基于机器人视觉的坩埚缺陷检测系统

为解决传统熔融石英坩埚缺陷,文中设计了一套以机器人为平台的基于机器视觉的坩埚缺陷检测系统。通过建立参考坐标系和机器人手眼标定等坐标系转换将像素坐标转换成机器人基础坐标,进而控制机器人对检测出的缺陷进行可视化标记。同时提出了一种基于图像尺度的平移向量的图像拼接算法。该方法能够对一个缺陷被几张图像分割采集情况进行很好地处理,同时配合模板匹配算法避免了同一缺陷在不同图像中被重复检测或标记混乱情况的发生。通过现场实测,该系统能够有效地提取出石英坩埚的缺陷。     

基于计算机视觉的晶振帽缺陷自动检测系统

针对工业现场中晶振帽的主要缺陷,通过计算机视觉系统来实现缺陷的自动检测.结合晶振帽的缺陷特点,论述了晶振帽缺陷检测系统的构成、图像处理及检测流程,提出一种基于计算机视觉的晶振帽缺陷检测方法.设计了缺陷检测系统的具体软件结构,并用模块化方法实现软件功能.该软件主要包括主程序模块、图像采集模块、图像处理模块和通信模块.实验证明,该检测系统能够准确地实现晶振帽缺陷的检测,满足自动化生产的需要,可在实际生产中代替人工检测.     

基于机器视觉的无人机旋翼移印缺陷检测研究

旋翼是无人机获得举升力的重要零件，它的健康状态是无人机稳定飞行的重要保证，旋翼标识是检查无人机飞行姿态和旋翼健康状态的重要参照之一，针对大疆无人机旋翼标识生产过程中表面质量检测的工人劳动强度大、检测准确率低的生产痛点，设计了满足工业生产需求的机器人视觉检测系统，系统与工业机器人结合将印刷缺陷的产品分拣出来，实现生产检测的自动化。系统利用工业相机、视觉光源、工业计算机搭建系统检测系统，通过滤波、连通域处理、特征提取等算法设计，能够高效地将漏印、少印、多印等缺陷产品分拣出来，降低了企业用工成本的同时，提高了产品出厂的良品率。     

基于机器视觉的汽车刹车片自动检测系统

为了提高汽车刹车片的检测效率和准确性,设计了基于机器视觉的汽车刹车片自动化检测系统。针对自动化检测需求搭建了基于可编程逻辑控制器(PLC)的自动化测试平台,开发了相应的视觉系统。结合VisionPro和C#语言开发了检测软件,完成了图像获取、图像校准、图像定位、尺寸测量、缺陷标示、字符识别等任务。实验结果表明,系统可快速、准确地识别出工件的尺寸、表面缺陷和字符。     

基于图像处理的油封缺陷自动检测与分类识别方法

提出一种油封缺陷检测及分类识别方法.依据量化的油封表面质量定性判断精度指标要求,结合生产实际设计并构建油封缺陷在线视觉检测系统.采用伺服电机同步传动旋转机构等分采集油封环带图像,经图像预处理分割出不同检测区域.利用小波变换模极大值图像边缘检测算法实现油封缺陷检测;提取描述缺陷的特征参量并进行主分量选择,通过支持向量机M-ary分类策略对油封缺陷进行分类识别.实验结果表明,系统及方法切实可行,具有实用推广价值.     

基于主动式全景视觉的管道内部缺陷检测方法

针对管道内表面检测空间受限的约束以及同时需要检测管道内壁功能性缺陷和结构性缺陷等需求,基于主动式全景视觉检测原理提出了一种既能视觉检测管道横截面几何尺寸又能获取和分析管道内壁表面缺陷的管道内部全方位视觉检测方法。利用携带有主动式全景视觉传感器的爬行机器人进入管道内部,分别实时获取内壁全景图像及激光横断面扫描全景图像。本文重点介绍基于管道内壁全景图像的缺陷检测方法,对管道内壁全景图像进行展开、预处理并提取管道病害区域的几何特征,最后判定缺陷类别及危害程度。经本文方法获取的缺陷几何特征实验数据验证,管道内表面存在的较为普遍的裂缝、腐蚀缺陷几何特征差异明显：腐蚀缺陷的圆形度较大,而裂缝缺陷的圆形度趋于0;腐蚀缺陷的凸度普遍大于裂缝缺陷;裂缝缺陷由于弯曲程度不同其边界离心率变化率大,而腐蚀缺陷的边界离心率趋于1。实验结果表明：该系统能够有效提取疑似缺陷区域并计算各几何特征,可通过合适的阈值判定其所属类别,为管道内表面缺陷检测提供了一种新的手段。     

