的应用 越 来越 广泛 。
器仪 表 的测量 精 度 和测 量 速度 等 方 面 的改 善 要求 ， 推
动 了非 接触 式无损 检测 技术 的发 展 。图像 检测 属 于无 损检测技 术 的一种 重要 方式 ，在零 件表 面粗 糙 度 的测
测 系统 模 型 。
【 关键词】 图像处理 ； 面粗糙度 ； 表 检测 系统 【 中图分类 号】 Ｔ ３ １ ２ Ｐ９． ０ ０ 引 言 【 文献标识码】 Ａ 【 文章编号】 １ ０— ７ Ｘ（０ ０ ０ — １７ ０ ０ ３ ７ ３ ２ １ ）２ ０ ３ — ２
随着工 业化 大生产 的发 展 ，对产 品精 度和 零件 表 面粗糙 度提 出 了越 来越 高 的要求 。鉴 于接 触式 检测 仪
第２ ５卷 第 ２期 （ 第 １４期） 总 １
Ｖ １ ５ Ｎ ． （Ｕ ｏ１４ ｏ． ｏ ５ Ｍ Ｎ ．１） ２ ２
机 械 管 理 开 发
ＭＥ ＣＨＡＮＩ ＡＬ Ｃ ＭＡＮＡＧＥ ＭＥＮ ＡＮＤ Ｔ ＤＥ Ｌ ＭＥＮ ＶＥ ０Ｐ Ｔ
２ ０年 ４ 月 ０１
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图 ２是 一 般 的面 向帧 存 的 图像 硬 件 系 统结 构 框 图。 图中视频 源是摄 像机 ，或 是 录像 机 、 （ 取指 器 ） 图像 。 帧存 的容 量变 化范 围较 大 ，基 本容 量是 一 幅数字 化 图
些 目标感 兴趣 。 这些 目标 通 常 占据 一定 的 区域 ， 在某 并 些 特性 （ 灰 度 、 如 轮廓 、 色 、 理 等 ） 和 周 围 的图像 颜 纹 上 有差 别 。这些 特性 差别 可能 非常 明显 ， 也可 能很 细微 。 图像 识别 的基 础是 图像 分割 ． 其作 用是 ： 把反 映物 体真
图 １ 图 像 识 别 系 统 框 图
１ ． 图像 获 取 １
征， 来表 示原 图像 。
对 于通用 的 图像 处理 系统 中讲 ， 同 的系统 ， 功 不 虽
图像 数据 处理 在 图像 中 。人 们往往 只对 其 中 的某
能和硬件 电路 有所 不 同 ，但其 硬件 结构 主要 有 面 向帧 存 和面 向计算机 内存 两种 方式 。