机器视觉技术在自动化物流系统中的应用研究

介绍了机器视觉系统的组成、工作原理及技术特点,对机器视觉技术在产线产品拣选物流、仓储物流及分拣作业方面的典型应用案例以及现阶段我国的机器视觉技术发展现状及物流工程应用情况进行阐述分析。     

机器视觉在黄瓜采摘机器人中的应用研究

机器视觉技术是黄瓜采摘机器人研究中的重要内容之一,分析了国内外黄瓜采摘机器人中机器视觉技术在机器人路径识别导航、目标物体的分割识别与定位、黄瓜成熟度判别等方面的应用研究现状,并且分析了黄瓜识别机器人视觉系统在目标识别率、视觉系统的硬件结构和处理速度、视觉系统能源消耗等方面存在的问题,提出了在今后的研究中应着重把握视觉系统的结构优化、适应性提高以及性能与成本的平衡等.     

机器视觉照明系统的关键技术分析

介绍了机器视觉照明系统的发展现状。机器视觉技术已经在社会发展的许多领域得到应用。照明系统是影响机器视觉系统性能的一个关键因素,它决定着原始采集图像的质量,从而影响整个视觉系统的处理效果。重点对照明光源的类型与特点、选择与布局、驱动与控制、光源特性及其对图像的影响、光学辅助工具的使用、照明设计软件等主要技术进行总结,探讨了视觉照明系统应用中均匀照明的实现、散热、控制器技术、通用性设计等亟待解决的问题。     

快速Curvelet变换在机器视觉系统图象边缘增强中的应用

机器视觉系统在工业中的应用日益广泛,而在应用中要求满足稳定性和实时性的要求.讨论了在干簧管装配仪工作过程中为了使其机器视觉系统能够稳定、实时地监测干簧管的几何参数,应用Curvelet变换进行稳定的图像边缘增强并使用IPP函数进行优化以提高速度,最终使该系统在工业应用中能每12 ms处理一帧图像,其重复精度可达4 μm.经实践证明,应用该方法使干簧管装配仪机器视觉系统达到了稳定、实时监测几何参数的要求.     

基于机器视觉技术的钨矿初选工艺研究

本文首先分析了机器视觉技术应用在钨矿初选环节的可行性,其次对钨矿初选系统实现、工艺算法分析进行了详细介绍,最后通过钨矿筛选的具体算法分析表明机器视觉技术在钨矿初选环节使用的可行性、高效性。     

机器视觉技术在煤矿机械上的应用

为推动机器视觉技术在煤矿机械上的应用,分析了机器视觉技术在煤炭转运的对接定位、煤仓料位测量和煤炭输送带纵向撕裂智能检测等机械上的应用情况,并对应用中应注意的关键技术问题进行了简要讨论.     

基于视觉识别的电子器件性能检测与控制系统研究

机器视觉系统在图像处理时耗费系统大量资源,这导致了系统实时性、稳定性和精确性差．不能满足实时控制的要求。这个缺点影响,机器视觉在高端产品中的应用。本文详细介绍了一种Windows环境下基于视觉识别的自动测试与控制系统,该系统采用高精度定时器、多线程编程来解决系统对于实时性的要求、并将图像处理和视觉识别技术应用到了工程实例,实现了系统的自动化,并满足了系统稳定性和精确性的要求。     

机器视觉及其在现代包装行业中的应用

简要介绍了机器视觉构成分类的基本原理 ,并通过实例分析和讨论了机器视觉系统在现代包装工业中的应用     

基于机器视觉的智能控制定位检测系统

介绍了一种基于机器视觉的自动传插件的智能控制定位检测系统,该系统利用机器视觉技术结合自动控制技术,使定位精度达到了839.843 75 nm,与机械定位相比,提高了系统的稳定性和精确性.在更多自由度,更精确、快速的自动化智能控制方面作出了进一步的提升和改善.该系统已经投入试验开发,且运行良好、状态稳定,达到了设计要求.     

机器视觉关键技术的现状及应用展望

简要介绍了机器视觉的概念及机器视觉系统的组成，接着重点阐述了照明光源、镜头、摄像机及图像采集卡、图像处理卡、集成式视觉组件等关键技术的发展现状，最后扼要介绍了在工业检测、农产品分选、机器人导航、医学影像分析、交通管理、安全监控等多个领域的应用情况．     

红枣自动分级机的研究进展

总结了国内红枣自动分级机的研究进展,着重介绍了机械式和基于机器视觉技术的分级机研究现状,对最新进展的设备进行了介绍,并分析了各种设备的结构特点及分级原理.结果表明,机械式的分级设备是目前应用最广泛的,且技术在不断改进;而机器视觉的分级机是未来研究的主要热点,其能够对红枣进行多品质综合特征的分级;同时对分级机造型方面的设计也应更加关注.     

