微小塑料零件图像边缘检测方法的研究

边缘检测是计算机视觉及图像测量中的基础和重要的课题。文中分析了边缘检测的一些典型算法在微小零件非接触测量中应用的优劣，提出了结合图像分割算法与轮廓跟踪算法提取微小零件边缘，并以实际图像为例比较了这些算法。     

盘类零件内型腔尺寸检测

航空发动机中,盘类、机匣类零件是航空发动机的重要零件,对航空发动机安全可靠性与使用寿命有很大影响。盘类零件结构复杂、刚性差,精度要求高,该测具解决了盘类、机匣类环形零件内腔型面直径尺寸大于零件开口直径尺寸测量的问题。采用测量销可旋转式新结构,解决测具用标准件对表后无法进入零件内检测的问题。测具通用性强,可检测不同高度、不同型面尺寸各种盘类零件,提高了盘类环形零件的测量精度和合格率。     

基于改进Hough变换算法的圆形零件检测

采用改进Hough变换算法对圆形零件进行检测研究。通过基于最小误差对圆形零件图像边缘像素点70%~80%随机抽样,减少无关的数据累加性,通过聚类算法避免虚假圆心的出现,利用圆形度判断圆形零件是否合格,给出了算法流程。试验结果表明:改进Hough变换算法检测圆形零件的参数值最接近标准值,圆形零件圆形度的不确定度均值为0.0533,相比CNN、HT、RHT、PHT、SHT分别减少了35.55%,32.10%,26.48%,18.63%,8.26%,测量精度较高。     

环型薄壁零件检测约束装置

环型薄壁零件在加工过程中极易产生加工变形,在机床上由于有夹具的定位保护,使得加工者能够检测到零件的加工尺寸,但是零件在走完最后工序后很难把零件复制到加工时的状态,以往在最终检测时都是将定位夹具的定位止口在零件最大实体的基础上再给出相应的公差值,这样零件在检测时由于定位不准确,从而影响到检测的准确度,也影响了产品的合格率。该测量装置实现一次装夹双向夹紧定位检测技术条件和尺寸,消除零件变形误差,提高测量效率和测量精度,提高零件的合格率。     

基于机器视觉的零件圆心距在线测量系统设计

为了实现精密零件尺寸在线检测的智能化与高精度,课题组设计了一种基于机器视觉的尺寸检测系统。该系统利用OpenCV实现算法设计,基于Canny边缘检测,结合Zernike矩实现亚像素边缘提取,利用最小二乘法实现圆心拟合。在QT平台上,基于OpenCV结合C++完成测量系统的界面开发。检测结果表明:该测量系统精度能达到0.01 mm,能够满足当前项目需求。该测量系统具有一定的工程实用性。     

数控车削尺寸加工误差的产生原因及控制

数控机床是一种较为精密的机床,按理说应该比普通车床更容易控制尺寸加工误差,但在数控车削实习中,我们还是经常发现在车削各种零件时容易出现直径尺寸误差。就数控车削加工中产生直径尺寸误差的原因进行分析,并提出了减少和消除误差的一些措施。     

长条状细薄带钩零件变形自动检测系统

现有的机器视觉变形自动检测系统主要局限于小尺寸精密零件或大尺寸非精密零件的检测,而对于一些大尺寸、高精密的大批量检测对象,在实际生产中主要依靠人工分拣,难以同时保证变形检测的高精准度与高效率。针对此问题,设计研发了一种基于视觉的变形自动检测方法和系统。通过设计模块化的高速检测硬件系统,利用虚实像联合检测方法量化变形检测指标;利用LabVIEW及IMAQ Vision视觉工具包作为开发环境,根据零件形状特点,设计了基于缝隙值的分区检测算法,避免直接检测整体变形的误差;在此基础上,针对针钩形态,确定最优化的检测方案;针对零件位姿偏差问题,使用基于多基准的改进定位策略。结果表明:该系统可避免弯钩的误检,提高针钩尺寸测量精度和检测结果可重复性,重复检出率可达91%~96%。最后,将机检零件与标准零件进行比较,机检零件一致性完全可满足装机使用需求。     

