OpenCV在装箱缺条视觉检测系统中的应用

装箱缺条视觉检测系统是集机械、光电、计算机和数字图像处理等技术于一体的机器视觉系统,主要针对封装箱偶尔会出现箱缺条现象而研制的在线图像检测系统.本文在VC++6.0开发环境中设计了一种采用自适应阈值处理,基于OpenCV的装箱缺条检测算法,实验结果表明该算法识别效果好、检测速度快、实时性好.     

基于机器视觉的外观尺寸测量及OCR识别检测系统的设计

针对工业自动化生产中产品的外观尺寸测量及字符识别问题,设计了一种基于机器视觉的自动检测和识别系统。该系统硬件部分由工业摄像机、PCI控制板卡和工控机构成;软件部分基于LabVIEW开发。该系统对采集的图像进行了图像灰度化预处理、图像二值化处理、图像定位、二值图特殊处理和尺寸测量与光学字符识别等步骤的处理。经过实际实验验证,系统可以实时、准确的实现对外观尺寸的自动测量和光学字符的自动识别。     

一种基于Faster-RCNN的工业产品清点算法

工业产品在出厂装箱的时候可能会出现漏装或混杂等异常情况,为了确保出厂质量,需要进行产品的清点。针对人工清点费时费力的问题,提出基于深度学习Faster-RCNN网络构造自动清点系统。针对遮挡情况下容易漏检的问题,创新地提出在训练阶段把产品特征碎片化,在检测阶段把碎片化的候选框的质心分别进行水平投影和垂直投影,并通过聚类确定产品的大致质心,最后将碎片化的候选框融合从而实现清点。实验证明,所提算法在提高检测效率的同时保证了非常高的可靠性和兼容性。     

基于伪密度法的顶驱提环二次拓扑优化设计

针对类比设计方法中顶驱提环质量偏重、分布不尽合理的问题,在允许设计空间内建立了最大范围模型,采用连续体拓扑优化理论,利用ANSYS Workbench拓扑优化工具对模型进行了两次拓扑优化,综合考虑加工工艺及制造费用等因素,确定了最终的提环结构。对该结构的受力分析表明所设计的提环完全满足实际使用需求,其体积小、质量轻、应力分布均匀。该设计方法摆脱了传统优化设计在现有设计基础上优化的思路,克服了传统优化设计在优化之初排除最佳方案的可能性,为顶驱提环的设计提供了一种新的科学方法,为降低顶驱提环质量和生产成本提供了参考。     

应用迭代圆环像素率法实现快速虹膜定位

针对虹膜定位易受噪声影响、速度慢、自适应性差等问题,提出了基于迭代圆环像素率法的快速虹膜定位算法。提出的定位算法包括切割虹膜图像、Hough圆检测粗定位、微积分算子精定位3个部分,从切割虹膜图像、图像抽样、迭代圆环像素率法、快速Hough圆检测以及分层定位思想5方面提高算法的速度。提出了缩小半径范围的迭代圆环像素率法以及消除瞳孔光斑的形态学方法,瞳孔分割阈值以及小范围的圆心、半径候选集等参数都是通过计算得到,自适应性好。使用4个虹膜数据库进行实验,并与相近算法进行了对比。实验结果表明,该算法的定位准确率为97.75%～99.07%,定位时间为52.847～158.502 ms,是一种鲁棒、快速、自适应的虹膜定位算法。     

基于机器视觉的纸币清分机设计分析

设计了一种基于机器视觉的智能纸币清分机,可实现纸币真假识别、面额清点和分拣等功能。清分机采用STM32作为运动控制系统的处理器,可同时控制进钞步进电机、传输步进电机和分拣步进电机,实现三轴联动。通过红外触发传感器,检测进钞状态,触发相机采集图像。基于工业计算机处理平台,采用CCD相机与紫外LED光源,采集纸币目标区域的水印图像。设计专用的纸币智能识别算方法完成水印图像处理与分析,处理信号驱动运动控制系统,控制线性模组完成纸币的分类。实验结果表明所设计的纸币清分样机可实现不同面值纸币的快速准确识别、清点与分类。     

