基于机器视觉的影像测量仪自动寻边技术研究

影像测量仪的应用之一是对数控机床加工出来的零件进行测量,确保加工过程的精确性.在影像测量仪的自动寻边系统中,针对影像测量快速准确的要求,对寻边的路径提取和跟踪算法进行了改进.根据边缘线与图像视窗交点的不同情况,采用改进的行列交叉搜索法和切向跟踪法进行边缘路径提取和跟踪.在ubuntu10.04系统下,结合Opencv和C语言开发了整个系统的图像处理软件.实验对比表明,该自动寻边算法具有更高的寻边效率且边缘提取更准确,能为数控机床的加工提供更加精确的数据信息.     

基于机器视觉的钢拱架定位检测方法

针对岩石隧道掘进机(TBM)钢拱架拼接施工过程中的定位问题,提出一种基于机器视觉的钢拱架铰接孔定位检测方法。根据钢拱架拼接的现场环境,设计图像采集系统;使用具有旋转不变性的归一化的互相关值(NCC)模板匹配算法,可快速匹配钢拱架铰接孔所在的感兴趣区域;基于一维像素序列上的灰度梯度确定铰接孔外轮廓边缘点,并使用基于随机抽样一致性(RANSAC)算法的椭圆拟合方法确定钢拱架铰接孔圆心,实现钢拱架定位,为钢拱架拼接提供位姿信息。结果表明：该方法可实现钢拱架铰接孔的高效率、高精度定位检测。     

基于机器视觉的柱形电子元件表面缺陷检测

针对柱形电子元件经常出现的表面缺陷,设计一套基于机器视觉的在线检测系统。在Visual C++平台下,对采集到的图像进行预处理、二值化、位置和角度校正以及差影技术等一系列运算,达到高效地检测零件缺陷的目的。实验结果证明:该系统安全可靠,具有一定的经济效益和发展前景。     

光切法视觉检测的焊缝坡口中心定位方法

焊缝坡口成像质量和焊缝中心定位是实时焊缝跟踪系统的关键问题,针对氩弧焊接时坡口的视觉焊缝跟踪过程中强弧光干扰等问题,设计了基于高亮单色激光结合窄带滤镜的光切法坡口成像系统,分析焊缝图像特征,提出一种基于直线Hough变换的坡口中心快速定位方法,实际应用结果表明,该系统算法简单并满足实时性要求。     

基于机器视觉的SOP贴片元件的定位检测方法研究

为了提高SOP类贴片元件的贴装效率,提出一种基于机器视觉的定位识别检测方法。针对SOP类封装贴片元件的成像特点,采用中值滤波代替Canny算子的高斯滤波进行图像边缘检测,以便达到更好的去噪效果;根据一定的轮廓周长和面积为限制条件剔除干扰轮廓和引脚轮廓的根部,只保留引脚足部的轮廓;通过计算中心矩的方法得到引脚足部的中心坐标,采用邻接矩阵和改进的最小二乘法相结合的方法计算出元件的偏转角度。该方法简单有效、运算量少、稳定性高。实验结果表明:该算法在保证SOP类元件高精度定位的同时,也能够实现高效率的贴装。     

基于机器视觉的钢板物料跟踪系统研究与应用

在流程复杂的钢板生产过程中,将板号串入信息流并实现物料跟踪,依赖于大规模的板号识别。自然场景下的文本识别技术较为成熟,但受制于稳定性和适用性,难以应用于工业生产。针对复杂工业环境,提出一种基于注意力机制的3段式板号识别算法：首先采用残差卷积神经网络(ResNet)提取图像的特征,然后使用双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)生成序列的关系,最后利用注意力机制(Attention Mechanism)对输入特征序列进行解码预测。该算法在某钢铁企业热处理车间得到了应用。结果表明：可以对钢板实现准确定位,并具有较高的识别准确率;在实现高效准确物料跟踪的同时,有效解决了生产过程中钢板表面手写笔迹难以识别的问题。     

基于机器视觉的管道焊接跟踪技术研究

针对爬行焊接机器人在管道自动焊接中对典型的V形坡口焊缝的定位与中心线的提取,设计了一种基于激光视觉检测的自动焊缝跟踪系统。提出了一种基于激光条纹图像特征的两步定位方法:第一步,建立模板匹配,利用模板匹配方式获取激光条纹位置区域;第二步,采用阈值分割和中心法提取激光条纹中心线,然后采用Shi-Tomasi算法对中心线进行角点检测,经过拟合直线求交点和逐列扫描对比得到焊缝坡口的4个拐点信息,并确定焊缝中心。通过对实际的焊接过程进行测试,结果表明:跟踪系统的平均纠偏误差在2像素以内,平均处理纠偏时间在120 ms以内,具有较高的精度和实时性。     

