津滨轻轨车轮异常磨耗分析

介绍了津滨轻轨车轮异常磨耗情况,对磨耗原因进行了调查分析,并提出了相应的解决措施。     

基于机器视觉的机械零件测量技术

应用IMAQ Vision软件构建的机械零件测量系统将机器视觉技术和虚拟仪器技术结合在一起，对各种机械零件进行快速准确的在线测量。这里以齿轮为例介绍了测量的技术路线。测量系统综合应用LabVIEW和它的企业链接、信号处理等工具包，将被测对象的图像和数据直接融合到企业的信息流之中。     

基于人类视觉特性的机器视觉系统

视觉跟踪是当前计算机视觉领域中的研究热点.根据人类视觉系统视敏度非均匀分布、兼顾全局性与选择性的特点, 构建了一种广域监视与局部精确跟踪相结合的仿生机器视觉系统.用全方位摄像机系统模拟视网膜周边视觉功能, 360°范围内实时检测运动目标和重新定位新的目标; 用PTZ摄像机系统模拟中央凹视觉功能, 完成局部精确注视与平滑跟踪.给出了系统控制策略、运动检测算法及实验结果.为解决视觉跟踪中高分辨率、大视场和实时性三者之间的矛盾提供了一条有价值的途径.     

基于机器视觉的多功能在线检测实验平台研制

本文提出了一种基于机器视觉的多功能在线检测实验平台的研制方案,介绍了基于Matrox公司Cor-noa2图像采集卡和PULNIX公司TM6703摄像机的视觉检测平台的软硬件结构和工作原理,详细阐述了图像采集卡和摄像机的配合应用和软件开发。     

基于机器视觉的齿轮测量技术

针对传统的齿轮测量技术的不足,开发了基于机器视觉的齿轮测量技术。IMAQ Vision将机器视觉技术和虚拟仪器技术相结合,能够充分利用计算机在数据处理、传输和存储等方面的巨大优势,快速、准确地进行齿轮在线测量。应用IMAQVision的图像直方图分析、LUT变换、几何变换、边缘检测、亚像素精度、模式匹配等图像处理技术进行齿轮测量;使用Signal Processing Toolset的二维小波变换功能,提高齿轮测量的质量和整个测试系统的效率。     

基于机器视觉的齿轮参数测量系统

针对传统的机械接触式齿轮测量仪器操作复杂、易产生主观误差等问题,提出一种基于机器视觉齿轮参数非接触式测量系统。首先利用图像灰度变换、直方图均衡化方法对图像进行预处理,提出小波变换模极大值法计算图像的矢量模值和相角,寻找梯度方向极大值点,选取自适应阈值方法提取目标图像边缘。对齿轮的边缘轮廓形状特征,采用最小二乘法拟合原理,计算齿轮的齿根圆直径、齿顶圆直径、齿数和模数等参数。以两种参数的齿轮零件测量为例进行实验分析,结果表明,测量值满足测量精度要求,证明了所提测量系统的可行性。     

基于机器视觉的齿轮参数测量系统设计

针对当前齿轮测量中存在的问题,提出了一种基于机器视觉的齿轮参数测量方法.介绍了系统的软硬件组成及其各部分的功能.重点对数字图像采集、图像预处理和图像分割技术等方面进行深入研究,提出了基于数学形态学的齿轮中心定位和齿数计算方法,在此基础上通过公式计算获得齿轮的其他参数.该方法不需要进行边缘检测,实现简单.运行实验表明,系...     

基于机器视觉的齿轮自适应测量系统设计

针对采用传统方法进行齿轮测量时容易遇到测量困难与测量效率低等问题,设计了一种基于机器视觉的齿轮自适应测量系统,由机器人结合视觉定位将齿轮抓取至检测平台,利用Halcon图像处理软件提取齿轮对应参数,根据齿轮参数自动生成合适的阈值以完成多批齿轮共同测量,同时机器人利用测量信息对所测齿轮进行分组。研究结果表明,系统可以识别出不同类型的齿轮,齿轮的参数检测精度误差可以达到±0.02mm,图像系统响应时间为0.2262s,该系统大大提高了测量效率,降低了测量所需的人工成本。     

基于OpenCV的车体覆盖件视觉测量的摄像机标定

以车体覆盖件视觉测量系统中的摄像机标定为研究对象,分析了开源计算机视觉库OpenCV中的摄像机模型,并考虑了镜头的畸变及求解方法,得出基于OpenCV的摄像机标定方法.该方法利用了OpenCV的函数库,简化了标定求解过程,提高了标定速率,并具有良好的移植性,并适合于其他视觉测量系统.     

