机器视觉技术在水产食品感官检测方面的应用研究进展

机器视觉技术是一种无损、快速、经济的检测技术。结合国内外的相关研究现状,本文介绍了机器视觉系统的优点和对颜色、形状、尺寸等的检测方法,在此基础上,分别对机器视觉技术在包括鱼、虾、扇贝和牡蛎等水产食品感官检测方面的应用进行了详细阐述和讨论,此外,探究了机器视觉技术目前在水产食品感官检测领域应用的局限性及在深度学习方面的发展前景。本文旨在为水产食品的感官检测提供技术支撑,保障消费者的食用安全。     

机器视觉技术在粮食品质检测中的应用进展

机器视觉检测技术是通过获得图像,对图像处理分析的无损检测技术。随着图像技术专业化发展和计算机成本的不断下降,机器视觉检测技术在农产品方面应用会越来越广泛。为了充分了解这方面的技术,介绍国内外机器视觉技术在粮食等农产品表观品质、破损等方面的研究动态,展望机器视觉技术在粮食方面的发展前景。     

机器视觉在纺织检测中的应用

介绍机器视觉的研究内容，比较机器视觉与人类视觉的差异，论述机器视觉检测中几种基本技术，阐述机器视觉在纺织检测领域中的应用。     

印刷检测的新技术——机器视觉检测

<正>一、何为机器视觉机器视觉,简而言之,就是利用机器代替人眼对印刷品的质量进行测量和判断。在国外,机器视觉已广泛应用在半导体和电子行业,如PCB面板的缺陷检测、SMT(Surface Mounted Technology,表面组装技术)表面贴装等。而在国内,机器视觉产品技术比国外相对落后,属于新兴行业,目前对采用机器     

基于图像识别技术的电动工具视觉检测系统应用

介绍了一种基于图像识别技术的电动工具视觉检测系统。机器视觉传感器采集被测物体图像后,将原始数据送入图像识别检测模块,该模块由机器视觉算法和深度学习的图像处理技术组成,利用图像采集技术对可视化检测项目进行建模分析。实际应用表明,电动工具视觉检测系统的测量效果优于人工光学检测,避免了人为因素造成的检测误差。     

基于机器视觉的坯布自动检测技术

针对我国纺织品检测大多采用人工检测,检测速度低,误检率、漏检率高等问题,提出了实现织物疵点检测自动化、鲁棒性的设计理念。介绍了目前国内外在织物检测方面的主要识别方法以及织物自动检测系统的研究成果,阐述了机器视觉软、硬件技术的发展现状及目前机器视觉技术在纺织检测应用中存在的问题;分析并提出研制分布式的、面向高速生产线的鲁棒机器视觉检测技术是适合我国坯布自动检测系统的研究方向。     

机器视觉在食用植物油掺伪鉴别中的研究进展

食用植物油营养丰富,在生活饮食中必不可少,但市场上的食用植物油掺伪问题严重危害着人们的身体健康,因此做好食用植物油掺伪的鉴别十分重要。食用植物油掺伪鉴别的常规检测方法对仪器设备的要求较高,并且操作复杂,耗费时间较长,因此亟需一种食用植物油的快速无损检测方法来提高检测的效率。机器视觉技术作为一种快速无损检测方法,为食用植物油的无损快速检测提供了一个重要技术手段。文章介绍国内外机器视觉技术在食用植物油品质与掺伪鉴别中的研究动态,比较了几种方法对机器视觉检测性能的影响,展望了机器视觉技术在食用植物油掺伪快速鉴别应用中的发展前景。     

基于机器视觉技术的大米品质检测综述

介绍了国外大米品质检测的研究现状及国内应用机器视觉技术对大米品质进行检测的研究动态,指出了应用机器视觉技术对大米品质检测存在的问题,并提示了今后研究的方向。     

基于机器视觉技术大米品质检测

该文介绍国内外大米品质检测研究现状,重点介绍国内应用机器视觉技术对大米品质进行检测研究动态,指出应用机器视觉技术对大米品质检测存在问题,并提出今后研究方向。     

印花质量自动检测系统的新技术应用

提出了一种基于机器视觉技术的纺织印花图案质量新技术检测系统，利用数：芋图像处理算法对纺织印花织物图像进行检测，分析了机器视觉技术在印花生产质量自动检测中存在的问题，并提出了相应解决办法。     

牛肉品质检测技术的研究进展

牛肉品质检测在牛肉生产、加工和消费过程中起着重要的作用。本文介绍了剪切力测定、近红外光谱分析(NIR)和机器视觉三种牛肉品质测定方法的技术特点和国内外研究现状,着重介绍了机器视觉技术在牛肉颜色、大理石花纹、纹理和生理成熟度等品质参数测定方面的研究进展情况,指出机器视觉技术是未来牛肉品质检测研究的主要发展方向。     

