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针对250 m L及以上医药大输液生产过程中造成药液中出现毛发、漂浮物、玻璃屑等可见异物的在线实时检测难题,开发了一种基于机器视觉的医药大输液可见异物智能检测系统。在研究医药大输液图像滤波、异物分割的基础上,设计了大输液图像特征提取算法,提出了基于影响度剪枝的改进极限学习机(ID-ELM)分类算法对可见异物分类识别,最后进行了相关实验验证算法的可行性。所设计的检测系统在医药企业用户运行并测试表明,该系统具有高检测精度、高效率、高稳定性的特性,识别准确率超过95.5%,能有效剔除次品,解决了医药大输液可见异物的在线自动检测和识别的难题,为医药生产企业分析产品质量提供了技术保障. 相似文献
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在现代自动化生产过程中,机器视觉系统已广泛应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是可以提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度,是实现计算机集成制造的基础技术。随着机器视觉技术自身的成熟和发展,可以预计它将在现代及未来制造企业中得到越来越广泛的应用。机器视觉工业检测系统机器视觉… 相似文献
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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,实现指针圆心定位;结合Shi-Tomas角点检测算法和针尖点到圆心的距离特征实现针尖点定位;计算通气前后各子表盘指针圆心与针尖点所形成直线与水平线之间的夹角,将角度差换算的脉冲数与设定脉冲数阈值比对,判断是否合格。实验表明,该系统在保持检测准确性的前提下能够高效的完成水表机芯灵敏度检测,算法的检定正确率高达99.7%。 相似文献
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针对目前汽车管件法兰采用传统人工抽检测量时存在效率低、误检率高等问题,开发基于机器视觉的汽车管件法兰尺寸检测系统,提高检测效率与测量精度。使用HALCON软件对相机进行标定,采用中值滤波对待测图像进行去噪处理,然后采用灰度化进行图像增强,完成图像预处理,利用Canny算子对图像进行亚像素边缘检测后,使用最小二乘法对提取的亚像素边缘信息进行拟合得到连续的孔径轮廓,获得法兰端面尺寸,再通过HALCON与C#联合编程显示测量结果,最后与影像测量仪的测量结果进行对比分析。实验结果表明:该检测系统的测量精度可达0.08 mm,满足测量精度要求;法兰检测时间为1.2 s,与传统人工检测相比,检测效率提高70%,可应用于实际生产现场。 相似文献
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为解决当前装配机器人视觉系统对元器件误检率高、效率低、难获取有效定位信息的问题,提出了一种基于深度学习的元器件视觉识别和定位方法。首先,设计基于深度聚合和解耦头的高精度检测算法,提高元器件识别和主体检测的精度;其次,设计标注和判定规则,细化定位主体轮廓和抓取点;最后,设计基于网络剪枝的轻量化检测算法,实现模型压缩,提高引脚检测和装配点定位的效率。研究结果表明:该方法在元器件的识别和定位上取得了较好表现,类别识别平均错误率仅为0.27%,计算量减少了29.8%,参数量减少了22.7%,并将传统的元器件轮廓检测扩展到抓取点和装配点定位,得到丰富的类别和位置指引信息,为工业机器人精准、可靠、稳定地抓取和装配做好基础。 相似文献
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针对压舌板表面裂纹缺陷的在线检测及劣品剔除问题,提出一种基于机器视觉的自动化检测系统。 首先基于对压舌板
及其裂纹特征的分析,设计了包含两组视觉检测机构的硬件装置。 该装置以链齿型传送带为基底,作为压舌板基本传送机构;
设计了链齿型传送带与反射型光电接近开关的特定装配模式,用于产生脉冲、提供系统时序;建立了基于多级缓存机制的系统
控制架构,协同调配时序脉冲触发、调用及使能各个硬件部件。 裂纹检测算法方面,采用一种基于方向空间显著性的方法。 首
先经 OTSU 算法、面积筛选以及形态学运算等预处理定位压舌板区域;然后基于方向空间显著性提取裂纹特征点,进而基于双
阈值连接限制生成候选裂纹线条;最后基于延展角度、起始位置等多维条件约束精确识别裂纹。 在实际生产现场对本文系统性
能进行了测试,结果显示,在检测效率为 11 支/ 秒的前提下,误检率低至 4. 17%,漏检率为 2. 68%,与当前人工检测方法相比分
别降低 6. 66%和 5. 36%,表现出优越的性能,具有较强的实际应用价值。 相似文献
