基于机器视觉的六面外观检测与分拣系统的设计与实现

为了实现产品六面外观检测并剔除不合格品的自动化作业问题,设计了一种基于机器视觉的六面外观检测与分拣系统。首先,初步构思了一套检测与分拣系统整体方案,并设计了一种高速平移搬运机械臂;其次,详细分析、计算了视觉检测参数,设计了一整套可实现6自由度调整的视觉安装机构,并给出了视觉检测程序的工作流程及若干图像处理方法;再次,介绍了一检单元的主控流程;最后,制作了一台样机,用以验证分拣系统的科学性和准确性。测试结果表面,系统运行稳定,外观检测准确,提高了外观分拣作业的自动化程度。     

基于图像处理库的机器视觉检测系统的研究

为满足机器视觉检测系统通用性的需求,设计出一套机器视觉检测硬件系统,并在此基础上设计出一种基于图像处理库的检测系统软件。该视觉软件包含一套应用于工业的图像和信号算法处理库,该库作为单独的软件模块,通过插件的方式为通用外观检测软件使用。利用图像处理算法组件分别配置图像处理链,对电容器外观底部露白缺陷和引脚变形缺陷进行检测实验,测试结果表明该视觉检测系统具有较好的通用性和实用价值,可以满足工业领域部分的图像和信号处理的需求。     

基于视觉的PLC外观及指示灯状态检测系统设计

文中设计了基于机器视觉的PLC外观及指示灯状态检测系统,并利用机器视觉引导UR机器人抓取产品上料,提高了系统的自动化程度。采用视觉软件VisionPro设计视觉处理程序,使用VB.NET语言对视觉处理程序进行二次开发并设计上位机界面。实际应用结果表明,该视觉检测系统漏报率为0,误报率为0. 5%,检测时间小于15 s,满足测试要求。     

基于机器视觉的电解电容器外观检测系统设计

为了解决电容器生产过程中外观由人工检测带来的劳动强度大、出错率高、效率低下等问题,设计一款基于机器视觉技术结合PLC控制技术的自动外观检测系统。根据电容器外观会出现包装缺陷、字符标识缺陷,设计了以支撑箱体、视觉检测系统、动作执行部分构成的系统平台。视觉检测系统运用合理图像处理算法,结合计算机系统来实现高效图像识别判断。动作执行部分根据视觉检测系统数据信息在PLC控制器作用下实现动作。根据试验结果表明:设计的外观自动检测系统操作简单、稳定可靠,对电容器外观检测的准确率达到100%,大大提高了检测效率,可用于电容器外观检测。     

基于视觉技术的扣式电池自动检测系统设计

介绍扣式电池自动化检测系统的实现方法,以实现其在线检测。设计了该系统硬件模块组成和控制系统结构,基于机器视觉的外观缺陷检测是重点,设计了分布式机器视觉系统组成方案,以实现并行检测。上位机软件具有系统控制、图像处理等功能,并包含能够实时显示的人机界面。     

基于DSP的半导体分立器件外观检测系统设计

针对半导体分立器件生产过程中外观检测的需求,本文研究了基于机器视觉技术快速检测半导体分立器件外观参数的方法.介绍了以TMS320DM642为核心的图像处理单元的硬件,该图像处理单元具有处理速度快、体积小和功耗低的优点.为适应半导体分立器件产量大、检测实时性要求高的特点,提出了以少量特征点代替元件全部轮廓特征的快速外观检测算法.实验表明,所设计的检测系统能满足半导体分立器件外观在线检测需求,系统运行稳定、可靠.     

基于机器视觉的智能定位与检测技术研究

基于机器视觉工作原理,对机器视觉的智能定位与检测等相关技术进行了研究,设计了一种基于机器视觉智能定位与检测系统,对视觉跟踪精度进行测试,跟踪精度约为（-0.2°～＋0.2°）,并将该技术应用于LED球泡灯自动化装配线,可满足装配线的实际生产需求.     