基于机器视觉的PCB焊接缺陷检测系统研究

针对中小型企业在焊接缺陷检测领域中存在人工成本高、检测精度低、实时性差等问题，提出了基于机器视觉的焊接缺陷检测系统，在生产线上安装多套图像采集装置。根据现场情况，设计了多套打光方案，实现连锡、焊点偏位、芯线断开等缺陷的高清成像；基于HALCON软件，采用图像定位、图像预处理、图像分割、形态学处理及焊接缺陷识别算法，完成了USB接口缺陷的精确检测，并将结果显示在上位机界面。测试生产线上实际采集的402幅缺陷图像，结果表明，系统成功检出率达86%,基本满足实际生产需要。该检测系统用于中小型企业生产，有利于大幅度提高检测效率和缺陷检测智能化水平，同时降低检测成本。     

基于主动式全景视觉传感器的管道内部缺陷检测方法

针对管道内表面检测空间受限的约束以及同时需要检测管道内壁功能性缺陷和结构性缺陷等需求,基于主动式全景视觉检测原理提出了一种既能视觉检测管道横截面几何尺寸又能获取和分析管道内壁表面缺陷的管道内部全方位视觉检测方法。利用携带有主动式全景视觉传感器的爬行机器人进入管道内部,分别实时获取内壁全景图像及激光横断面扫描全景图像。本文重点介绍基于管道内壁全景图像的缺陷检测方法,对管道内壁全景图像进行展开、预处理并提取管道病害区域的几何特征,最后判定缺陷类别及危害程度。经本文方法获取的缺陷几何特征实验数据验证,管道内表面存在的较为普遍的裂缝、腐蚀缺陷几何特征差异明显:腐蚀缺陷的圆形度较大,而裂缝缺陷的圆形度趋于0;腐蚀缺陷的凸度普遍大于裂缝缺陷;裂缝缺陷由于弯曲程度不同其边界离心率变化率大,而腐蚀缺陷的边界离心率趋于1。实验结果表明:该系统能够有效提取疑似缺陷区域并计算各几何特征,可通过合适的阈值判定其所属类别,为管道内表面缺陷检测提供了一种新的手段。     

基于机器视觉的汽车装配协作机器人机械故障图像识别系统

为了避免汽车装配协作机器人故障发现不及时而导致的生产效率低下,设计一种基于机器视觉的汽车装配协作机器人机械故障图像识别系统。以典型机械故障识别系统为基础,建立具有故障图像采集、故障图像处理、故障图像特征提取和故障图像分类四大模块的汽车装配协作机器人机械故障图像识别系统;利用机器视觉技术获取机械故障图像特征,根据Saulola算法实现机械故障图像彩色增强,通过Niblack算法确定协作机器人机械故障节点位置,得到机械故障图像识别系统的机械故障图像分类结果,实现汽车装配协作机器人机械故障图像识别。实验结果表明：该方法识别效果好、识别效率高。     

机器视觉在TFT-LCD暗画面缺陷检测中的应用

针对目前TFT-LCD缺陷检测普遍采用的人工视觉检测方法,介绍了一种基于机器视觉的检测系统。运用阈值迭代算法实现了对TFT-LCD暗画面下缺陷图像的分割和检测,利用MIL图像处理软件实现了对缺陷的自动检测。实验结果表明,该系统能够准确地实现暗画面下可见缺陷的自动检测功能。     

基于Halcon的电表铭牌缺陷检测系统

国家电网(State Grid)的快速发展扩大了智能电表的生产规模,电表铭牌作为其中关键部分,在生产中的印刷缺陷检测问题应运而生。利用机器视觉,设计了一种基于生成基准图像的电表铭牌视觉检测方法。联合Halcon软件与C#语言编写缺陷检测系统验证检测方法的有效性,结果表明:检测方法对电表铭牌印刷缺陷检测有较好的鲁棒性,能准确检测出电表铭牌的多种印刷缺陷。电表铭牌缺陷检测系统可用于实际生产中对电表铭牌的缺陷检测。     

基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计

以美国国家仪器公司的视觉开发模块NI Vision为软件支撑和以ABB-IRB120型机器人,摄像机和传送带为硬件基础,对视觉识别与检测系统进行了模块化设计,构建了一个基于单目视觉的工业机器人工件自动识别和智能抓取系统,其中ABB-IRB120型工业机器人作为操作手臂,用CCD相机、运动控制器和工控机搭建了机器人视觉控制平台,通过建立抓取系统的参数化模型给出图像坐标到机器人坐标的转换算法,利用NI Vision中提供的图像处理、模式匹配等方法,在C#环境下进行开发,实现了目标定位和机器人控制两大基本功能,最终控制机器人完成目标工件的抓取。     