应用机器视觉的鞋面数量统计与尺寸测量

针对鞋面数量统计和尺寸测量过程中人工检测方法效率低、成本高的问题。提出利用机器视觉的鞋面数量统计与尺寸测量方法。采用基于边缘方向的模板匹配算法对鞋面进行数量统计。运用最小外接矩形（MER）算法对鞋面进行尺寸测量。为验证方法的可靠性,对3种鞋面分别在光照变化、混乱和遮挡条件下进行了检测实验,并与绝对误差和算法、归一化相关系数法和Hausdorff距离匹配算法的检测结果进行了对比。将MER测量结果和人工测量结果进行对比,结果表明：基于边缘方向的模板匹配算法在复杂环境下的鲁棒性更高,可以完成鞋面数量统计;MER方法和人工测量的相对误差在0.67%以内,满足工业生产中的实际需求。     

基于图像处理技术的纬平针织物结构参数测量

探讨了用图像处理技术测量纬平针织物的密度、纱线直径、线圈长度、未充满系数和面积孔隙率等结构参数值,通过对织物图像运用灰度化、中值滤波、二维小波变换等算法,提取出波峰点,进而求得密度、直径等参数值;同时与人工测量的结构参数值对比,表明该技术可快速、准确地实现针织物结构参数的测量.     

基于机器视觉的齿轮尺寸在线测量系统

针对传统的零件尺寸测量系统效率低、精度差、价格昂贵且操作难度大的问题,课题组提出了一种基于机器视觉的齿轮尺寸非接触式在线测量系统。该系统采用一种新的直齿圆柱齿轮测量方案:首先对CCD相机采集的图像进行灰度处理与滤波去噪;然后进行阈值分割,采用Canny算子来获得单个像素的图像边缘;针对齿轮的边缘轮廓形状特征,应用霍夫变换、改进的最小二乘拟合和改进的中心画圆法等原理,建立了齿轮中心孔直径、齿根圆直径、齿顶圆直径和齿数等齿轮参数的测量算法。研究结果表明:使用2 560 dpi*1 920 dpi分辨率的CCD相机测量20 mm以下的直齿圆柱齿轮时,测量精度可达到10μm,绝对误差小于1个像素0.020 9 mm,系统响应时间为2.8 s。该系统满足工业测量要求,解决了传统系统测量精度低、价格高的问题。     

混合蛙跳优化算法的裱糊线机器人边缘提取

为了提高裱糊线机器人视觉系统定位精度,降低图像边缘冗余信息与噪声影响,提出将基于混合蛙跳优化算法的Canny算子应用于裱糊线机器人裱纸的边缘检测中。通过采用最大类间方差作为混合蛙跳算法的目标函数,自适应迭代优化Canny算子双阈值,实现裱糊线有效提取。仿真试验结果表明,该算法优化Canny算子可较好检测裱纸图像的边界轮廓,自适应获取最优阈值,弥补传统Canny算子需要人为设定的缺点,提高了检测精准性,同时具备一定降噪效果。该算法较粒子群优化算法、传统Canny算法C/A分别降低3.33%、33.39%,C/B分别降低了14.94%、54.55%。     

基于量子卷积神经网络算法的微小零件识别

设计了量子卷积神经网络表示层、隐藏层神经元和输出层神经元模型；采用修正线性激活函数ReLu作为激活函数，并通过训练误差函数优化量子旋转角度和神经连接权值。8种微小零件的仿真试验表明，量子卷积神经网络算法的识别准确率较高，耗时少且识别效果较好。     

图像检测技术在皮革缺陷检测排样系统的应用研究

介绍一种计算机皮革缺陷检测与排样切割系统的构成原理与设计思想.该系统对皮革纹理图像采用小波包分解去噪,并用共生矩阵提取皮革图像的纹理特征向量,用改进模糊聚类方法对样本特征样本向量进行聚类分析.提出了一种基于类间方差和类内方差的自适应确定分割区域数的方法.该算法可以准确的检测出皮革表面缺陷信息,其在线缺陷检测结果与人工判断缺陷类别的一致性在89.1%以上,实现了对皮革缺陷的自动检测,优化排样.     

