Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  inspekcja automatyczna
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In recent years, there has been a highly competitive pressure on industrial production. To keep ahead of the competition, emerging technologies must be developed and incorporated. Automated visual inspection systems, which improve the overall mass production quantity and quality in lines, are crucial. The modifications of the inspection system involve excessive time and money costs. Therefore, these systems should be flexible in terms of fulfilling the changing requirements of high capacity production support. A coherent defect detection model as a primary application to be used in a real-time intelligent visual surface inspection system is proposed in this paper. The method utilizes a new approach consisting of nested autoencoders trained with defect-free and defect injected samples to detect defects. Making use of two nested autoencoders, the proposed approach shows great performance in eliminating defects. The first autoencoder is used essentially for feature extraction and reconstructing the image from these features. The second one is employed to identify and fix defects in the feature code. Defects are detected by thresholding the difference between decoded feature code outputs of the first and the second autoencoder. The proposed model has a 96% detection rate and a relatively good segmentation performance while being able to inspect fabrics driven at high speeds.
EN
This article presents the opto-electronic inspection method of gaskets assembly in roller bearings developed directly in a process line. Computer based processing, and image analysing methods were applied to detect and identify defects of the gaskets assembled. This paper describes the theory of the methods used, its advantages as well as limitations. Moreover, in this article are presented lighting techniques that enable visualisation and detection of defects. The catalogue of gaskets assembly defects was prepared within the research work. It covers such defects as: the faulty assembly of the gasket in the bearing, the protrusion of the gasket beyond a bearing, the loss of material, rolling up, bending, the protrusion of the gasket lip from the duct and surface deformation. The article presents the results of the tests carried out on the experimental stand as well.
EN
One of the most typical problems during analysis of the images acquired for the power lines inspection is the necessity of removing the background elements on them. Usually for the images taken from the ground the background is quite easy to remove (e.g. sky with clouds) because of the high contrast. Although, for some aerial images and also for some taken from the ground there may be the situation where the background is much more complex (e.g. trees, buildings, roads). The method presented in the paper is designed for both cases. It is based on the analysis of the image with the usage of some characteristic individual transmission line components e.g. transmission towers.
PL
Jednym z najbardziej typowych problemów w analizie obrazów uzyskiwanych podczas inspekcji linii energetycznych jest konieczność usuwania elementów stanowiących tło. Zazwyczaj w przypadku obrazów uzyskiwanych z poziomu ziemi tło jest stosunkowo łatwe do usunięcia (np. niebo z chmurami) dzięki dużemu kontrastowi. Jednakże dla niektórych obrazów lotniczych a także uzyskiwanych z poziomu ziemi może wystąpić bardziej złożone tło (np. drzewa, budynki, drogi). Metoda zaprezentowana w pracy jest użyteczna w obu tych przypadkach. Jest ona oparta na analizie obrazu z wykorzystaniem elementów charakterystycznych dla poszczególnych części linii energetycznych np. słupów energetycznych.
PL
Opisane w artykule stanowisko badawcze umożliwia przeprowadzenie zautomatyzowanej inspekcji optycznej obiektów trójwymiarowych przy wykorzystaniu techniki projekcji linii laserowej. Jednym z ważniejszych problemów, występujących w systemach wizyjnych tej klasy jest właściwa separacja treści obrazu (widoku zdeformowanej linii laserowej) od części obrazu stanowiącej tło. Zaprezentowano metodę polepszenie jakości akwizycji obrazu przy zastosowaniu filtru optycznego wąskoprzepustowego oraz zagadnienie rekonstrukcji obrazu 3D na podstawie obrazów zeskanowanych linii. Przedstawiono także zagadnienia związane z kalibracją 3D. Opisano dwa przykłady aplikacji inspekcji 3D: aplikację do oceny jakości wybranych powierzchni detali oraz aplikację do identyfikacji położenia częściowo przesłoniętych detali.
EN
The research stand described in the paper provides automated optical inspection of three dimensional products using laser line projection technique. One of the most important problem in such class of inspection systems is appropriate isolation of the projected line image from the background image. The methods of improving the isolation as well as the 3D reconstruction of the scanned object are described in the paper. The 3D calibration methods are also considered. Two examples of applications of 3D inspection are described: the surface quality inspection and the identification of the position of partially covered objects in a group.
PL
W artykule przedstawiono nowy algorytm detekcji defektów, występujących w powierzchniach teksturowych, który, w przeciwieństwie do wielu metod opisanych w literaturze, nie wykorzystuje klasyfikacji nadzorowanej. Dzięki temu nie wymaga przygotowania zbioru uczącego i może być łatwo zastosowany w automatycznym systemie dokonującym wizualnej inspekcji powierzchni materiałów takich, jak: drewno, papier, materiały tekstylne, stal lub skały. W celu wykrycia i określenia lokalizacji defektów tekstur proponowane podejście dzieli analizowany obraz na obszary, następnie z wykorzystaniem rozkładu macierzy według wartości szczególnych i technik przetwarzania obrazów wyznacza cechy opisujące każdy z obszarów. Ostatecznie algorytm stosuje klasteryzację za pomocą metody rozmytych c-środków w celu zaklasyfikowania obszarów do jednej z dwóch klas: klasy defektu lub klasy pozbawionej defektu. Prezentowany algorytm zastosowano do analizy defektów, występujących w przykładowych teksturach naturalnych.
EN
In this paper we propose an algorithm for texture defects detection, which doesn't use supervised classification. The algorithm can be simply applied in an automatic visual inspection system. For localization of texture defects we calculate features of each non-overlapping region of an image via the Singular Value Decomposition (SVD) and image processing techniques. In next step the algorithm uses the fuzzy c-means clustering (FCM) to classify each region into two clusters. Finally we define a distance between centres of defective and non-defective clusters using some threshold value chosen empirically.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.