多关节机器人与机器视觉通讯接口协议的设计

为解决工业生产中工业机器人系统与机器视觉系统之间的数据信息交互问题,以四轴水平多关节工业机器人与CkVisionBuilder视觉系统为研究对象,设计并开发出一套以工业以太网为标准的TCP/IP接口通信协议,该协议满足CkVisionBuilder机器视觉系统与雅马哈四关节水平机器人之间的数据交换,实现了机器视觉系统的尺寸测量、缺陷检测、字符识别检测,并引导四关节水平机器人精准定位,从而对被检产品实现分拣,推动了机器换人的产业升级快速发展。     

扬声器纸盆缺陷的机器视觉检测方法研究

针对目前扬声器纸盆外观缺陷检测主要依靠人工,其工作效率低、易出现误检的现象,提出一种基于机器视觉的检测技术。通过对检测系统的组成和软件算法的设计进行研究,从两个不同的角度对目标缺陷区域进行特征提取,并由此提出两种不同的缺陷识别方法。实验结果表明,机器视觉检测技术能够较好地适用于扬声器纸盆外观缺陷检测,同时,采用基于BP神经网络的识别方式,其正确识别率可达94.8%,符合工业检测要求,具有较高的推广应用价值。     

智能外检系统在涤纶长丝自动包装线中的应用

随着现代工业自动化技术日趋成熟,机器视觉这一新兴技术也在各行业领域得到广泛应用。许多制造企业采用机器视觉技术助力自动生产线实现智能检测,自动识别等功能,以提高生产效率并降低成本。介绍了智能外检系统在涤纶长丝自动包装线中的应用。该系统利用机器视觉设备对涤纶长丝丝饼外观进行视觉检测,将深度学习的神经网络算法应用到涤纶长丝外观缺陷的数据特征学习和识别上,替代了传统人工依靠肉眼、经验对涤纶长丝丝饼外观进行的物理检测。其可以对不同批号、不同等级的检测对象(含DTY、FDY和POY)进行自动外观缺陷检测处理。目前已在涤纶长丝生产行业得到广泛应用,极大地减少了检验人员数量,降低该工艺对人员经验的依赖,提高了涤纶长丝自动包装线整体工作效率。     

基于机器视觉的便携式激光切割系统设计

电力铁塔安装过程中两角钢预置孔位常出现错位,螺栓无法穿过,为解决这一问题,需要采用激光切割机进行扩孔切割。提出并设计了一套基于机器视觉的便携式激光切割打孔系统,实现了对远距离、高空铁塔上错位孔位的切割打孔作业。系统主要由激光器系统、控制与执行系统、传输线缆三部分构成。为保证设备便携,激光器系统由多个可拆解和组合的模块组成,设计并实现了将多束小功率激光器进行合束,从而达到大功率输出,实现高能量切割作业。控制与执行系统利用机器视觉进行图像采集与切割路径规划,以实现在地面完成对高塔上切割过程的监控和引导伺服系统完成自动切割。实验结果表明,机器视觉算法准确性高,切割效果较为理想。     

使用Halcon进行复杂纹理卡片外观检验的一种方法

外观检测是智能卡生产过程中的重要环节,基于机器视觉的智能检测技术是实现快速、自动检测与控制的重要手段。论文介绍了基于Halcon的机器视觉的复杂纹理卡片外观检验的一种方法,包括滤波、模式匹配。     

基于机器视觉的小模数齿轮几何参数测量方法研究

研究了一种基于机器视觉的小模数齿轮几何参数测量方法,设计了一套远心视觉测量系统,通过远心视觉单元获取齿轮图像,并对图像进行灰度化、边缘检测、圆拟合等操作,通过计算得到齿轮的齿顶圆直径、齿根圆直径、齿厚和齿槽间隙等几何参数,并与万能工具显微镜的测量值进行了对比。实验结果表明:所设计测量系统的测量精度高于0.005 mm,测量重复性优于±0.002 mm,系统的单次测量时间小于1 s,说明了该方法的合理性。     

双SCARA机器人异型插件系统设计

为了提高异型电子元器件装配的自动化水平,减少电子制造业中的工序数量和生产设备的占用空间,将两个SCARA机器人置于同一工作单元内,结合机器视觉设计了一种双SCARA机器人异型插件系统.详细介绍了硬件系统的主要部件,并根据插件作业实际需求和工作流程特点,以面向对象的C++为编程语言,基于Qt Creator设计了系统软件.此外,提出了异型元件和PCB的视觉检测方法.最后,设计了双SCARA避碰仿真实验、异型元件检测实验及插件实验,结果表明,本系统能完成异型元件的插装,对异型元器件的快速插装和多机器人系统的研究具有较大的参考价值和实用意义.     

