一种基于ARM的钢管焊渣条分叉视觉检测系统

采用机器视觉技术,设计了一种基于ARM、以USB网络摄像头采集图像的焊渣条分叉自动检测系统。对图像进行二值化处理后,系统根据对象边缘像素点的分布识别焊渣条是否分叉,并驱动相应的声光报警器报警。试验证明,该系统能自动检测焊渣条分叉,体积小,性价比高,在低速低精度的检测场合具备较高的推广应用价值。     

一种新型机器视觉系统及其图像矫正算法探索

数字成像和图像传输技术的新发展,为研制新一代机器视觉系统提供了基础条件.基于此,提出了一种由多个像素少、成本低的摄像头构成的机器视觉系统的结构模型,并重点探讨了它的成像方法和图像矫正算法.这种新型的机器视觉系统可应用于模式识别,能获取并处理不规则的图像,有利于解决传统机器视觉系统的成本高和图像冗余数据量大的问题.     

一种人工智能检测籽棉中异性纤维的方法

探讨基于卷积神经网络的Faster-RCNN深度学习方法,检测籽棉中异性纤维的检测技术。使用线扫描相机在LED照明条件下获取籽棉和异性纤维的图像,采用基于Faster-RCNN的人工智能深度学习方法处理图像。试验结果表明,Faster-RCNN处理方法对籽棉图像中异性纤维的检出率达到90%,相比传统的图像检测方法大幅度提高了检测率,特别是对传统方法难以识别的白色或浅色异性纤维,其检测率可以达到90%以上。认为:本文所采用的基于Faster-RCNN的人工智能深度学习方法处理图像在异纤检测应用上具有一定可行性。     

具有注视功能的机器视觉系统及其算法

在皮革、纺织,食品、冶金和农林牧产品加工等行业中,大背景中微小缺陷的检测大量存在。本文模仿人类的视觉注意机制,提出了一种基于注视机制的机器视觉检测系统及算法。系统由多个低分辨率、低成本的摄像头获取不规则的图像,用主成分分析法对原始样本数据提取特征,然后由BP神经网络对特征进行分类识别以确定可疑区域位置,再控制从动摄像头获取目标区域的细节图像,解决了传统机器视觉系统固有的图像冗余数据问题。     

一种自动识别和去除羊毛污物的机器视觉系统

文章提出了一种由彩色线扫描自动相机、高速图像获取卡、计算机和喷气头等组成的机器视觉系统.它可以在线自动识别和去除羊毛中的污物.文章对其中的3个关键技术--图像采集系统、图像处理算法和机械电子反馈控制系统进行了较详细的描述.在实验的基础上分析了这种机器视觉系统的性能和识别精度,并提出了下一步的研究计划.     

一种CNG储气井井壁腐蚀的视频检测系统

本文将光学成像和图像处理技术应用于压缩天然气（CNG）储气井的井壁腐蚀检测,介绍了检测系统的基本组成和测井的基本方法,并对摄像头近距离相对运动造成的模糊图像进行了矫正,通过滤波、锐化等处理提高图像质量。在此基础上,本文针对CNG储气井检测的特点,采用了一种图像拼接算法——相位相关算法,把多幅图像拼接成连续的井内壁图像。实验表明,本文的检测系统和方法有助于在役CNG储气井内壁腐蚀的检测。     

籽棉中异性纤维的双光源成像检测方法

针对现有的异纤清理机无法彻底清除异性纤维的问题,提出了一种在籽棉轧花前对异性纤维进行检测的方法。以清除了铃壳、茎、叶等有机杂物的籽棉和常见的21种有色及白色异纤为检测样本,在白色LED和红色线激光双光源照明获取图像,在RGB颜色空间的Ｒ 通道和HSI颜色空间的S通道利用改进的索贝尔（Sobel）边缘检测算法检测异纤。同时在S通道利用一维最大熵法以提高异纤检测率。实验结果表明：采用的双光源照明成像方法和图像处理算法可减少阴影等干扰,白色异纤的检出率可达到74.7%,有色异纤的检出率可达到70.8%,为籽棉中异性纤维的检测提供了参考和借鉴。     

刀轴类机器动态参数的计算机监测

刀轴类机器的加工质量和产量与刀辊承受的力矩、刀辊转速、送皮速度等动态参数紧密相关。本文用计算机、A/D 卡、扭矩传感器及光电转速传感器建立微机自动监测系统,对上述变量进行适时监测、记录(0～10000次/秒),然后在幅值域、时域及频域方面自动进行数据处理.这一工作为刀轴类机器结构参数、运动参数、动力参数以及操作参数的研究提供了必需的手段,同时为刀轴类机器的计算机控制建立了一定的基础。     

皮革物理性能的计算机检测之一──AD－DESK系统

皮革物理性能的计算机检测是制革和皮革制件工业实现自动化的基础。文章介绍了在试用阶段的皮革物理性能计算机检测系统ＡＤ－ＤＥＳＫ，探讨了软件研制中的几个问题，提出了下一步工作的设想。