基于模糊神经网络PID的卷材纠偏控制

目的为了提高卷材边缘的整齐度,提升包装产品质量,降低包装材料损耗。方法分析卷材放卷过程中跑偏的原因,在分析放卷纠偏系统数学模型的基础上,提出一种模糊神经网络PID的纠偏控制器以实现复杂的卷材放卷系统参数自调整以及优化。结果仿真和实验结果表明,模糊神经网络PID具有更快的响应速度,超调量更小,纠偏控制精度达到±0.5 mm。结论所述控制方法能够明显降低软性包装材料跑偏误差,大大提高了产品包装质量。     

基于图像处理的柔性材料自适应纠偏系统设计

目的为了解决印刷包装过程中柔性材料容易跑偏的问题,基于图像处理结合模糊PID控制提出一种自适应纠偏控制系统。方法介绍纠偏系统工作原理,利用传感器检测包装材料边缘,经图像处理、分析后得到偏差量,利用纠偏算法生成相应驱动信号,实现对纠偏机构的控制。为了实现包装材料边缘识别,提出一种图像处理算法,包括图像预处理、边缘识别等。同时基于模糊PID原理设计一种纠偏控制器,通过模糊规则实现PID控制参数的自适应调节。最后搭建纠偏控制系统,并进行相关实验。结果系统偏差可控制在1 mm以内,控制精度高,稳态性能比较理想。结论设计的纠偏系统可满足印刷包装对柔性材料运行精度的要求。     

输送带跑偏问题浅析

以带式输送机输送带跑偏问题为研究对象,分析了带式输送机输送带跑偏的原因,根据不同的跑偏现象提出具体的调整方法和预防处理措施。并且对带式输送机输送带纠偏的发展趋势进行了展望。     

基于模糊控制的包装膜自动纠偏系统设计

目的为了解决包装过程中薄膜纵向跑偏,以及常规控制方法性能较差等问题。方法基于模糊控制设计一种包装膜自动纠偏系统。分析包装薄膜跑偏的原因,并给出自动纠偏装置结构。在此基础上,建立纠偏系统数学模型,同时设计一种模糊控制器。利用MCF52235嵌入式芯片给出控制器的硬件结构。最后进行试验验证。结果跑偏量绝对值的最大值仅为0.4 mm,满足包装工艺控制要求。结论所述模糊控制方法能够有效地改善系统纠偏能力,具有较好的动态响应性能。     

多列立式袋成型包装机的自动纠偏控制

分析了多列立式袋包装机在包装过程中由于供膜幅宽的增加而产生跑偏的原因,设计了一种自动纠偏系统,并对该纠偏系统进行了理论分析,结果表明系统的纠偏效果稳定.     

基于视觉伺服的镭射膜在线纠偏系统

针对镭射膜这类反光材料检测困难的问题,提出一种基于视觉伺服的在线检测系统,采用独特的照明和CCD成像技术获取镭射膜的图像,研究一种基于最大梯度的亚象素边缘跟踪算法分析和计算位置偏差,通过视觉伺服运动控制系统实现在线自动纠偏控制.现场运行表明该系统实现了对镭射膜在线纠偏的要求,并在高速生产环境下运行稳定可靠.     

鲜切蔬菜包装过程袋膜纠偏控制系统设计

目的为了减小鲜切蔬菜包装机袋膜跑偏对产品外观和质量造成的影响,方法提出一种基于模糊控制的智能纠偏控制方案。在分析包装薄膜跑偏原因的基础上,论述纠偏系统的工作原理。采用机器视觉获取包装薄膜的实际位置,并计算跑偏量。结合模糊控制和灰色预测设计一种模糊控制器,包括包装膜位置灰色预测模型和模糊加权PID控制。最后进行试验研究。结果试验结果表明,所述纠偏控制系统可将纠偏误差控制在±0.5 mm内,实际偏移量最大值仅为0.4 mm,平均误差只有0.19 mm。结论该控制系统可以有效地提高系统纠偏精度,能较好地满足鲜切蔬菜包装工艺要求。     

混凝土搅拌设备输料皮带运输机皮带跑偏分析及纠偏机理研究

皮带输送机运行中皮带跑偏是常见现象之一,也是其运行的难点.针对混凝土搅拌设备输料皮带机的皮带跑偏现象,从力学角度分析皮带跑偏的原因.研究纠偏的机理,并提出几种纠正皮带跑偏的几种具体措施.研究结果对于指导皮带机设计、解决皮带跑偏这一疑难问题具有重要意义.     