基于机器视觉的高精度工业尺寸测量系统研究

针对工业中高精度三维尺寸的测量要求,提出并设计了一种基于棱镜与多个工业智能相机的三维尺寸测量系统,它主要由机架、相机支撑架、3个工业智能相机、带有标记点的工件定位座、棱镜、气缸、可编程控制器、工控机组成。3个工业智能相机、可编程控制器均与工控机相连,工控机负责整个系统的数据采集、处理、结果判断与存储。该测量系统自动化程度高、成本较低、测量速度快,测量精度可达士0．03mm,可部分取代三坐标测量机在工业高精度尺寸测量中的应用。     

基于机器视觉的机械零件自动精密测量

本文提出了一种运用机器视觉实现对机械零件长度的自动精密测量的方法。采用机器视觉技术获取试件的图像数据，利用图像处理中亚像素边缘检测方法实现对边缘的精确定位，并提出了一种相机自动标定方法，从而实现长度的自动精密测量。     

基于机器视觉非接触测量金属应变量

针对现有材料试验机上普遍采用的传统应变测量方法存在的不足，设计了利用CCD摄像机单目视觉非接触测量材料应变量的方法。该方法在试件上打上王字标记，通过该标记变形时的比例关系测得应变量。其测量精度已达到应用要求。     

基于机器视觉的接触轨几何参数测量方法

针对现有地铁接触轨几何参数测量方法存在误差大、效率低的问题,提出一种基于机器视觉的接触轨几何参数测量方法.该方法结合双目视觉和结构光技术,通过将结构光投射到接触轨表面,得到结构光光条图像,提取光条中心线并与另一台相机的光条图像中心线匹配,得到光条中心在实际空间位置的信息,最后在中心线中提取测量位置特征点,以特征点坐标信...     

基于机器视觉的尺寸测量方法研究

用CMOS摄像头搭建了简易的机器视觉系统,利用NI Vision Assistant软件实现了对试件线性尺寸和圆弧尺寸的测量,论证了低成本CMOS镜头用于尺寸测量的可行性。     

基于机器视觉技术的研磨表面粗糙度检测

为了对研磨表面粗糙度进行快速在线检测,基于机器视觉技术提出了一种研磨表面粗糙度检测方法,建立了研磨表面粗糙度评定参数体系。该方法利用CCD提取粗糙度Ra在0.012～0.1um之间的研磨表面图像,运用中值滤波、图像边缘增强和图像二值化等对图像进行预处理,然后通过图像特征参数提取研磨表面粗糙度信息,包括灰度均值D和均方根差Sq。试验结果表明,在入射角一定的情况下,入射光越强,D和Sq对粗糙度的变化越敏感;在入射光强一定的情况下,入射角越大,D和Sq反映粗糙度变化的效果越好;与Sq相比,D对于入射光强和入射角的变化更不敏感,具有更强的稳定性。利用图像参数评估研磨表面粗糙程度的最佳实验条件为:入射角70°、入射光强2.0×104lux以上。     

摩托车链板的机器视觉检测

针对摩托车用滚子链外链板的几何尺寸及圆度误差提出了一种基于机器视觉的检测方法。用数字摄像头采集数字图像,通过IEEE1394数字接口卡将采集到的图像传输到计算机。对原始图像进行图像预处理及图像分割。在测量尺寸时,依据图像分割所提取的轮廓,使用自编程序利用最小区域法对圆度误差进行评定,并计算、测量链板的孔径和节距。在同一系统中实现了尺寸及形状误差的非接触测量,分析了测量误差的原因。分析及试验表明,用该方法对摩托车滚子链的几何尺寸及圆度误差进行测量及分析评定是可行的,并具有高效性和实用性。     

基于机器视觉的发动机气门入模状态检测

采用基于机器视觉的检测系统替代人工检测方式,对发动机气门电镦成型加工过程中气门棒料入模状态进行检测。通过对气门棒料入模状态的图像处理分析,检测气门棒料是否正常入模,以提高发动机气门生产的合格率。对比分析了灰度平均值法、灰度腐蚀以及空域和频域下模板匹配这四种可行视觉检测方案的实验结果,证明了灰度平均值视觉检测方案具有良好的时效性与准确性,能够满足发动机气门电镦成型对气门入模状态检测的性能要求。     

基于数学模型的视觉测量系统图像畸变校正方法

视觉测量系统图像中存在的各种非线性畸变对测量精度产生影响,必须进行校正。生产过程中的干扰使畸变随机变化,因此采用不变参数的图像畸变校正模型难以实现工件尺寸的精确测量。提出一种新的畸变校正方法,采用自回归时间序列模型的一般表达式建立被测工件直线边缘的数学模型,并采用最小二乘方法以及综合考虑计算量的损失函数最小准则实现模型的参数估计和定阶。根据模型的输出滤除被测工件直线边缘的趋势成分,获得被测工件的真实边界位置。通过计算两边界之间的垂直距离达到测量工件尺寸的目的。试验证明,该算法简单可行,可用于加工过程的在线检测。     

基于机器视觉的螺钉在线检测

介绍了一种基于机器视觉技术的非接触式螺钉在线检测系统。该系统利用CCD相机采集图像,经过拉普拉斯锐化算子、中值滤波等图像处理,可获得清晰的螺钉轮廓图像,再利用机器视觉的相关几何运算测量出各个螺钉几何参数,实现螺钉的在线检测。实验表明,该系统检测速度快、精度高,具有很好的推广应用价值。     

机器视觉综合检测实验平台的研制

提出一种基于机器视觉的综合检测实验平台的研制方案,介绍基于CORECO公司的PC2-VISION图像采集卡和台湾NINTRON公司的1881EX摄像机的视觉检验平台软硬件结构和工作原理,详细阐述图像采集卡和摄像机的配合应用和软件开发。