基于图像采集卡SDK的检测系统的软件开发

利用VC 开发环境开发了一套晶振外壳缺陷检测的可视化软件.该软件的整体规划采用模块化的思想,把整个软件根据功能分为:主程序模块、外围机电控制模块、图像采集模块、图像处理模块和通讯模块.     

基于Amazon电子商务模式的分析与探讨

分析了电子化企业系统对Amazon的支撑作用，讨论了Amazon所采用的基于互联网和电子商务战略下的客户关系管理系统？并仔细分析了该系统的实施给Amazon产生的效益，最后，深入探讨了Amazon的供应链管理系统给公司带来的影响。     

缺陷检测系统的图像预处理分析与探讨

在晶振外壳缺陷检测系统中,正确识别缺陷的前提条件是得到高质量的预处理图像。图像预处理的目的为了提高系统所采集图像的质量,通过比较分析并采用平滑处理、二值化、形态学处理等一系列图像处理方法对原始图像进行处理,从而得到纹理清晰、缺陷突出的理想图像,为后期的缺陷检测与识别作好铺垫。     

VC++与MATLAB混合编程的探讨

本文分析了MATLAB和VC＋＋各自的编程优缺点，较为全面地列举了VC＋＋和MATLAB混合编程的各种方式，重点介绍并举例说明了MEX文件与MATLAB引擎两种结合途径。通过VC＋＋和MATLAB的协同工作，可以开发出功能强大且界面友好的软件。     

一种基于膜计算的遗传算法图像分割方法

提出了一种基于膜计算的改进遗传算法图像分割方法。设计了一个三层膜的细胞型P系统,各个膜通过运行进化规则和交流规则进行寻优。该算法融合了P系统的极大并行性与遗传算法的良好收敛性,并通过与传统遗传算法、Otsu法的实验比较验证了所提出的图像分割方法的可行性与有效性。     

一种基于膜计算的遗传算法图像分割方法

提出了一种基于膜计算的改进遗传算法图像分割方法。设计了一个三层膜的细胞型P系统,各个膜通过运行进化规则和交流规则进行寻优。该算法融合了P系统的极大并行性与遗传算法的良好收敛性,并通过与传统遗传算法、Otsu法的实验比较验证了本文所提出的图像分割方法的可行性与有效性。     

机器视觉在晶振外壳缺陷检测中的应用

开发了一套晶振外壳抽检系统,通过对晶振外壳这种微型冲压件的缺陷检测,实现对冲压模具磨损情况的无人监控。在处理算法上,充分针对目标特点,综合运用了边缘检测、数学形态学、拓扑描述等数字图像处理工具,克服了微小金属元件表面反光不均匀,冲压件纹理无规律的影响。实验显示系统漏检率和误检率小于0.50%,完全可以满足抽检系统对于准确性的要求,且成本低廉,为实用化、商品化奠定了基础。     

金属涂覆堆积层间重熔过程分析与工艺实验研究

针对基于电磁感应为热源的金属涂覆成形方法,对单道多层堆积工艺进行优化。为实现层间冶金结合,建立有限元热分析模型,分析不同涂覆喷头和基板加热温度对层间重熔过程的影响,得到重熔深度随喷头和基板加热温度的变化规律,提高涂覆喷头或基板加热温度均会有效增加最大重熔深度。进行单道多层成形实验,结果表明:层间重熔深度与计算值的误差在18.7%以内,当最大重熔深度在(0.2~0.3)mm时层间结合质量较好。     

基于计算机视觉的晶振帽缺陷自动检测系统

针对工业现场中晶振帽的主要缺陷,通过计算机视觉系统来实现缺陷的自动检测.结合晶振帽的缺陷特点,论述了晶振帽缺陷检测系统的构成、图像处理及检测流程,提出一种基于计算机视觉的晶振帽缺陷检测方法.设计了缺陷检测系统的具体软件结构,并用模块化方法实现软件功能.该软件主要包括主程序模块、图像采集模块、图像处理模块和通信模块.实验证明,该检测系统能够准确地实现晶振帽缺陷的检测,满足自动化生产的需要,可在实际生产中代替人工检测.