基于机器视觉的水表机芯灵敏度检测

为了解决人工检测水表机芯灵敏度存在效率低、精度差等问题,开发了一套基于机器视觉的水表机芯灵敏度检测系统.设计了一种基于指针通气前后转动角度差的间接检测算法.利用最小二乘法求得初始轮廓圆心,以圆心的横坐标和纵坐标将指针轮廓分为4部分,计算每部分轮廓点到圆心距离的标准差,取标准差值最小部分作为轮廓集合来拟合出精确圆,实现指...     

水表检定的自动化改造及应用

桂林市技术监督水表检定站原先有7台水表检定装置,用容积法的方式全人工进行水表检定,即用水表的示值与标准容器的示值进行计算来得出水表的误差。在检定的过程中,我们一直在寻求尽可能用自动化设备代替人工操作进行自动检定,并且实现数据的电子化管理及传输。     

应用于远距离视觉定位系统的特征图案研究

本文的研究目标是重新设计一种用于提取特征点的特征图案以满足远距离视觉定位的需要,与二维码类似,本文中特征图案同样采用黑色块排列组成,但是其排列数量相对更少,黑色块之间具备连续性,从而极大降低对分辨率的要求,而对其进行识别是采用模板匹配算法,并在文中给出以相似率为80%进行识别界定,实验时采用对比实验方式,在同样的环境与拍摄距离的情况下,该特征图案的有效识别距离相比二维码提升225%,在30 cm×30 cm尺寸下,最远识别距离达到90 m,而在鲁棒性实验中对特征图案进行多种干扰处理并均能识别,显示出足够的抗干扰性,适用于应用在室外,所以本文所研究提出的特征图案能够基本满足远距离视觉定位的需要,非常适合应用在车辆视觉定位中。     

基于视觉技术的金属量器自动检定装置

针对金属量器传统检定方法存在准确度低、水资源浪费和检定效率低等问题,提出了一种基于视觉技术的金属量器自动检定方法.基于该方法设计了新型容量检定标准装置,设计了标准和被检金属量器自动对接的机械结构,以及开发了一种基于LabVIEW和PLC的检定系统软硬件,并对该装置进行了不确定度评定.实验结果表明,基于所提方法的标准装置...     

基于机器视觉技术的出租车计价器数字识别系统设计

本文设计了一套出租车计价器数字识别系统,用于代替人工来进行计价器的无人检定工作.通过SIFT模板匹配算法,准确定位出视频画面中计价器的位置并将目标图像矫正成正视图.最后根据模板图像的标签定位出跳变数字的位置.针对计价器显示的数字类型,开发一个基于七段码原理的数字识别算法.通过现场试验表明,在数字定位准确的情况下,单帧图...     

基于自适应峰值提取算法的水表梅花针计数方法研究

针对水表出厂检定过程中的被检表梅花针在接近于采集频率1/2的高速转动下识别效果差的问题,提出了一种基于自适应峰值提取算法的水表梅花针计数方法。首先对图像进行预处理转化为二值化图像,再利用背景异或法对当前帧图像与起始帧图像进行异或运算得到梅花针运动轨迹,统计梅花针转动过程中的白色像素占比大小变化,最后通过自适应峰值提取算法统计转动齿数。通过实验,证明了该算法克服了伪波峰对峰值提取算法的干扰,相较于传统统计方法,该方法对梅花针转动齿数识别效果显著,误差不超过1%。     

基于机器视觉的装载机装卸动作时间测量系统

针对目前测量装载机装卸动作时间过程中存在的测量效率低、误差大的问题,设计了一种基于机器视觉的装载机装卸动作时间测量系统。首先对采集到的装载机装卸运动视频序列图像进行图像预处理,再利用形状模板匹配结合运动预测在图像中找寻铲斗并获取其质心像素点坐标,建立装载机铲斗运动轨迹,然后定位装卸动作的4个运动阶段的轨迹分界点确定每个阶段各自的起止帧及其帧数,最后利用帧率将帧数换算成时间进行计算,实现装载机装卸动作时间的自动测量。实验结果表明,该系统对装载机装卸动作时间测量偏差小于05 s,测量结果稳定有效;并且通过运动预测对铲斗位置进行估计的方法,使形状模板匹配的匹配耗时缩短了1645%。     

燃气表计量检定线首次检定调度技术研究

燃气表应用面广,需定期强制更换,首次检定项目复杂、工作量大,现有燃气表计量检定线离散测试效率较低、没有协同。本文研究基于燃气表计量检定线的首次检定调度技术,首先从燃气表计量检定线构成与首次检定项目需求入手,研究基于柔性车间调度问题的燃气表检定调度建模、使用离散粒子群算法进行调度优化求解,求得最优任务调度序列。对一批待检燃气表进行调度优化实验,结果表明,本文调度技术可缩短33.3%总测试时间,提高检定效率以及设备利用率。     

基于机器视觉的线缆导体质量检测研究

针对现有人工检测费时费力的问题,提出了一种基于机器视觉的线缆导体质量检测方法,能够方便、高效地检测线缆导体质量。分析线缆截面图像中刀痕的特征后,提出了一种基于Gabor滤波器的刀痕纹理消除方法;根据线缆导体分布规律,研究了一种导体根数分层分析算法。实验表明,所提出的刀痕纹理消除方法能有效提高导体轮廓检测效果,提出的根数自动检验算法能实现对导体根数的分层检验,可以帮助检验人员快速地检出导体根数,计算缺漏情况。     

