机器视觉与钢板表面缺陷的无损检测

通过分析几种具有代表性的机器视觉检测系统的结构、原理和性能，论述了钢板表面缺陷的在线机器视觉检测技术的特点及现状，探讨了目前研究中的关键技术、难点及其解决方法，指出机器视觉检测技术必将在今后钢板表面质量控制系统的研究中发挥重大作用。  

工业机器人分拣技术的实现

以MOTOMAN-UP6机器人为基础,构建了一个基于机器视觉的机器人分拣实验系统.该分拣实验系统由机器人、PC机、相机、图像采集卡、传送带和自开发的分拣控制软件组成.系统的工作原理和工作过程为:当目标对象源源不断地进入分拣作业区时,通过相机连续自动地获取作业对象图像,然后由软件对采集到的图像进行运算分析、变换目标对象坐标、识别目标对象分类信息、维护分拣目标的运动踪迹,最终控制机器人实现分拣动作."单目标跟踪--抓取--搬运"实验和"多目标跟踪--抓取--搬运"实验证明了该技术的意义和实用价值.  

基于机器视觉的在线轴承检测系统

文章在分析机器视觉系统应用的基础上,利用CCD摄像头、图像采集卡,运动控制卡,运动平台,计算机等组成在线轴承尺寸检测系统.介绍了系统的工作原理、软硬件的设计、实现.  

机器视觉型焊缝跟踪技术

介绍了焊缝跟踪技术的研究现状,分析了用于焊缝检测的传感器工作原理及其优缺点,重点论述了基于机器视觉的焊缝跟踪系统的硬件组成和图像处理的工作流程.同时对多种控制算法(经典控制和智能控制)和焊缝边缘检测技术(基于形态学和遗传算法的边缘检测等)进行了分析,研究了机器视觉目前在焊接应用中存在的问题及解决思路,并对基于机器视觉的焊缝跟踪技术进行了展望.  

用于铸件表面缺陷机器视觉检测的快速图像处理技术

提出一种基于DSP数字图像实时处理的主从机器视觉系统结构,图像采集、图像处理和图像分析可并行进行,提高了视觉系统的信号处理能力;提出图像噪声平滑和图像分割的快速算法,实验结果验证了本文方法的可行性和有效性.  

焊管纵缝实时焊缝跟踪的机器视觉方法

介绍了一个大直径不锈钢等离子弧焊管纵缝焊缝跟踪系统。该系统利用视觉传感器将熔池与接缝拍摄在一幅图像中，检测出接缝偏差然后驱动工件运动使接缝对准焊枪。提出了一种新颖的基于机器视觉的熔池区域图像处理算法。该算法以20帧／s的速度实时处理图像并提取出三个特征量用来计算接缝偏差。试验证明这种算法是有效的，并且能够满足系统的实时响应要求。  

基于机器视觉的货车滚动轴承外圈麻点缺陷检测

利用数字图像处理技术,设计出一种基于线阵CCD成像技术的轴承表面缺陷非接触在线检测系统。首先讨论了系统中灯光、摄像机的安装位置对成像效果的影响,然后提出了一种有效的利用麻点呈黑色针孔状凹坑、有一定深度、个别存在或密集分布的图像特征,对轴承外圈麻点缺陷进行的检测方法。该方法可以克服油渍在图像处理中会造成较大误差的缺点,并且能够对麻点缺陷区域进行确定。现场测试表明,该系统抗干扰性较强,精确度较高,而且应用浮动阈值检测法可以使得该算法有较强的鲁棒性,具有一定的实用价值。  

基于机器视觉的铸件表面缺陷人工神经网络检测方法

提出一种基于机器视觉与人工神经网络的铸件表面缺陷识别方法,采用计算机图像技术采集和处理生产线上的铸件表面图像信号,采用改进的BP神经网络算法对图像信号进行缺陷识别分析.该方法在为某厂研制的铸件表面缺陷检测系统中使用后,作业时耗平均降低4min/工件,表面缺陷检出准确率平均提高15%,实践表明本文方法是可行、有效的.  

基于机器视觉的小模数塑料齿轮的在线检测

针对塑料齿轮在加工过程中存在的制件不满、飞边等表面缺陷,采用基于机器视觉的非接触检测方法,搭建了完整的齿轮加工质量在线检测系统.研究比较了三种不同的图像去噪处理算法及基于基本全局门限的二值化算法;对检测系统,主要是摄像机及机器人进行了完整标定;在完成齿轮中心提取、边缘轮廓提取后,采用边界跟踪法对轴孔直径进行测量、虚拟圆扫描法对齿形进行检测,最终达到齿轮表面缺陷检测的目的.实践证明,该检测方法检测全面、效率高、且具有较高的检测精度.  

基于虚拟仪器的在线机器视觉检测系统

介绍了机器视觉的基本原理与虚拟仪器的设计思想，指出二者结合的优势。由此，构建一种基于虚拟仪器的在线机器视觉检测系统，该系统利用机器视觉实现检测的自动化，利用虚拟仪器降低系统成本，同时提高系统的可扩展性，利用DataSocket技术实现被测数据在网络中的传输。实验证明：该系统测量精度满足工程要求，数据传输速率也能满足实际生产需要，系统是可行和有效的。