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随着工业机器人和现代化工业的快速发展,人们对工业机器人的性能要求越来越高,为了提高工业生产的效率和产品的质量,智能、高速、高精度是工业机器人的必备要求。国内基于机器视觉的智能啤酒瓶口缺陷检测方法中,高速、高精度仍是一个亟待解决的问题。为此,提出了一种基于随机圆拟合评估的四圆周定位法,大大提高了瓶口检测区域的定位精度,并提出了基于投影特征的分区域磁滞阈值分割的智能瓶口缺陷检测方法。对采集的488幅灰度图像进行测试,检测正确率为99.4%,检测平均速度为38 ms,算法的检测速度快,检测精度高,可以很好地应用到高速、高精度的现代化工业机器人中。 相似文献
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针对复杂的环境背景下不良信息的快速准确检测问题,提出了基于快速序列视觉呈现( rapid serial visual presentation,
RSVP)的面向不良信息检测人机协作系统。 首先利用快速佩戴便携式采集系统采集了 12 名受试者的脑电数据;然后采用
Mallat 算法提取较低维度的时频特征,使用人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)两种模型分类对比;最后在训练集中引入
不同次数的叠加平均数据以改善模型的分类性能。 实验结果表明,在含有 3 个目标的 60 张图像中平均正确输出至少 2 张目
标,AUC 值达到了 0. 9。 该系统在小批量数据集、环境变化复杂的不良图像信息检测中有着良好的性能,相较于人工检测提高
了效率。 相似文献
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车牌自动识读中的定位技术 总被引:1,自引:0,他引:1
汽车牌照自动识读系统是机器视觉和模式识别技术在现代智能交通领域中的一项重要应用,其中车牌定位技术是车牌自动识读系统正确识读的前提和关键。本文在分析了现有定位技术的优缺点基础上,提出了一种综合定位算法。该算法通过对视频图像中运动车辆的检测,消除复杂背景的干扰,利用区域生长、阴影消除、彩色分割及形态学分析等图像处理方法,获取车牌的精确定位。最后给出实验结果,实验表明,该算法有效定位率达到92%,具有较好的实用价值。 相似文献
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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. 相似文献
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在机场嵌入式助航灯具自动清洗过程中,为了取得灯具发光口中心和机械臂的相对位置实现机械臂精准定位,设计了基于单目视觉的机械臂灯具清洗定位系统。首先,采用D-H法建立机械臂运动学模型;然后,根据夜间灯具发光的强逆光性以及环境干扰,提出一种优化阈值准则和缩小阈值搜索范围的改进Otsu算法对图像进行分割,再利用质心法提取灯具发光口中心位置;最后,在夜间条件下,进行实验分析并对定位误差采用最小二乘法进行补偿。实验结果表明,所设计的机械臂灯具清洗定位系统速度快、精度高,与传统Otsu算法和改进的随机霍夫变换算法相比,定位精度分别提高72.5%和55.5%,且平均定位精度达到8.7 mm,满足灯具清洗要求。 相似文献
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针对普通商品识别算法在智能售货柜嵌入式系统平台上检测速度慢、识别率低的问题,提出了一种在YOLOv3基础上的改进型商品识别算法DS_YOLOv3.利用k-means++聚类算法得到适应于售货柜中售卖饮料图像数据的先验框;采用深度可分离卷积替换标准卷积,并加入倒置残差模块重构YOLOv3算法,减少了计算复杂度使其能在嵌入式平台实时检测;同时引入CIoU作为边界框回归损失函数,提高目标图像定位精度,实现了对传统YOLOv3算法的改进.在计算机工作站和Jeston Xavier NX嵌入式平台上进行了典型场景下的商品检测实验.实验结果表明,DS_YOLOv3算法mAP达到了96.73%,在Jeston Xavier NX平台上实际检测的速率为20.34fps,满足了基于嵌入式系统平台的智能售货柜对实时性和商品识别精度的要求. 相似文献
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介绍了一种螺旋节能灯半螺旋明管自动弯脚设备。该设备除了需要人工上料之外,其余动作,包括螺旋管的定位与夹持、自动加热及控制、弯脚成型动作及落料均自动完成,具有体积小巧、操作简单、产品形状稳定、合格率高等优点,生产效率是人工的2倍多,完全可以替代当前的人工生产。 相似文献