医药灌装生产线上的产品异物视觉检测系统研究

针对国内灌装药品生产线上现有检测方法精度低、速度慢等问题,设计了一套基于机器视觉的灌装药品异物检测系统。从机械结构、电气结构、工作原理方面对系统硬件部分进行了详细的介绍。根据药液内异物目标运动轨迹的连续性特征,提出了基于序列图像的异物检测识别算法。通过对250 ml灌装药液进行检测,验证了该设计方案的可行性与有效性。     

面向精密微装配的视觉复合定位

基于机器视觉的微小特征定位是精密自动化装配的关键环节,外界干扰和零件本身差异等容易引起视觉引导错误,影响装配成功率,因此提出一种由粗定位与精定位两步组成的复合定位方法。首先通过基于卷积神经网络的目标框检测算法提取感兴趣区域实现粗定位,在此基础上通过轮廓几何特征配准的方式实现零件精定位,算法中还采用自动标注辅助的动态学习机制解决不同批次零件间差异导致定位失败率较高的问题。在自研的装配设备上对该方法进行测试,分析了亮度、离焦和位姿变化对视觉定位算法鲁棒性的影响,并进行了定位精度及小批量装配实验测试。结果表明：本文方法在多种干扰下的装配成功率达到97%,视觉定位的绝对精度与重复精度均优于2μm,装配精度优于10μm,能够满足精密微装配对定位算法精度与稳定性的要求。     

面向空中加油的视觉相对定位算法研究

现代化战争中,军用飞机的续航里程和作战半径是决定飞机战斗力的重要因素,现有加油方案多采用人工操作,对飞行员要求高、压力大。提出一种无合作标志的面向空中加油的视觉相对定位算法。算法使用人工智能模块,主要包括训练过程和使用过程。训练过程中利用带真实位置信息的加油机锥套图像和锥套的三维点云训练人工智能模型;算法使用时,由模型处理相机拍摄的锥套图像,得到图像中锥套的像素坐标,以及预测的锥套三维坐标;最后使用单目相机位姿估计算法得到锥套与相机坐标系的相对位置。实验室环境下,位置精度优于0.2 m,证明了此算法的可行性。     

面向IC封装的机器视觉定位算法研究

在IC封装过程中,为了解决引线键合理论位置与实际位置不重合的问题,本文提出采用最小外接矩形拟合法求解芯片各个焊点和引线框架实际位置,实时校正在芯片引线键合工艺中由于贴片和装夹产生的位置误差。根据芯片引线键合批量化生产的特点分别建立软件的实验模块和批处理模块。在实验模块中,对芯片图像特征采用软件智能识别和人工辅助定义相配合的方法来实现芯片特征区域和类型的快速定义,形成与特定类型芯片相对应的特征信息文件和算法配置文件。在进行批量化生产时根据实验模块中建立的芯片特征和算法文件来进行焊点和引线框架的快速定位。这种方法在批处理运行时简化了算法的复杂度,提高了芯片焊点和引线框架的位置检测效率和引线键合质量。     

药品生产线瓶盖缝隙的视觉检测技术研究

结合药品生产线瓶盖缝隙检测的具体需求,提出一种视觉成像采集系统的筛选与设计思路以及在此基础上的视觉图像处理方法。分析了视觉图像信息采集系统与具体生产线需求的关系,确定了图像采集系统的参数,设计了透射式照明与成像采集系统架构。在获取视觉图像后,提出使用区域标记算法、canny边缘检测算法、黑白二值化算法等,自动寻找瓶盖区域并确定瓶盖缝隙的像素宽度,最终给出实际物理宽度。测试实验表明,该系统测量的准确率为100%,最大误差值为0.016 mm,最大误差百分比为2.73%,平均误差百分比为1.15/%。     

生产线零件编号检测系统的计算机视觉研究

计算机视觉检测(Autom ated V isual Inspection,AVI)技术是计算机检测的新发展,它使检测更具智能化和柔性化。提出一种新的TTFM算法,成功实现生产线零件编号的快速、精确的检测。     