基于线阵CCD的新型纠偏检测方法

目的 为了提高包装机纠偏控制的精度和通用性,提出一种纠偏检测方法。方法 采用两路线阵CCD成像,并比较两者CCD信号,判断材料在工作过程中是否发生跑偏现象,然后通过控制器进行纠偏操作。结果 两路CCD灰度值显著变化的像元位置表明了带材的边缘位置,通过两像元的差值即可判断带材是否发生跑偏,方案可行。结论 相较于以往的CCD的检测方法,该方法稳定性和精度均有所提高,并且当材料的宽度在一定范围内变化时,纠偏装置仍可以工作,而不需要其他操作,通用性也有一定提高。     

浅谈场桥大车纠偏优化措施

在场桥操作事故中,因大车纠偏问题引发的事故屡见不鲜,司机在操作大车行走时出现跑偏、纠偏不力是时有发生的现象,稍不留神即可能出现刮箱、撞箱事故,存在较大的安全隐患。本文从场桥大车行走轨迹发生偏离的原因入手,阐述并分析了大车纠偏中存在的常见问题,介绍大车纠偏的原理和方法,提出了一种新的经济型的改进措施。     

基于机器视觉的车道线在线识别系统设计

针对目前车道线识别系统因处理对象为离线图像或视频文件而难以实现车道线在线识别的问题,大多数车道线识别算法为了减少图像处理运行量,通常选取固定的兴趣区域（region of interest,ROI）进行处理,导致难以适应环境的动态变化且存在不同程度的识别误差。为此,提出了一种基于机器视觉的不设定兴趣区域的车道线在线识别系统。首先,利用VBAI（Vision Builder for Automation Inspection）平台对实时采集的彩色道路图像进行预处理,完成彩色图像的灰度化、滤波及二值化处理。然后,建立图像坐标系,并构建多条向外发散的灰度值采集线,灰度值采集线与车道线相交处的灰度值会发生较大改变,当某点的灰度值高于设定的灰度阈值时,记该点为边缘突变点。接着,借助直线拟合算法对所有车道边缘突变点进行拟合以完成车道线识别,并求解两侧内车道线的远方消失交点坐标和车辆行驶偏离车道中心线的相对航偏角,当相对航偏角超过不同等级的安全阈值时,系统人机交互界面的提示框呈现不同的颜色以进行提醒或预警。最后,借助LabVIEW进行API（application programming interface,应用程序接口）脚本调用,实现图像处理程序的连续运行与车道线在线识别。试验结果表明,所提出的车道线在线识别系统的识别准确率达98.41%以上,相对航偏角的测量误差小于0.056°,图像处理速度达42帧/s以上,兼具识别的准确性与实时性。综上可知,基于机器视觉的车道线在线识别系统可有效识别出不同环境路面的车道线,并实现行驶偏离预警,可将其应用于基于自动驾驶技术的车道保持辅助（lane keeping assist,LKA）系统。     

全自动泡罩药品包装视觉检测控制系统设计

目的为了提高泡罩药品包装的检测效率,降低生产成本,提升药品包装质量。方法设计一套基于DSP和触摸屏的泡罩药品视觉在线检测系统,利用TMS320 DM365芯片完成泡罩药品图像的处理和核心控制,由触摸屏和LCD液晶显示屏实现控制系统在线监控和图像处理结果显示,并在硬件结构基础上完成控制系统软件设计。结果通过对该系统的实验测试可知,该系统准确检测率高达100%。结论该控制系统能够实现泡罩药品包装缺陷的快速检测,检测准确率较高,大大降低了劳动强度,有效降低了生产成本。     

水松纸在线检测系统设计

目的针对烟支卷制完成后出现的水松纸质量缺陷等问题,结合生产实际要求,设计基于PLC和机器视觉的水松纸在线检测系统。方法采用线阵相机对图像进行采集,工业计算机利用Vision-Pro图像处理软件进行图像处理,采用SIFT改进算法简化图像处理过程,实现对水松纸质量的在线检测,同时完成参数设定、状态监控和数据记录等功能。结果实际运行结果表明,成品烟合格率由92%提高到100%。结论系统运行可靠,可与现有系统配合实现在线监测,减少了原材料的浪费,提高了成品烟支合格率。     

