學術不端文獻論文查重檢測系統 多語種 圖文 高校 期刊 職稱 查重 抄襲檢測系統
焊點檢測的核心是圖像處理和分析, 本文在 對焊點的漏焊、 焊點粘連、 虛焊和過焊四種缺陷進行識別。 法、 形態學濾波法進行了 比較, 采用改進的中值濾波算法進行圖像去噪。 于距離變換的分水嶺圖像分割算法。 該方法能夠很好地實現焊點圖像的分割, 為圖像的特征提取和識別奠定基礎。 焊點粘連、 虛焊和過焊, 同時提出了 焊點的特征選擇參數。 最后通過實驗證明。 本文提出的焊點缺陷檢測方法, 能夠高效地實現焊點的鑒別。 減小缺陷識別的時間也是本課題待解決的問題。
很多重要的焊接結構,如壓力容器、核反應堆器件、橋 梁、船舶等都對其焊接質量有著很高的要求,不允許出現一絲的缺陷,如果出現缺陷,就 可能造成巨額的經濟損失。 情況嚴重時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域,我們生活的環境里存在許多焊接的產物, 所以焊接質量的重要性不言而喻。
焊點的質量直接影響到電子產品的質量的好壞。 幾乎所有的電子產品的組 裝都會用到焊點, 如手機電池極耳焊點的檢測以及手機外殼組裝等。 在焊點組 來越成為關注的問題。 生產的要求。 數字圖像處理、 機器視覺產品的出現以及模式識別和人工智能等 學科的發展, 將人類從原始的體力勞動中解放出來。 采用基于機器視覺的自動 大大提高生產效率。 因此, 在現代自動化生產過程中, 機器視覺廣泛地應用到 工業領域, 能夠為產品提供嚴格的質量控制和可靠穩定運行系統。 本文研究的 焊點缺陷檢測算法研究能夠對于工業領域的焊點自動化檢測提供有力的參考。 焊點缺陷檢測目 前已經有多種方法, 包括電氣檢測方法和視覺檢測方法等。
焊接板的材質的透明性, 也會對檢測圖像造成一定程度 的干擾。 同時在圖像輸入和輸出的過程中, 噪聲也是一個不可回避的問題。 另 外, 對于一些近距離的焊點, 怎樣識別出粘連焊點也是一個待研究的問題。 質 量不好的圖像對于我們后續處理和分析的工作影響深遠。 具體來說, 對于圖像 1、 硬件設備的影響。