视觉系统在零件缺陷分析上的应用

在现代化的大生产之中，视觉检测已成为不可缺少的环节。如何选择合理的系统更是业内人士关注的焦点。此次视觉系统集成任务是合理地去选择视觉系统中各个部件单元来集成一个完善的、性价比高的机器视觉检测系统(不包括网络部分配置)，以此来实现对实际生产中零件缺陷的检测。在介绍机器视觉系统概念及计算机图像处理技术的一些方法的同时，重点介绍在实际选择系统时应该注意的一些方面，并通过西门子机器视觉来说明图像处理系统在工业零件缺陷检测上的应用。     

机器视觉及其在现代包装行业中的应用

简要介绍了机器视觉的构成分类的基本原理，并通过实例分析和讨论了机器视觉系统在现代包装工业中的应用。     

E-A-E环绕智能视觉感知模型

针对视觉感知应用系统目前的不足,分析了AmI环境下机器视觉应用系统应该具备的特点,并据此给出了AmI视觉感知概念模型;提出了AmI C-T困扰问题,并且通过E-A-E视觉感知系统模型及其中间件模型解决该问题;比较分析了该模型的优点,并根据该模型改造了AmI-FO自动人脸朝向跟踪系统,实验结果表明E-A-E模型能优化系统结构,提高系统效率,降低系统开销.     

不规则成像机器视觉系统探索

传统的机器视觉系统在检测中按照预先设定的采样频率与固定的分辨率采集图像.在大背景小目标的机器视觉检测中,图像中存在大量的冗余数据.提出了一种具有不规则成像功能的机器视觉系统,重点讨论了不规则图像的数据格式、不规则图像的拼接和内存处理三个问题.通过预注视机制,这种具有不规则成像功能的机器视觉系统可以使缺陷区域分辨率高,背景区域分辨率低,显著地减少图像处理的数据量,提高检测的精度和速度.     

机器视觉的现状及发展趋势

介绍了机器视觉的概念和机器视觉的组成,阐述了机器视觉技术的发展现状,如光源照明技术、光学镜头、摄像机及图像采集卡、图像信号处理、执行机构等,分析了机器视觉技术在工业、民用、科学、军事领域的应用状况,展望了机器视觉的发展趋势．     

基于labVIEW的机器视觉检测系统的研究

分析了当前机器视觉检测技术在国内外研究及工业中的应用状况,阐述了机器视觉和虚拟仪器技术各自的特点,研究两者互相结合的实用性,设计出视觉检测系统平台。选择National Instruments公司开发的LabVIEW程序和工业相机作为软硬件开发环境,调用视觉开发模块IMAQ Vision丰富的专业化控件和函数库,设计可检验汽车钣金件产品检测平台。视觉检测系统可实现对汽车板件的快速检测,同时保证了切割的精确度。     

蛙跳式充电的无人机自主巡线技术与系统(二):基于机器视觉的自动充电控制

近年来多旋翼无人机在中国电力系统中得到了快速的推广和运用,越来越多的电力公司尝试利用无人机进行输电线路巡检.然而无人机在搭载巡检设备后,其续航时间仅为20 min,续航能力十分有限,巡检时无人机中途降落充电的定位问题也一直存在.因此,该文提出一种基于机器视觉的自动充电控制技术,搭建基于蛙跳式的无人机自主充电系统.系统由无人机平台、自动充电平台和地面控制系统三部分构成,依托智能控制技术和飞控系统,运用机器视觉、图像识别等技术实现无人机的高精度定位和智能精准降落,并结合无人机预设的卡位与地面充电平台充电接口的有效对接,完成无人机动力电池的自动可靠充电,进而实现巡线无人机的自动起降和充电功能.试验结果表明,该蛙跳式自主充电系统有效提高了无人机的续航能力,解决了无人机充电过程中高精度定位等系列技术难题.     

机器视觉在农作物病害自动检测中的应用研究

随着计算机技术与电子技术以及我国农业现代化的快速发展,机器视觉技术在农业生产中得到越来越广泛的应用。基于对研究成果和文献的分析,归纳了机器视觉技术在农作物病害自动检测与识别中的关键问题,对国内外农作物病害自动检测与识别分别在图像采集、图像处理、图像分析等方面的主流方法进行了论述,指出了目前主流方法的优缺点。并在此基础上,对机器视觉在农作物病害自动检测中的应用进行了总结与展望。     

机器视觉系统中镜头的选择

介绍了机器视觉中镜头的主要参数以及常见镜头的分类,总结了各个参数相互之间的联系及对成像的影响,阐述了机器视觉中镜头的选取技巧.该方法在实际应用中取得了较好的效果.