面向分拣机器人的多目标视觉识别定位方法

针对分拣机器人作业目标的结构形状复杂、位置随机摆放等干扰因素的问题,提出了面向分拣机器人的多目标视觉识别定位方法。基于四自由度Dobot机器人构建了具有视觉感知的分拣机器人系统,视觉系统获取传送带上多目标的图像,图像预处理算法提高分拣目标的对比度,构建圆形和线性结构元素对最大类间方差法分割的多目标区域进行填充和边缘平滑。建立基于图像信息的质心坐标,对多目标区域的连通域进行识别与定位。实验结果表明,该方法能够实现对多目标数量的统计,在分拣机器人的手眼标定的基础上,实现了对形状复杂、位置随机的多目标进行识别与定位,为分拣机器人的自主抓取、分拣提供位置信息。     

面向SMD多自由度精确转移的视觉定位方法

基于表面贴装元器件(Surface Mount Device,SMD)逐片检测工况中对拾取、放回料带的定位需求,提出一种适于多自由度(Multi-Degrees Of Freedom,MDOF)精确转移的视觉补偿定位方法。针对SMD逐片检测流程和布局分析,计算了元件成功放回料槽的转移误差允许边界;分别提出了双视觉系统中上、下视觉对SMD多自由度转移的定位误差补偿方法。利用元件转移实验数据的均值-极差控制分析,分别测试所述视觉定位方法的精确性和稳定性,实验结果表明:在SMD转移过程中采用所述视觉定位方法提高了转移精度并保证转移过程稳定可控。所述研究可为成卷SMD逐片全检工艺中元件高效拾放转移、精确定位提供参考。     

基于视觉定位的磁场分布检测系统

针对雷达电磁聚焦系统磁场分布的特殊检测要求,开发了一套基于视觉定位的磁场分布自动检测系统.该系统利用非线性标定法及坐标变换实现了各待测通孔轴心位置的精确测量及其向测量坐标系的转换,并根据视觉定位结果控制直角坐标检测机器人,能快速准确地实现对雷达电磁聚焦系统磁场分布的自动测量.     

基于PLC的电机端盖冲压生产线视觉检测系统优化

介绍了利用视觉系统检测电机端盖冲压生产质量的方法,并将传统的LAD语言设计方式优化为SCL语言进行设计。通过生产对比发现,SCL语言在检测过程中大大减少了PLC功能指令的使用,采用了直接寻址的方式,程序块的编写更具有条理性,从而提高了视觉检测系统的反应效率。电机端盖冲压生产线视觉检测系统也使生产过程更加智能化,实现了无人化质量检测,提高了检测精度。     

视觉系统在发动机装配生产线上的防错应用

以某汽车制造企业发动机装配线为研究对象,介绍了视觉系统及其组成部分,视觉系统在发动机装配线的具体应用包括硬件构成、应用原理以及主要操作流程,论证了视觉系统应用于发动机装配线防错应用的优越性,以及与企业效益之间的内在关系。     

面向珍珠分拣机器人的形状视觉检测方法

针对人工进行珍珠形状分拣效率低、精度不稳定等问题,提出基于机器视觉的珍珠形状检测方法.采用背光成像方式消除珍珠表面纹理和光泽的影响,对获取的珍珠图像进行同态滤波等预处理,提高图像对比度.为了解决相互接触珍珠影响珍珠轮廓提取的问题,采用分水岭算法对珍珠图像进行分割,得到独立存在的珍珠个体,再通过连通域标记、质心算法对珍珠进行定位.根据国家标准对珍珠形状的规定,基于珍珠图像信息建立珍珠形状参数模型,对珍珠形状进行量化.实验结果表明,不同形状的珍珠样本的检测误差为 ０．６３％ ,形状统计精度为 １００％ ,算法耗时 ２４ms .     