基于图像的远程燃气表直读系统研究与实现

基于图像的燃气表远程直读系统设计了在燃气表上加装图像采集模块,通过GPRS方式将图像定时发送到远端服务器,由服务器通过图像处理和模式识别技术对燃气表的读数进行识别。在图像采集模块中,采用了分块迭代算法对图像进行二值化处理,使其具有更好的适应性,并在远程发送前对图像数据进行压缩,以减少数据量。服务器端通过对图像进行二次处理、图像分割等预处理后,采用模板匹配算法对字符进行识别。     

基于机器视觉的油画棒检测系统的设计

油画棒装盒传统方式采用人工,针对其摆放效率低、成本高的问题,设计了基于机器视觉的油画棒装盒系统,选用ARM芯片做图像处理,在有限的资源配置和时间条件下完成任务.系统通过摄像头对油画棒进行图像采集,控制电机转动油画棒,进行图像匹配,完成投放.系统先对图像定位、选取,滤波去噪,再采用改进的自适应阈值的直方图匹配算法,并结合模板图像和待匹配图像的相关系数,有效降低了计算量,提高了系统的识别率.实践证明系统的工作稳定,能实现对油画棒角度的有效调整,匹配速度快,单台识别率达到99％以上,能完成产品的自动装配.     

电能表全自动化检定及智能仓储一体化系统研究

实现电能表全自动化检定与仓储智能管理的无缝连接,不但大幅度提高检定效率,且检定结果完全符合国家计量规程的要求,同时使计量资产由粗放型管理向智能化、信息化、精益化管理方向转变。     

电能表自动化检定流水线设备最佳检修频率的研究

针对当前电能表自动化检定流水线设备检修频率的制定缺乏科学依据的现状,综合计及设备的可靠性以及重要性,提出了检修优先级系数的概念,给出了其计算公式,并基于检修优先级系数,建立了求解设备最佳检修频率的数学模型。通过算例分析,验证了该最佳检修频率求解方法的有效性。同时,分析结果表明该方法对流水线运维检修人员有重要的指导作用。     

机器视觉在铜带表面缺陷检测系统中的应用

介绍了将机器视觉技术和LabVIEW图像处理技术应用于在线铜带表面检测的系统设计,以及系统的图像处理算法。系统采用两个面阵CCD摄像头同步采集铜带表面的图像,并通过LabVIEW图像开发模块对图像进行分析和处理,以得到铜带表面的缺陷情况。最后将缺陷图像数据进行分析并存储,根据结果适时发出警报。     

基于机器视觉的拆回旧电表参数信息检测技术研究

针对拆回旧智能电能表的回收分类存在人工检定准确率不高、效率低下的问题,提出了一种基于机器视觉的参数信息检测方法,通过检测智能电能表的额定参数信息,完成电能表的分类回收工作。在以C#与Halcon为软件平台建立智能电能表图像检测系统的基础上,采用Blob分析算法,对图像进行ROI(感兴趣区域)提取,采用直方图均衡化对提取后的图像进行处理,以增强背景与目标区域之间的对比度,获取质量较高的电能表图片,通过OTSU算法对Canny边缘检测算法进行改进,提高图像阈值范围的自适应性,获取更完整的图像外观轮廓,最后对图像进行字符分割处理,得到电能表的额定参数信息。经过实验验证,该方法能够准确检测识别电能表铭牌的额定参数信息,实验数据显示检测准确率达99.5%,平均每台电能表检测耗时0.62 s,很大程度上节省了电能表分类工作的检定时间,提升了工作的效率与准确性。     

图像识别技术在电力设备监测中的应用

为减少传统基于灰度的匹配算法的计算量,采用图像形状特征分析技术,提出了新的模板匹配算法。该算法取隔行隔列的数据进行粗略匹配,在此基础上进行精确匹配,大大减少了计算的数据量。将该算法应用于电力变压器的图像识别中,实验结果表明该匹配算法在速度上具有较大的优势,能更快地对电力变压器进行定位识别。论述了远程数字视频监控与图像识别技术在电力系统中的应用前景。     

电动汽车充电桩/机校验仪国内技术现状及溯源研究

电动汽车交流充电桩校验仪、电动汽车直流充电机校验仪是电动汽车充电桩/机的计量标准器,其准确可靠可为强检计量器具电动汽车充电桩/机的量值提供保证。通过对国内电动汽车充电桩/机校验仪的长期全面测试和理论研究,较全面掌握了电动汽车充电桩/机校验仪的生产水平和质量状态,在大量实际数据的支撑下,对最小电流、温度系数、失真度、纹波等进行了溯源研究,掌握了关键参数值和检测方法,为相关国家规程的编写打下坚实基础。     

基于机器视觉的瓶口缺陷检测方法研究

在基于机器视觉的啤酒瓶口质量检测过程中,由于部分瓶口图像中缺陷灰度值变化范围大、边缘区域的干扰多,传统方法难以实现瓶口缺陷快速、准确检测。为此,分析总结各类瓶口缺陷特征,提出基于随机圆评估的三圆周定位法,以提高抗干扰能力和定位精度,并提出残差分析动态阈值分割与全局阈值分割结合的瓶口缺陷检测方法,克服灰度变化和瓶口缺失对检测结果的影响。对90幅图像测试,与5种瓶口缺陷检测法对比,结果显示:执行时间为117.33 ms,与效果最好的SVM算法相比,检测正确率提高了2.22%,可实现强干扰、大缺陷的瓶口图像中缺陷快速、准确定位和检测。