基于机器视觉的曲轴圆度误差评定

针对曲轴圆度测量效率低、稳定性差等现状,提出一种基于机器视觉的测量方法。首先,搭建视觉平台采集图像;其次,进行预图像处理并运用亚像素手段提高边缘精度,经三维重构复现圆周;然后,提出曲轴圆度误差视觉评定方案,并通过倾斜校正和回转误差补偿提高测量精度;最后,进行曲轴圆度误差测量对比实验。结果表明：视觉评定结果与三坐标测量机测量结果相比均值误差为6 μm,可实现曲轴圆度误差测量,且更加稳定。     

高精度插件引脚机器视觉检测系统的研究与开发

电子元器件引脚检测是印刷电路板在插件时必不可少的环节,而引脚的合格与否差别十分细微,需用精确和快速的检测方法进行判定。结合直立电容引脚图像的特点,在对引脚图像二值化分割的基础上,对连通区域的特征(面积和圆度)进行分析,排除噪声干扰,精确定位目标的位置,实现了对直立电容引脚的数目、尺寸和间距的检测。对比检测实验和重复测试稳定性实验结果表明:该检测方法的检测精度高,速度快,可以满足电子元器件引脚在线检测的要求。     

基于机器视觉的轴承字符识别技术的研究

针对轴承上字符的特点,提出了一种基于机器视觉的轴承字符自动识别方法,并利用C++和OpenCV计算机视觉库开发了识别软件。对轴承字符图像进行阈值分割,使用Sobel算子提取边缘轮廓,然后使用改进的圆检测算法定位环形字符区域,在经过极坐标变换后进行字符分割。最后提取改进的字符特征,使用支持向量机分类器进行字符识别。试验结果表明:该方法能有效识别轴承字符,而且识别率达到了95%以上,具有广阔的应用前景。     

基于机器视觉的变速箱滚针轴承漏针检测研究

滚针轴承是汽车变速箱的重要组成部件之一。针对变速箱中滚针轴承装配后的漏针检测需求,提出一种在线漏针检测方法。利用Open CV开源视觉库和C++语言开发检测软件,运用机器视觉的相关理论,对图像进行了灰度处理、滤波、阈值分割等预处理,采用掩膜的方法提取出检测区域,对检测区域进行形态学处理,消除细小区域,最后用连通区域计数的方法得出准确的滚针数量。该方法提高了实际生产效率,有效降低工人误检率,提高生产线的自动化率。     

基于机器视觉的液晶面板质量检测系统设计

随着科技的发展,液晶面板应用越来越广泛,传统的人工检测方式已无法适应现代化工业生产高质量、高效率的需求。针对液晶面板检测项目多、检测精度要求高的难题,研发出一种基于机器视觉的液晶面板检测系统。给出了液晶面板AOI检测系统设计的整体方案、结构组成、视觉系统的功能及控制流程中产品的高精度检测,极大地提高了检测效率,有效地降低了废品率,保证了液晶屏的生产质量。     

基于机器视觉的在线轴承检测系统

文章在分析机器视觉系统应用的基础上,利用CCD摄像头、图像采集卡,运动控制卡,运动平台,计算机等组成在线轴承尺寸检测系统.介绍了系统的工作原理、软硬件的设计、实现.     

基于机器视觉的金属板材表面波纹度检测方法

常规波纹度测量方法存在检测效率低、检测精度不高等问题,为了实现金属板材表面波纹度的快速准确检测,提出了一种非接触式的表面波纹度无损检测方法,该方法采用改进的中值滤波实现高效快速的图像去噪,使用霍夫变换实现图像的自动旋转,提取了表面图像基于灰度共生矩阵的纹理特征参数,并进行相关性分析.结果表明,对比度、能量、相关和熵等特...     

基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统研究

为了解决金属软管接头组件表面检测精准度不高和检测效率不高的实际问题,设计一套基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统。针对接头组件图像背景复杂、噪声干扰多,通过使用图像滤波去噪、Otsu算法二值化以及图像形态学分析,提高图像的对比度,有效提取目标检测区域。而后采用Canny边缘检测算法,对图像进行边缘轮廓精准识别,并采用快速傅里叶变换方法和R-FCN算法,对缺陷特征信息快速进行匹配提取和分类处理。试验结果表明:此缺陷检测系统能有效提高检测效率,保证较高的检测准确率和精度,满足实际工业检测的需求,具有较好的实用价值。     

基于机器视觉的压铸模缺陷检测概述

首先介绍了压铸模较为常见的缺陷,即凹陷、型芯塑性变形、磨损、断裂、热疲劳裂纹、粘模和溶蚀缺陷等,其次对机器视觉技术在模具缺陷检测与应用方面进行了介绍,并从定义、结构、用途等方面对机器视觉技术中用于缺陷检测的常用基本算法进行了阐述,最后对基于机器视觉的压铸模缺陷检测与应用研究前景进行了总结与展望。     

基于机器视觉的金刚石原石检测系统

为了降低检测成本及避免人为误差,开发了一种基于机器视觉的金刚石原石检测系统。通过图像处理检测金刚石的尺寸、形态与颜色信息,并生成可以自由视角显示的金刚石原石三维模型。结果表明:本系统对原石形态与颜色的检测操作简单,尺寸检测的比例尺精度为0.5 μm,图元的测量精度在微米级,并可减少检测成本和人为误差。      

基于机器视觉的网络变压器模块缺陷检测系统研究

针对电子元件缺陷传统人工检测方法存在劳动量大、检测效率和自动化程度低、成本高等问题,提出一种基于Halcon的视觉检测系统.针对研究对象的特殊性,提出两次采集、两次判断的多特征自动检测方法,并构建验证试验平台;利用CCD相机实时采集元件图像,再对图像进行中值滤波等预处理,降低图形噪声;采用阈值分割、Blob分析的方法对...     