面向高速视觉检测的精确抓拍安全策略研究

为了解决高速流水线机器视觉检测相机精确抓拍问题,以香烟爆珠为例,提出了两层网络控制的精确抓拍安全策略。两层网络的底层网络实现对目标抓拍,通过线搜索获得感兴趣区域位置,并上送到高层网络进行控制;高层网络主要处理复杂算法为基于柔性专家控制的迭代学习控制和粒子滤波相结合的相机快门控制方法,不断更新香烟爆珠在图像中的位置偏移量,进一步控制相机快门延迟时间,实现精确抓拍高速运动的爆珠的图像。针对上述方法,建立了控制模型,并对模型进行仿真、分析。最后,通过实验平台测试,可以抵消平台运行中的干扰,保证了精确抓拍安全策略的可行性。     

基于机器视觉的托盘生产线上原料木板的识别

传统木制托盘生产的上料方式多为人工徒手上料,不仅效率低下,而且托盘生产时的巨大噪音还会危害上料工人健康。为了提高木制托盘的生产效率,保护上料工人,该文提出一种基于机器视觉的托盘生产线上原料木板的识别算法。首先,对获取的图片进行图像预处理,提高信噪比,方便后续的特征提取;其次,使用形态学细化（骨架提取）算法配合八邻域定位算法获取离散的特征点信息;之后,使用特征点匹配算法让原料木板与特征点相互对应;最后,利用木板尺寸信息与木板特征长度构建分类器对原料木板进行类型判断,同时根据特征点计算木板位置坐标。实验表明,这套原料木板识别算法简单有效,识别准确率达到96%,满足托盘生产线的上料需要。     

空间矩定位齿轮齿距视觉检测

针对齿轮的精度测量问题,采用基于机器视觉的非接触检测方法,运用MATLAB软件中图像处理模块,实现了对圆柱齿轮齿距的测量。通过对图像的预处理,在运用Canny算子提取齿轮边缘的基础上,用空间矩边缘检测法,计算出一维阶跃边缘的前三阶空间矩,得出实际模型中边缘位置,提取出齿轮亚像素边缘。对比了两种齿轮中心定位方法,完成了对齿轮中心的精确定位。通过构造虚拟圆,获取分度圆上齿轮齿距。所提出的基于机器视觉的齿轮齿距检测方法具有很好的应用前景。     

机器视觉检测技术中轴承的定位算法

利用机器视觉技术对轴承进行在线检测的过程中,由于每一个被检轴承的位置均有所不同,因此检测算法首先要确定图像中轴承的位置。鉴于此,提出了一种简单准确的轴承定位算法:以LabVIEW软件为平台,在对采集到的轴承图像进行滤波降噪和快速二值化的基础上,以多边界点的最小二乘拟合圆作为轴承的定位基准。试验结果表明,该方法简单准确,识别效率高。     

基于LabVIEW的机器视觉检测在自动化生产线中的运用

对LED球泡灯自动化生产线系统的关键技术之一"视觉控制系统应用设计"进行研究,并根据系统检测任务及要求,阐述了视觉检测系统的组成及原理、机器视觉系统硬件设计、视觉检测系统软件算法研究,利用图像处理算法对工件进行表面损伤检验,判断是否有零件缺陷,通过视觉检测和算法处理确定工件定位到夹具上的角度所存在的偏差。通过装配调试所得的实验结果,讨论影响视觉检测系统测量结果的关键因素,以提高生产效率和生产自动化程度。     

电源方针智能视觉检测与筛选系统研究

为了解决一种电源方针外观缺陷人工检测效率低、一致性差的问题,设计一种基于机器视觉和深度学习相结合的智能视觉检测系统。首先,采用KNN实现颜色分类;其次,利用sobel算子实现轮廓差异检测;最后,利用Googlenet网络进行划痕、麻点等缺陷分类。通过实际筛选试验,将本文提出的方法与标准Googlenet模型检测结果进行对比,本文提出的方法对于不可接受缺陷检出率高达100%,提升了3%,有效地实现了电源方针智能检测与筛选,具有良好的推广价值。     

面向曲轴轴肩的高效视觉检测系统开发

为了解决曲轴轴肩部位加工质量检测过程耗时长、效率低的问题,面向实际应用,开发了一种基于视觉的曲轴轴肩加工质量高效检测方法与检测系统。根据曲轴轴肩磨削加工过程中尺寸超差的原因,制定了轴肩尺寸公差超限的图像检测判据,设计了曲轴零件的载物成像、光源系统及检测平台,提出了轴肩尺寸超差的高效检测算法。实验结果表明:开发的视觉检测系统操作简单、使用方便,对轴肩尺寸超差检测的准确率为100%,大大提高了检测效率,可用于多种轴类零件的检测。