包装生产线用码垛机器人智能定位方法

目的 为提高包装生产线中码垛机器人的智能定位精度,结合图像处理和智能算法设计一种码垛机器人定位方法.方法 分析码垛机器人基本结构和工作流程.介绍一种适用范围广的快速手眼标定方法,可通过图像处理得到物料实际位置.设计一种模糊神经网络控制器,用于消除实际抓取位置和理论计算位置之间偏差.采用遗传粒子群优化算法来解决控制器参数初始值优化问题.通过实验验证智能定位方法的有效性.结果 试验结果表明,实际抓取位置和理论计算位置之间偏差可控制在0.5 mm以内,实际分拣速度最高支持180个/min.结论 所述视觉码垛控制系统可实现工作区域内物料的定位和识别,几乎不会出现漏抓、误抓等情况,满足精度要求.     

悬浮式生物芯片检测中的图像处理研究

介绍了悬浮式生物芯片的特点和检测方法,首次提出了完整的悬浮式生物芯片图像处理解决方案。使用预处理去除图像中的噪声并对图像予以增强,然后通过模式匹配技术识别样点,确定位置坐标,定位误差小于1个像素。用数学形态学方法圈定样点范围,并用掩模技术提取信号强度值。使用整体或局部法处理背景。结合图形化开发环境LabVIEW和IMAQ工具包进行整个图像处理的集成和实现。结果表明,该方法能有效完成悬浮式生物芯片检测中的图像处理任务。     

双重识别功能的印刷套印标记设计及误差分析

在传统的十字线套印标记和圆形套印标记基础上,设计了一种既适于人眼识别又适合数字图像检测的套印标记。利用CCD成像,获取了套印标记图像,然后对图像进行了预处理,分割图像,获取了同心圆中四色的圆心坐标,最后计算了套印偏差参数。实验结果表明:套印标记中的同心圆的设计,避免了图像分割时四色重叠的问题;套印偏差识别精度高,在分辨率达到300dpi及以上时,测量误差小于0.04mm,且识别速度快,能满足套印标记实时检测要求。     

Robust integral image rectification framework using perspective transformation supported by statistical line segment clustering

In most integral image analysis and processing tasks, accurate knowledge of the internal image structure is required. In this paper we present a robust framework for the accurate rectification of perspectively distorted integral images based on multiple line segment detection. The use of multiple line segments increases the overall fault tolerance of our framework providing strong statistical support for the rectification process. The proposed framework is used for the automatic rectification, metric correction, and rotation of distorted integral images. The performance of our framework is assessed over a number of integral images with varying scene complexity and noise levels.     

柔版印刷套印误差检测技术研究

目的为了提高柔版印刷过程中套印误差的检测精度。方法分析了柔版印刷产生套印误差的主要原因,并提出了一种基于机器视觉的套印误差检测方法。首先进行工业相机的标定,获取原始的"十"字圆环标记图像,采用融合滤波算法对图像进行预处理,对预处理后图像进行数据分析时,提出一种二次分割算法进行图像色彩分离;再使用模板匹配算法进行模板匹配,获取偏差数据进行套印偏差分析。结果使用该算法在实验中对5组标记图像的轴向、纵向检测误差,均控制在0.03 mm以内,符合行业检测误差在0.2mm以内的检测标准。结论提出的基于视觉的套印误差检测方法具有识别准确率高、处理速度快的特点,能可靠稳定地运行,具有一定的可行性。     

非标定图像对最小化畸变几何校正方法研究

图像校正需要对图像进行透视变换,不可避免会产生欠采样或过采样问题,同时射影变换会引起图像扭曲,造成图像对之间相似性丢失.为了降低图像校正后的畸变程度,重点研究了图像校正过程中不同类型图像畸变问题.通过图像对规范化简化基础矩阵,并通过考虑几何约束简化校正变换矩阵;然后求取射影变换权值变化测度之和的极值以实现最小化射影畸变;最后采用Jacobian行列式度量校正前后的局部区域变化,求得最小化重采样效果的矩阵系数.采用该校正变换矩阵对非标定图像对进行平面校正可以减轻射影扭曲程度和重采样效果.