基于机器视觉石英晶片外观的缺陷检测方法

针对石英晶片的外观缺陷检测技术的不足,提出一种基于机器视觉开发软件对石英晶片外观缺陷检测方法,对石英晶片生产过程中出现的外观缺陷进行了分析,提出了缺陷检测的流程,建立了基于几何特征的模板定位算法和基于Blob算法的缺陷分析算法,实现了对图像的获取、边缘检测、定位、识别和斑点分析,在C#环境下对其图像处理技术利用机器视觉软件进行了开发,搭建了石英晶片的外观缺陷检测实验平台,通过摄像机实现了石英晶片的外观图像的捕获,利用视觉软件获得石英晶片的外观质量,最后对此系统进行了测试。实验表明:该石英晶片外观缺陷检测方法具有检测速度快、精确度达到99.7%、匹配误差小于0.3等优点,可满足现场使用的要求。     

双SCARA机器人异型插件系统设计

为了提高异型电子元器件装配的自动化水平,减少电子制造业中的工序数量和生产设备的占用空间,将两个SCARA机器人置于同一工作单元内,结合机器视觉设计了一种双SCARA机器人异型插件系统.详细介绍了硬件系统的主要部件,并根据插件作业实际需求和工作流程特点,以面向对象的C++为编程语言,基于Qt Creator设计了系统软件.此外,提出了异型元件和PCB的视觉检测方法.最后,设计了双SCARA避碰仿真实验、异型元件检测实验及插件实验,结果表明,本系统能完成异型元件的插装,对异型元器件的快速插装和多机器人系统的研究具有较大的参考价值和实用意义.     

基于机器视觉的机械产品装配系统在线作业方法

针对应用机器视觉对促进制造业发展所具有的重要现实意义,在分析机器视觉在制造业应用模式的基础上,以机械产品装配作业为研究对象,设计了基于机器视觉的机械产品装配系统在线作业体系架构,定义了机械产品装配系统在线作业视觉因子集及其图像处理算子。构建了面向机械产品装配作业过程的视觉集成应用基于知识的面向对象Petri网模型,其中知识规则赋予模型中的决策变迁智能行为,主要用于解决模型中的算法失效与系统死锁问题。以某型号变速箱阀体装配工艺为例,基于HALCON视觉开发环境进行了原型系统开发,验证了该方法的可行性和有效性。     

机器视觉与惯性信息融合的轨道线形检测

轨道空间线形检测是保障列车运行安全的一项关键技术,受陀螺仪及加速度计的累计误差的影响,使得基于常规的惯性单元的轨道线形检测方法在低速连续运动测量下精度较低。为了解决该问题,提出一种基于机器视觉与惯性信息多传感器融合的轨道空间线形检测方法。通过分别建立惯性测量单元与机器视觉转换矩阵,倾角仪与惯性测量单元旋转矩阵及惯性测量单元与机器视觉平移关系矩阵,将动态测量数据转换到世界坐标系下,实现多传感器间的融合定标。利用扩展卡尔曼滤波将机器视觉与惯性信息进行融合,提高检测精度。最后,通过搭建测量平台进行实验验证,结果表明该方法的测量精度小于0.5mm且标准差低于0.3。与常规惯性测量方法相比,测量精度提高近10倍。     

基于机器视觉的冷油管螺纹中径自动检测系统

在冷油管接头螺纹中径的不良分拣检测过程中,因采用人工检测而存在检测准确率低、效率低下的问题,为此,提出了一种基于机器视觉的油管零件螺纹中径不良品分拣检测系统。首先,基于机器视觉的油管零件螺纹中径不良品分拣的方案,在三针法中径测量原理的基础上,提出了基于机器视觉的四针法的虚拟量针定位算法,并通过Hough变换获取了牙线直线,结合线切圆定位的方法,自动获得螺纹中径线,实现了对中径的自动测量;然后,以冷油管螺纹中径检测分拣评价标准为依据,进行了机器视觉系统的选型,完成了基于机器视觉的冷油管螺纹中径检测系统的总体设计,并结合机器视觉的螺纹中径检测控制系统的控制流程,完成了对控制程序的设计;最后,从系统检测精度和重复精度两方面出发,对基于机器视觉的冷油管螺纹中径检测系统的精度和分拣能力进行了验证。研究结果表明：系统可很好地对产品螺纹中径不良品进行筛选,且检测精度达到0.01 mm,重复性精度达到0.001 mm;该检测系统可为同类型产品的品质检测提供一种新的解决方案。     

基于机器视觉的复杂零件外观尺寸检测

根据复杂零件检测收慢、效率低的情况,设计了一套基于机器视觉的检测系统。介绍了视觉检测系统的结构设计和零件图像的预处理和边界提取,并详细分析了零件尺寸的计算算法。本设计对其它产品的检测、检验具有一定的借鉴意义。