一种基于图像的摄像机云台快速定位方法

提出一种基于图像直方图的匹配和为解决目标对象遮挡背景图像问题而对图像分块处理的方法。该方法可以使单摄像头的球型监控摄像机在没有位置传感器的条件下,根据图像信息构成一个闭环控制,对摄像机云台在指定位置上进行较为快速准确的定位。实验表明在部分背景被遮挡情况下,通过匹配分块后的图像直方图,目标跟踪和摄像监控系统仍然能较为快速准确的进行定位操作。     

自动装箱气动控制系统设计

1.引言〈br〉 目前,实现自动化生产是各个工业部门提高效率、增加产能的重要手段之一。在自动化生产流水线上,包装环节是不可或缺的一个部分。实现自动装箱的方法有多种,而其中气动控制系统的应用十分广泛。气动控制系统具有装置结构简单、轻便,安装维护方便,压力等级低,使用安全,环保无污染,响应速度快,防火、防爆、防潮,且气源制造简单,成本低等优点,适合工业中复杂的工作环境。此外,针对自动装箱系统需要产品在箱内整齐划一的特点,气动控制系统通过多个行程开关及气缸的组合设计,使得在自动装箱过程中,不但能够提高装箱效率,而且还能够高品质地完成产品的整齐装箱。     

基于近红外光谱和聚类法的食用油分类方法研究

为了对市场上出现的各种油类进行快速、高效的分类,研究了近红外光900-1700nm范围内对食用油定性分析的可行性.在采用了透射方法测量大豆油等4种食用油的近红外光谱后,再经过预处理,采用了主成分分析对数据进行特征提取来实现对数据的降维,再利用聚类方法对数据进行聚类.实验证明光谱数据经过预处理和降维处理后,最短距离法和最长距离法等聚类方法均可准确无误地将食用油样品分为4类,鉴定率达到100％.     

基于飞机红外检测的图像配准定位预处理方法

根据现役飞机复合材料结构几何形状和红外检测特点等情况,设计了专用工具用于热图像采集时的辅助定位.通过使构件表面实际标记点在实时图像中的影像与显示屏上预设标记符号相重合的方法,提高所采集热图像在几何尺寸上的相似性和标准化,从而简化软件部分对图像的配准定位预处理操作,降低全景图拼接软件的算法设计和编程难度.     

基于图像的角度识别分析

图像信息是唯一反馈物体状态信息的来源,是对物体定位的依据.在图像中识别物体的方向、角度的方法很多.在众多方法中,图像的精度和处理信号速度直接影响着整个系统的性能,良好的算法可大大提高角度的定位速度及准确度.     

基于数字图像处理的车牌识别专家系统的研究

车牌识别系统（License Plate Recognition,简称LPR）技术基于数字图像处理,是智能交通系统中的关键技术之一,同时它的发展也十分迅速,已经逐渐融入到我们的现实生活中。对车牌图像预处理、车牌定位与字符分割等技术进行了详细分析,从算法分析和实验研究两个角度,对LPR系统字符识别部分进行了深入研究。文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。实验证明了文中的图像处理方法用于车牌识别的有效性。     

基于边缘重构图像的边缘检测算法优选研究

边缘检测是视觉定位、零件缺陷识别、视觉测量等图像处理中的关键环节，其检测质量直接影响后续的图像目标识别与定位的精度。针对具体图像处理需选取合适的边缘检测算法的问题，提出了一种基于多方向滑动窗口线性插值重构法的图像边缘检测质量评价算法。首先，采用待处理边缘图像的最大连续非边缘矩形区域作为重构搜索窗口，设计了多方向滑动窗口线性插值图像重构法；然后，根据图像边缘的特征，建立了集成图像结构相似度和边缘错检率为性能指标的边缘检测算法的优选评价方法；最后，进行了实例应用，通过实验对重构算法的性能、优选方法的可行性和正确性进行了验证。研究结果表明：该边缘图像重构算法准确率最高，实验中重构图像的结构相似度可达到0.708 7,耗时320.902 1 s;采用该优选方法能快速地筛选出最佳的边缘处理算法，与人体视觉评价一致，便于实现边缘检测算法的智能优选和图像的智能处理目标。     

