學(xué)術(shù)不端文獻(xiàn)論文查重檢測(cè)系統(tǒng) 多語種 圖文 高校 期刊 職稱 查重 抄襲檢測(cè)系統(tǒng)
焊點(diǎn)檢測(cè)的核心是圖像處理和分析, 本文在 對(duì)焊點(diǎn)的漏焊、 焊點(diǎn)粘連、 虛焊和過焊四種缺陷進(jìn)行識(shí)別。 法、 形態(tài)學(xué)濾波法進(jìn)行了 比較, 采用改進(jìn)的中值濾波算法進(jìn)行圖像去噪。 于距離變換的分水嶺圖像分割算法。 該方法能夠很好地實(shí)現(xiàn)焊點(diǎn)圖像的分割, 為圖像的特征提取和識(shí)別奠定基礎(chǔ)。 焊點(diǎn)粘連、 虛焊和過焊, 同時(shí)提出了 焊點(diǎn)的特征選擇參數(shù)。 最后通過實(shí)驗(yàn)證明。 本文提出的焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)方法, 能夠高效地實(shí)現(xiàn)焊點(diǎn)的鑒別。 減小缺陷識(shí)別的時(shí)間也是本課題待解決的問題。
很多重要的焊接結(jié)構(gòu),如壓力容器、核反應(yīng)堆器件、橋 梁、船舶等都對(duì)其焊接質(zhì)量有著很高的要求,不允許出現(xiàn)一絲的缺陷,如果出現(xiàn)缺陷,就 可能造成巨額的經(jīng)濟(jì)損失。 情況嚴(yán)重時(shí)甚至造成人員的傷亡。 在我們身邊的許多事物可以觸及到焊接的領(lǐng)域,我們生活的環(huán)境里存在許多焊接的產(chǎn)物, 所以焊接質(zhì)量的重要性不言而喻。
焊點(diǎn)的質(zhì)量直接影響到電子產(chǎn)品的質(zhì)量的好壞。 幾乎所有的電子產(chǎn)品的組 裝都會(huì)用到焊點(diǎn), 如手機(jī)電池極耳焊點(diǎn)的檢測(cè)以及手機(jī)外殼組裝等。 在焊點(diǎn)組 來越成為關(guān)注的問題。 生產(chǎn)的要求。 數(shù)字圖像處理、 機(jī)器視覺產(chǎn)品的出現(xiàn)以及模式識(shí)別和人工智能等 學(xué)科的發(fā)展, 將人類從原始的體力勞動(dòng)中解放出來。 采用基于機(jī)器視覺的自動(dòng) 大大提高生產(chǎn)效率。 因此, 在現(xiàn)代自動(dòng)化生產(chǎn)過程中, 機(jī)器視覺廣泛地應(yīng)用到 工業(yè)領(lǐng)域, 能夠?yàn)楫a(chǎn)品提供嚴(yán)格的質(zhì)量控制和可靠穩(wěn)定運(yùn)行系統(tǒng)。 本文研究的 焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法研究能夠?qū)τ诠I(yè)領(lǐng)域的焊點(diǎn)自動(dòng)化檢測(cè)提供有力的參考。 焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)目 前已經(jīng)有多種方法, 包括電氣檢測(cè)方法和視覺檢測(cè)方法等。
焊接板的材質(zhì)的透明性, 也會(huì)對(duì)檢測(cè)圖像造成一定程度 的干擾。 同時(shí)在圖像輸入和輸出的過程中, 噪聲也是一個(gè)不可回避的問題。 另 外, 對(duì)于一些近距離的焊點(diǎn), 怎樣識(shí)別出粘連焊點(diǎn)也是一個(gè)待研究的問題。 質(zhì) 量不好的圖像對(duì)于我們后續(xù)處理和分析的工作影響深遠(yuǎn)。 具體來說, 對(duì)于圖像 1、 硬件設(shè)備的影響。