基于图像最大熵的织物疵点检测方法

对织物表面疵点自动识别方法进行了探讨.将信息熵引入图像处理中,先通过最大熵快速迭代算法对织物疵点区域进行分割,把疵点图像分为背景和目标两部分;然后找出疵点区域的中心并求出疵点区域在纬向和经向上的方差;最后通过两者的比值与设定常数的比较,判断出疵点类型.仿真实验表明该方法对常见织物疵点的检测是有效的.     

应用单演小波分析的织物疵点检测

为了解决现有织物疵点检测算法对种类繁多的疵点形式尤其是对微弱纹理变化疵点的适应性较弱问题,提出以单演小波分析工具为基础的织物疵点检测算法。通过拉普拉斯分数阶算子与多重调和样条构建各向同性拉普拉斯小波后,对其进行Riesz变换构建Riesz–拉普拉斯小波,实现了织物图像的单演小波分析。对单演小波分析结果中的多分辨率方向与振幅子带,分别设计了最优响应子带判断标准以及最优响应子带分割方法。实验结果表明,本文提出的检测算法可有效分割不同织物纹理中的多种类疵点,分割结果可反映疵点位置与轮廓,对342幅实验样本图像实现了97.37%的检出率,具有较好的自适应性与鲁棒性。     

基于调焦-Zernike矩算法的微小零件精确定位研究

为了提高微小零件精确定位的效果,采用调焦-Zernike矩算法。先建立粗、精结合的调焦函数,粗调焦函数基于Krisch边缘检测算子,精调焦采用Sobel算子;动态选择调焦窗口,增加修正因子避免目标变化对调焦清晰度评价函数的影响,改进经典爬山算法确定焦点的移动方向;改进Zernike矩基于目标点归一化确定最大外接单位圆,通过边缘参数判断像素为边缘点;给出了算法流程。试验仿真通过两个微型金属圆柱腔的自动对准和堆叠的微装配任务来分析算法的性能,结果显示调焦-Zernike矩算法获得的图像清晰,能够完全对准,该方法对非移动的微型金属圆柱腔坐标定位的x、y方向绝对误差最大值分别为0.032 5,0.032 1像素密度,定位精度高。     

基于B样条小波的零件缺陷图像边缘检测

针对零件图像直方图多峰的特点,设计了自动阈值分割与B样条小波相结合的缺陷图像边缘检测方法.采用多次迭代方法自动选取区域图像的阈值,从而将特定区域从图像中分割出来.分析小波边缘检测的原理,构造B样条小波函数,通过B样条小波模极大值实现了零件缺陷图像的边缘检测.实验结果表明,此方法优于传统的边缘检测效果.     

导电金刚石及其应用

导电金刚石具有不同于普通金刚石的性质。目前有两种类型的导电金刚石:一是金刚石粒,另一是金刚石厚膜。它们的应用包括放电加工用的电极、导电金刚石零件、金刚石砂轮以及精密磨削工具等。     

Bactericidal activity of wasabi (Wasabia japonica) against Helicobacter pylori

In this study, the bactericidal activity of Korean and Japanese wasabi roots, stems and leaves against Helicobacter pylori were examined. Allyl isothiocyanate (AIT) in roots, stems and leaves of Korean wasabi were 0.75, 0.18 and 0.32 mg/g, respectively. AIT in roots, stems and leaves of Japanese wasabi were 1.18, 0.41 and 0.38 mg/g, respectively. All parts of wasabi showed bactericidal activities against H. pylori strain NCTC 11637, YS 27 and YS 50. The leaves of both wasabi showed the highest bactericidal activities with the minimum bactericidal concentration of 1.05-1.31 mg of dry weight/ml against three strains of H. pylori. The roots showed a little lower bactericidal activity with 2.09-4.17 mg of dry weight/ml against them. The main component related to antimicrobial activity in wasabi is well known to be AIT. In this study, the bactericidal activity of leaves was higher than that of roots, although AIT amount of leaves was lower than that of roots. These results suggest that certain components besides AIT in wasabi are effective in killing H. pylori.