注塑产品在线检测的图像处理系统设计与研究

针对注塑产品检测中需要精密的机械装置实现定位的问题,对运用图像处理系统来完成其缺陷检测时所需的定位、配准及判断等方面进行了研究,对进行缺陷检测的图像处理系统流程进行了归纳,提出了一种通过对比图像的直线参数,并结合形心位置获得用于矫正待检图像位置的旋转量,再通过Hough变换测得的直线端点参数获得矫正待检图像的平移量,并结合基于FFT的相关运算来辅助确认平移量,最终根据经腐蚀运算的差影图像中各连通区域的面积判断产品是否存在缺陷的图像处理软件系统。利用Matlab对该系统进行了实现,并使用多种待检图像与模板图像进行对比测试。研究结果表明,该系统兼顾实时性和精确性,所设计的图像处理软件系统能够在廉价的低精度机械定位装置上实现注塑产品的在线检测。     

基于嵌入式机器视觉的机器人抓取系统

针对工业生产线上机器人自动化、智能化识别抓取需求,设计研发了基于Raspberry Pi 3B+控制器的嵌入式机器视觉系统。采用开源OpenCV视觉算法库,使用高精度摄像头采集图像,经过图像预处理、特征提取判断等,快速识别、判断、定位产品,实现机械手对产品的准确定位和分类。实验结果显示,该系统运行稳定,对图像数据的处理可靠,能够较好地实现识别。     

自动钻孔机视觉定位系统设计

采用图像处理技术对图像采集设备得到的图像进行白平衡、降噪、灰度处理、二值化、Canny边缘检测、Hough变换等一系列图像处理方法,解决了图像采集过程中图像畸变和像素距离转换的问题,得到目标标签的位置偏差,传输给执行机构控制终端.系统应用于自动钻孔机械手,经实验验证,定位误差在1 mm以内,是一种可行的视觉定位系统设计.     

逆向工程三维激光扫描系统若干关键技术的研究

三维激光扫描系统是逆向工程的重要组成部分，是集数控、激光、CAD/CAM、精密机械、计算机、图像采集与处理为一体的集成技术系统，它主要由运动控制、图像采集、图像处理等部分组成。针对随动运动控制与计算机图像采集这两个关键部分作详细的分析与论述。     

基于机器视觉的卡簧装配缺失检测

针对在循环检测过程中不同的工件表面特征易出现变化而难以检测的问题,提出了一种基于机器视觉的游艇换挡执行机构卡簧装配缺失检测方法。通过对采集的图像进行预处理、边缘检测、轮廓提取、轮廓拟合定位、掩模屏蔽、二值化及形态学滤波等操作,将图像中卡簧特征未发生明显变化的区域分割出来,利用该特征区域像素数量来检测卡簧的装配完整性。对轮廓的拟合定位部分和传统的霍夫圆检测定位方法做了对比,结果表明,利用传统的霍夫圆检测定位方法平均运行时间为13.99ms,但定位准确率只有87.33%,而基于机器视觉的检测方法平均运行耗时为12.56ms,定位准确率达到98.7%,因而能够实现较好的检测效果。     

降低条烟输送线入口堵塞率

香烟从输送线到包裹透明纸到最后打包装箱，这条流水线中任何一过程中出现问题，都将影响香烟的包装质量。输送线入口的堵塞，也会造成包装线无法正常运转，笔者结合自身工作实际，全面阐述造成输送线入口堵塞率高的原因，并提出了加装输送线停顿定位检测器、对输送线入口导轨进行改造和调整定位限时等解决措施，大大降低了条烟输送线入口堵塞率，确保产品质量，提高了设备有效作业率。     

基于MATLAB的车牌识别关键技术研究

车牌自动识别是智能交通应用领域中重要的技术之一,其融合了图像处理和模式识别技术,在停车场、不停车收费站等场合有着广泛的应用。车牌自动识别大致可以分为车牌图像预处理、车牌定位、车牌分割和车牌识别等4个过程,而图像预处理和车牌定位作为车牌识别系统中的核心前端处理技术广受研究开发者的重视。重点研究了车牌图像的预处理和车牌定位技术,并在MATLAB环境下实现了车牌图像的仿真。提出了图像灰度化后直接剪切车牌图像的方法,能够快速确定车牌区域。在二值化处理过程中提出了动态阈值选取法。试验表明该方法有效地提高了二值化效果。