Aplicación de la visión artificial en la detección automática de defectos en piezas de gran tamaño

Resumen: La visión artificial se aplica a la detección automática de defectos en piezas de trabajo grandes, con información generada por un excelente medidor de flujo . El fabricante le ofrece un presupuesto. 1. Introducción: La visión artificial utiliza máquinas que reemplazan la visión humana para la medición y el análisis. El sistema de visión artificial convierte el objetivo en una señal de imagen, que se transmite a un dispositivo de procesamiento de información especial para su posterior procesamiento mediante software y hardware. Más fabricantes de medidores de flujo pueden elegir entre diferentes modelos y presupuestos. Le invitamos a consultar. Aquí encontrará información detallada sobre la aplicación de la visión artificial en la detección automática de defectos en piezas de trabajo grandes. 1. Introducción: La visión artificial utiliza máquinas que reemplazan la visión humana para la medición y el análisis. El sistema de visión artificial convierte el objetivo en una señal de imagen, que se transmite a un dispositivo de procesamiento de información especial para su posterior procesamiento mediante software y hardware. Debido a que los sistemas de visión artificial pueden obtener rápidamente una gran cantidad de información, su fácil procesamiento automático y la integración de información y el control de procesos facilitan la automatización de procesos, en los procesos de producción automatizados modernos, se utilizan ampliamente para la monitorización del estado, la inspección y el control de calidad de los sistemas de visión artificial. Las características de los sistemas de visión artificial, como su automatización, objetividad, sin contacto y alta precisión, mejoran la flexibilidad y la automatización de la producción. En entornos de trabajo peligrosos o donde la visión artificial no es adecuada para la operación manual, o donde la visión artificial es difícil de satisfacer, se utiliza comúnmente para reemplazarla. En la producción industrial en masa, el uso de métodos de detección por visión artificial para la inspección visual artificial, con baja calidad del producto y baja eficiencia y precisión, puede mejorar considerablemente la eficiencia y la automatización de la producción. Debido a la fácil integración de información, la visión artificial es una de las bases para la implementación de la tecnología de fabricación integrada por computadora. En resumen, con la madurez y el desarrollo de la tecnología de visión artificial, se espera que se aplique cada vez más en las empresas manufactureras modernas en el futuro. Como es bien sabido, la tomografía computarizada (TC) industrial, como tecnología avanzada de ensayos no destructivos, no solo se utiliza para ensayos no destructivos de defectos y estructuras internas de piezas, evaluación de calidad, análisis cualitativos y evaluación, sino que también permite medir el tamaño de los artefactos y defectos en imágenes TC industriales, así como el análisis cuantitativo, con alta precisión y buena repetibilidad. En los últimos años, la detección cualitativa se ha convertido en una importante línea de investigación en la tomografía computarizada (TC) industrial, y ha logrado grandes avances. Sin embargo, tanto a nivel nacional como internacional, la investigación sobre imágenes TC industriales también se basa en métodos manuales, debido a la baja repetibilidad y precisión de las mediciones, lo que dificulta cada vez más satisfacer las necesidades de procesamiento de imágenes en grandes cantidades. Por lo tanto, en combinación con la práctica de la ingeniería, este artículo aborda algunos problemas de la medición manual y analiza el método automático de medición de imágenes TC industriales. A partir de las características de las imágenes TC industriales, se propone un método automático de medición basado en la detección de bordes. 2. Introducción del principio de detección de bordes de Canny mediante una máquina CT industrial para artefactos metálicos grandes de imágenes de CT, y luego transferencia al sistema de gestión central, el sistema utiliza tecnología de procesamiento de imágenes, para obtener las imágenes que se analizaron, y la extracción de información del tamaño del defecto de la pieza de trabajo, almacenada en una base de datos, para el sistema de análisis de imágenes a la organización matricial del metal u otro material, contenido de impurezas, composición del grupo, tamaño del defecto análisis preciso y objetivo, proporcionando una base confiable para la calidad de los productos. La pieza de trabajo medida en términos de adquisición de señal y transmisión de fotones después de que el detector convierte la señal analógica en señal digital por A/D, en el proceso de lo anterior, el borde del área de diferentes materiales de la pieza de trabajo [1], de acuerdo con el algoritmo de retroproyección de convolución de reconstrucción de CT [2] El principio de dispersión de puntos, el rango del borde límite real de 3 píxeles en el mapa digital. El problema de detección de bordes de Canny se convierte en un problema máximo de función de unidad de detección [3] 。 En ruido gaussiano, un típico de la fuerza del borde representa un cambio de paso. （ 1) Un buen operador de detección de bordes debe tener tres indicadores: baja probabilidad de error, así como una pérdida general importante del borde real, también para intentar encontrar el borde en general; Alta precisión de posicionamiento, el borde detectado debe estar en una posición de borde real; Responder a cada borde es *, para llegar al borde de un solo píxel de ancho. （ 2) Se propone Canny para determinar los tres principios del operador de detección de bordes [ 4 ]: una buena relación señal-ruido: un buen criterio SNR no es que los puntos de borde encontrados reduzcan la probabilidad de puntos de borde, los puntos de borde otorgados por el menor riesgo de puntos de borde.

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