基于机器视觉的异形弹簧快速缺陷检测方法研究

为实现异形弹簧的尺寸和变形缺陷在线检测,基于机器视觉设计一套零件快速定位、测量和缺陷检测的方法.详细论述图像处理算法,即图像预处理、图像定位、尺寸测量和变形缺陷检测算法等.基于形状的模板匹配对零件进行定位,通过创建测量矩形完成对零件的尺寸测量.基于微分和自身对照的思想,对零件易变形区域进行微分,通过对比微分的小区域,实...     

基于机器视觉的汽车安全带的表面缺陷检测系统

表面缺陷检测是汽车安全带质量检测中的关键环节之一,目前人工检测方法存在效率低、稳定性差的问题,无法满足实际检测需求。搭建一个汽车安全带表面缺陷检测平台,构建基于机器视觉的表面缺陷检测系统。针对汽车安全带的表面缺陷特征,提出一种基于频谱分析的特征提取方法,并讨论频域滤波器的选择和参数的计算。实验结果表明:频谱分析法同Bob特征分析法、直方图法等相比,能更好地满足汽车安全带表面缺陷检测的准确率和实时性要求。     

基于机器视觉的钢拱架定位检测方法

针对岩石隧道掘进机(TBM)钢拱架拼接施工过程中的定位问题,提出一种基于机器视觉的钢拱架铰接孔定位检测方法。根据钢拱架拼接的现场环境,设计图像采集系统;使用具有旋转不变性的归一化的互相关值(NCC)模板匹配算法,可快速匹配钢拱架铰接孔所在的感兴趣区域;基于一维像素序列上的灰度梯度确定铰接孔外轮廓边缘点,并使用基于随机抽样一致性(RANSAC)算法的椭圆拟合方法确定钢拱架铰接孔圆心,实现钢拱架定位,为钢拱架拼接提供位姿信息。结果表明：该方法可实现钢拱架铰接孔的高效率、高精度定位检测。     

基于机器视觉的线缆表面缺陷检测系统设计与算法研究

针对相关行业对线缆表面质量检测的需求和人工检测方法的不足,提出一套基于机器视觉的线缆表面缺陷实时检测系统的设计方案。设计了满足工业生产线条件的视觉硬件设备,用于采集优质的线缆图像。在图像处理算法中,改进行灰度均值法实现了复杂环境下图像线缆区域的提取;改进双边滤波建立背景并与原缺陷图像差分实现了缺陷信息的分割。通过对300张存在小孔、划痕、绝缘皮破损等线缆缺陷图像进行检测试验,结果表明:该算法检测准确率高于96.3%。     

薄片工业件特征在线视觉检测系统研究

以定时器极片检测为背景,研究薄片工业件的尺寸和缺陷特征机器视觉自动检测技术,并开发了相应的在线实时视觉检测系统.利用最大类间方差法计算最佳区域分割阈值,实现了二值化.检测长度、角度及圆度等尺寸特征和双面铁锈等缺陷特征,完成了薄片件的视觉检测.以可编程控制器为核心,设计了不良品的剔除系统,实现了不良品自动分拣.     

基于机器视觉的工件分拣及上下料系统

为了解决传统工业机器人无法对多个不定位姿的工件进行分拣抓取的问题,搭建一套基于机器视觉的零件分拣及上下料系统。所搭建系统能够较准确地对铝件和有机玻璃件进行分拣,并对工件的位姿进行识别,最后将结果换算到机器人的世界坐标系下,对工件进行准确抓取和上下料。其中针对工件的分拣,提出了通过条形码进行识别分拣的方法,此方法简单有效,快速便捷。对与背景对比度不高的透明有机玻璃件的位姿识别,提出一种自适应调参线性变换方法,从而准确识别出透明件的位姿信息。经实验测试,所搭建系统具有较高的准确性。     

基于机器视觉的轮胎快速识别分拣方法

在生产诸如自行车轮胎等产品过程中,存在人工识别分拣工作量大、过程枯燥乏味及效率低下的现象。针对这一问题,研究了一种基于机器视觉的轮胎快速识别分拣方法,该方法依靠机器视觉系统抓取生产线工作区域图像,利用NCC(归一化积相关)模板匹配准确的特点快速匹配到轮胎上的固定编号,然后进行扇形固定区域扫描获取编号区域,通过双线性插值将定位出的环形区域转换为矩形区域,实现轮胎编号信息的快速识别,最终驱动机器人完成分拣工作。实验结果证明,该方法安全可靠,具有较好的实际应用价值。