基于机器视觉的零件尺寸自动测量系统

阐述了利用机器人视觉进行零件尺寸检测的系统。包括：机器人视觉系统的构成；工件测量的基夺原理；图像预处理的基本方法；图像边缘特征的提取与具体实现算法。实践表明，该系统方案是切实可行的，具有较高的使用价值。     

安瓿智能视觉检测机器人研究

针对医药安瓿中出现的可见异物,设计了一种医药安瓿智能视觉检测机器人。介绍了该系统的系统结构、视觉成像原理、电气控制系统和检测算法等内容。该系统通过运用机械装置使安瓿与背景之间产生运动差异,利用高速摄像机获取安瓿的序列图像,在软件中采用二次差分和能量累积的方法提取图像中的运动目标。还分析了不同系统机构的优劣和该机器所选择的系统结构。实验证明所研制的医药安瓿智能机器视觉检测机器人可以应用于实际在线检测。     

基于双目视觉的六自由度工业机器人控制系统研究

目前机器人视觉系统正越来越广泛地应用于视觉检测、视觉引导和视觉装配领域。为了使机器人能够快速准确地识别、检测、抓取工作台上的工件,该文设计了一套双目视觉的六自由度工业机器人控制系统。文中以张正友摄像机标定法为理论依据研究双目视觉合成技术,利用MATLAB摄像机标定工具箱分别获取左右摄像机的内外参数;通过建立机器人用户坐标系、摄像机坐标系以及世界坐标系实现了空间坐标转换;由OpenCV图像处理算法获得工件坐标位置,控制系统驱动机器人实现工件抓取。     

贯流风扇叶缺陷自动检测系统的设计

在贯流风扇叶生产中一直依赖手工检测缺陷,效率和准确性受到限制。因此设计一套基于机器视觉的贯流风扇叶缺陷自动检测系统是必要的。本系统主要包括图像采集、运动控制、操作控制和软件四部分。主要介绍系统中软件部分的设计,特别是图像处理部分,着重说明了主要功能模块包括图像预处理、图像二值化、图像分析、图像识别几个部分的设计。     

基于机器视觉的垃圾分拣机器人

为了把人从环境恶劣、枯燥繁重的垃圾分类工作中解放出来,本项目设计了一款基于机器视觉的垃圾分拣机器人.机器人以STM32单片机为主控,根据树莓派发送的不同指令控制六自由度机械臂抓取垃圾.机器人的视觉系统部署在树莓派上,视觉系统使用CSI摄像头获取图像并通过YOLOv4目标检测算法求得图像中垃圾的分类信息和位置信息,最后通...     

智能巡检机器人的电缆缺陷检测关键技术研究

为了满足电力系统运维过程中电缆沟巡检的任务要求,设计了一种智能型电缆沟巡检机器人系统,并对该系统中的电缆缺陷检测关键技术进行研究。提出了一种基于小波变换图像分割与图像轮廓检测的电缆绝缘层破损检测算法和电缆温度异常检测算法,通过在搭建的模拟电缆沟实验环境中对机器人系统进行整体测试,验证了算法的有效性。同时,测试结果表明,设计的机器人巡检系统能够实现实时的电缆缺陷检测,可以满足电力系统电缆巡检的实际要求。     

基于多模型级联的双目视觉铸件缺陷检测方法

为了解决铸件表面缺陷检测以及缺陷位置的三维定位问题,采用双目视觉系统获得图像,依靠三角测量法获得点云数据,基于正态分布变换配准方法实现工件的三维定位。通过多模型级联解决少样本和样本比例失衡情况下的表面缺陷检测,结合无监督模型的编码解码方式,依靠正样本训练获得对缺陷图像进行修复的网络模型,将修复后的图像与原始图像进行差异分析获得缺陷位置;使用MASK-RCNN模型进行监督模型训练,获得一体化检测分割模型,直接定位缺陷位置及类别。此外还将运动机构的物理坐标系、双目成像的工件坐标系以及平面图像的坐标进行换算,得到多个坐标系的转换关系,实现了平面缺陷的位置信息映射到三维工件的空间中。实验表明提出的双目视觉系统在工件成像以及检测方面具有良好的效果。     

工业机器人视觉技术在自动化系统中的应用——评《工业机器人视觉技术及应用》

工业机器人视觉技术在自动化系统中能够对生产系统进行多个独立单元的划分,其中包含了工作平台、摄像平台及机械抓手等.工业机器人在自动化生产流水线中进行视觉技术应用时需要借助工业相机来对传送带上的物料进行图像采集整理,通过使用计算机图像处理系统来对收集到的资料信息进行传递识别、分析处理及科学定位,之后确定目标物的坐标,引导工业机器人进行精准的自动化生产操作.《工业机器人视觉技术及应用》一书主要讲述机器视觉基础知识、工业机器人与机器视觉系统如何通信.能够充分应用在工业机器人在自动化系统中的生产工作中.