基于支持向量机和机器视觉的磁瓦缺陷检测的研究

提出了一种基于支持向量机(SVM)和机器视觉的磁瓦缺陷的检测方法,通过图像增强、边缘提取的方法提取磁瓦缺陷后,提取磁瓦各种缺陷类型的形态特征参数,其中选择了面积、周长、紧凑性、离心率、一阶中心矩、二阶中心矩、三阶中心矩、四阶中心矩、五阶中心矩以及六阶中心矩等。将总共90张磁瓦侧面图片的漏磨、开裂和正常等3种情况的特征参数提取,在每种类型随机选取18个样本,即共54个样本作为LS-SVM的建模量,其余36个样本作为LS-SVM的预测样本来检验模型的优劣,获得缺陷类型识别准确率达91.67%,该结果表明通过支持向量机和机器视觉可实现较高精度和效率的磁瓦缺陷检测。     

基于机器视觉的冷油管螺纹中径自动检测系统

在冷油管接头螺纹中径的不良分拣检测过程中,因采用人工检测而存在检测准确率低、效率低下的问题,为此,提出了一种基于机器视觉的油管零件螺纹中径不良品分拣检测系统。首先,基于机器视觉的油管零件螺纹中径不良品分拣的方案,在三针法中径测量原理的基础上,提出了基于机器视觉的四针法的虚拟量针定位算法,并通过Hough变换获取了牙线直线,结合线切圆定位的方法,自动获得螺纹中径线,实现了对中径的自动测量;然后,以冷油管螺纹中径检测分拣评价标准为依据,进行了机器视觉系统的选型,完成了基于机器视觉的冷油管螺纹中径检测系统的总体设计,并结合机器视觉的螺纹中径检测控制系统的控制流程,完成了对控制程序的设计;最后,从系统检测精度和重复精度两方面出发,对基于机器视觉的冷油管螺纹中径检测系统的精度和分拣能力进行了验证。研究结果表明：系统可很好地对产品螺纹中径不良品进行筛选,且检测精度达到0.01 mm,重复性精度达到0.001 mm;该检测系统可为同类型产品的品质检测提供一种新的解决方案。     

基于机器视觉的人体尺寸识别系统

提出了一种基于机器视觉的人体尺寸识别系统的技术思路,系统将机器终端获取的人体图像信息,利用图像处理技术和人体关键尺寸的生理位置特征,实现人体关键尺寸的识别。该系统中需要获取人体正面的手臂水平图像以及人体侧面图像,2张图像必须在同一相对位置下获取,以保证参考点的一致,在参考被测用户的实际身高下,系统通过计算可实时给出被测用户的颈部、胸部、腰部、臀部等的正侧面宽度,同时给出各对应部分的所在位置。这种模式可以给出用户的基本尺寸信息,从而可以为用户实现模拟试衣等仪器提供软件支持。     

基于物联网和专家决策系统的农田精准灌溉系统

提出了一种基于物联网和专家决策系统的农业精准灌溉系统的技术思路,采用土壤水分传感器收集实时信息,自定义信息格式,通过无线模块传输给服务器终端,终端专家系统给出农田灌溉命令。系统通过气候监控信息节点获得的环境湿度、温度传感信息,给出农田区块工作节点水泵出水量控制和水分阈值设定;通过农业区块信息节点信息的土壤水分传感信息,给出农田区块工作点电磁阀开关信息。这种模式可以实时监控农田种植信息,远程控制农业灌溉,能有效实现现代精细农业作业。     

基于机器视觉的铝镍钴磁性材料外观缺陷检测的研究

针对镍钴磁棒材料在线分拣中人工端面缺陷检测准确率低、分拣慢的问题,提出一种基于机器视觉的铝镍钴磁棒材料缺陷检测的方法,创新性地提出了一种以轮廓与拟合圆距离差为评价标准的检测边缘崩角和缺角的算法.首先,通过Canny算法获取检测图像的轮廓;然后,基于轮廓最大连通曲线拟合端面圆,轮询计算轮廓点与拟合的端面圆距离,由此精确获...     

基于Contourlet变换的磁瓦表面缺陷检测

文章选取磁瓦为小型金属零件的特例,采用多目智能视觉技术,针对常见缺陷进行检测,提出了一种基于Contourlet变换的磁瓦表面缺陷的检测方法.结果表明,与基于小波变换的磁瓦表面缺陷检测的算法相比,该方法能够更精确地检测出表面缺陷,具有较高的检测率.