皮革表面缺陷检测的研究现状及展望

皮革表面缺陷检测是利用机器视觉技术将皮革表面的非正常区域即缺陷区域从背景中分割出来。本文对当前国内外在皮革表面缺陷检测方面的研究现状进行了综述,包括皮革表面缺陷检测的基本概念,机器视觉技术的基本原理,皮革表面缺陷检测技术的应用现状以及机器视觉技术在皮革表面缺陷检测方面的应用。指出了当今国内外皮革表面缺陷检测技术所存在的问题及进行优化的方向,并展望了发展趋势。     

机器视觉在汽车检测行业的应用研究

随着光电技术的发展,出现了通过机器代替人眼识别功能的机器视觉技术。机器视觉技术具有高自动化、高准确性、方便、安全等特点,在众多的领域得到了应用,如交通行业的车辆识别系统,食品行业的水果挑拣,汽车行业的零件检测等。文章详细介绍了机器视觉技术的原理,以及在汽车行业的具体应用。     

基于机器视觉技术 检测印刷品质量的应用

<正>传统的印刷品质量检测方法受主观因素的影响较大,随着科技的发展,基于机器视觉的印刷品质量检测技术以其高精度、自动化等优点受到人们的青睐,该方法可对印刷品质量进行高质量、高效率的检测。本文介绍了印刷品质量检测的机器视觉系统以及印刷品质量检测软件的处理流程,利用机器视觉系统替代人眼来检测印刷品质量,克     

基于机器视觉的猴头菇品质快速无损检测与分级

传统的猴头菇品质检测与分级主要依靠人工分拣来完成,其主观性强、精度相差大、效率低,浪费了大量人力物力资源。鉴于此,为了实现猴头菇的快速无损等级评估,该研究引入机器视觉技术,提出了一种猴头菇品质的快速无损检测与分级方法,设计一套基于机器视觉的猴头菇品质快速无损检测与智能分级设备,并通过图像处理和软件设计开发一套猴头菇智能快速无损检测分级系统。通过加色法混色模型（RGB）对猴头菇的颜色特征的快速检测与等级的判定;采用图像阈值分割和Canny边缘检测,实现猴头菇完整度的判定;使用最小外接圆法对猴头菇的大小进行实时计算,完成猴头菇直径大小的判别;基于Microsoft Visual Studio 2017平台开发一套猴头菇品质快速无损检测可视化平台。试验证明,基于机器视觉的猴头菇品质快速无损检测与分级系统检测准确率达到97.07%,速度达到人工的5倍多。验证了系统的可靠性和可行性,为食品工业的智能化生产和加工提供了技术支撑,推动了机器视觉技术在食品行业的应用。     

谷物品质无损检测方法的研究进展

现代无损检测方法在谷物品质检测上的应用对谷物的生产、流通、出售有重要的意义。介绍了近红外光谱、电子鼻、机器视觉、核磁共振和声振动五种现代电子信息技术检测方法,重点综述了近红外光谱技术、电子鼻技术和机器视觉技术在谷物品质无损检测方面的研究进展。无损检测方法在谷物品质检测上的应用可降低成本,提高检测准确性,与现代的计算机技术、数据处理技术相结合,必将在农业领域中起到重要作用。     

机器视觉技术在工业检测中的应用综述

本文主要综述机器视觉技术在国内外领域的研究应用状况等,以输血袋的字符在线识别为例讲述视觉技术在工业生产上的智能检测应用,同时也阐述了机器视觉在应用中存在的一些问题。     

基于LabVIEW的软管接头可视化检测系统

针对软管接头的检测速度慢、自动化水平低、检测精度低等问题,提出一种基于机器视觉的可视化检测系统的设计方案,实现软管接头的自动检测功能。文章将机器视觉技术的优越性同软管接头几何参数的检测密切结合起来,研究软管接头检测的可视化检测方法,达到软管接头检测速度快、精度高的目的。系统的检测效果与传统的检测方法相比,具有明显的优越性。     

基于深度相机的障碍物识别

为实现机器视觉系统的障碍物信息进行探测和识别,文章提出利用深度相机识别障碍物的方法:以障碍物和平面的距离变化梯度不同为主要判别方式,搭配孔洞填充,中值滤波,漫水填充,数学形态学运算,帧间运算等噪声抑制算法,实现对障碍物的探测。根据周围环境信息提取具有一定形状特征的典型目标物。实验结果表明,此方法能有效分别障碍物和平面。     

基于机器视觉的家具零件精度检测系统探究

本文探讨了家具零件加工精度与生产设备加工状态之间的关系,指出家具零件加工精度的检测对产品质量和工艺系统管理均有重要意义,联系当前家具生产中的精度检测现状,说明了开发新测量技术的重要性。文章介绍了机器视觉检测技术,基于机器视觉理论和家具零件测量的特点,论述了构建针对家具零件精度的机器视觉检测系统需要的软件算法、硬件实现以及数据分析,为家具零件精度检测和生产工艺系统管理提供了一个高效的新技术作为参考。