基于机器视觉的尼龙齿轮检测研究

针对综合验光仪中的尼龙齿轮的工业检测精度和效率要求,应用一种新的齿轮实际分度圆直径获取方法,设计基于视觉技术的尼龙齿轮检测系统。利用CCD相机采集齿轮图像,通过Halcon软件对图像进行预处理,以计算分度圆直径作为基准圆,然后往大、往小每隔0.1个像素生成一个新的圆,共计51个圆,由此计算出每个圆上的齿厚和齿槽宽,获得每组数据的方差,将所有圆的方差建立数组,方差最小的圆即为实际分度圆。从而获得实际分度圆直径。齿轮实际分度圆直径获取方法具备较好的准确率和稳定性。设计的基于视觉技术的齿轮检测系统能够满足工业的生产需求。     

基于机器视觉的机床自寻位在无模渐进成形设备中的实现

在板料的无模渐进成形过程中,使用导正杆定位底支撑模型,由于配合误差和模型浮动等问题造成定位效率低、精度差.基于机器视觉的机床自寻位系统利用图像采集系统对定位孔进行图像捕捉与处理,获得底支撑模型的坐标系,然后在数控系统中对机床坐标系进行离线变换,实现成形轨迹位置到底支撑模型的自适应,完成了金属板料无模渐进成形中底支撑模型的非接触式高精度快速定位.     

基于机器视觉定位的自动鹤管系统设计

针对目前油品装车过程中人工引导鹤管对接存在定位精度低、制约生产效率、安全隐患等问题,提出一种基于机器视觉定位的自动鹤管系统。在传统鹤管基础上对关节进行了自动化改造,并设计了平衡机构以协调外臂和垂管的重力;基于简化的鹤管系统三维模型,进行静力学特性分析;建立自动鹤管运动学模型,并进行工作空间分析及轨迹规划;采用机器视觉技术完成了槽车罐口识别与定位程序设计。图像仿真定位实验结果表明视觉系统定位误差在8 mm以内,能够较好地满足鹤管的定位对接要求。     

基于DSP的数控机床伺服系统全数字检测研究

提出了一种应用DSP实现数控机床永磁交流伺服系统电机的转子磁极位置和转速的检测方法，该方法充分利用了DSP片内资源，无需增加额外的硬件资源，降低了系统成本。实验结果证明了这种检测方法的精确性和实用性。     

计算机视觉焊缝识别技术研究

对焊缝识别技术进行了深入研究,包括对焊缝图像的中值滤波以降低噪声干扰、对图像的最佳阈值化以获取焊缝信息以及对图像的数学形态学处理以消除焊缝周围孤立点的干扰.在此基础上,提取到较为清晰的焊缝图像,进而采用最小二乘法建立焊缝的轨迹方程,为焊接控制提供依据,提高焊缝跟踪精度及焊接质量.     

基于机器视觉的滚抛磨块缺陷检测方法

为检测烧结型球状滚抛磨块的圆度和黑心缺陷,提出基于机器视觉的滚抛磨块缺陷检测方法。首先利用单片机、步进电机、采样圆盘、数字显微镜和上位机搭建磨块图像采集系统,实现磨块图像的连续采集;后利用图像灰度化、阈值分割、形态学处理提取磨块区域和黑心缺陷区域;再计算磨块区域的圆度和黑心缺陷尺寸;最后通过磨块缺陷检测试验确定磨块缺陷的检测阈值。结果表明:该方法能够对烧结型球状磨块的圆度和黑心缺陷进行数字化检测,分析磨块制备过程中存在的问题,为磨块制备方法改进提供反馈依据。      

弧焊机器人焊缝图像处理及识别方法的研究

针对电荷耦合器(CCD)所获取焊缝图像的特点,研究了相应的图像处理方法,有效地消除了焊接过程中的飞溅和弧光对焊缝图像的干扰.通过识别激光带在焊接坡口处的变形,准确识别出图像中焊缝中心位置并计算出焊枪的偏差.采用多线程技术编写了应用程序,充分利用计算机系统资源,大大提高了图像采集、处理和存储的速度.识别算法对每幅图像的平均运算时间为16 ms,识别精度达到±0.2ms.试验证明:图像处理的过程和焊缝中心识别的方法是有效的,该系统满足焊缝跟踪控制的实时性要求.     

基于机器视觉的气门杆几何参数测量方法研究

文章给出了机器视觉系统的基本组成及高精度视觉测量的实施对策,并以气门杆几何及形位参数检测为例,讨论了图像的采集、处理及达到亚像素边缘检测精度的软件设计,通过LOG算子、最小二乘线性估计等手段,使直线边缘定位精度达到亚像素级,在不增加硬件成本的前提下,达到了检测参数的精度设计要求.     

基于结构光视觉传感的焊缝视觉信息检测和识别研究

对基于结构光视觉传感的焊缝视觉信息检测和识别进行了研究.所获取的焊缝图像中存在着大量的飞溅、烟尘和电弧光等噪声干扰.CCD摄像机获取焊缝图像,经图像采集卡A/D转换后送入计算机内存,然后采用各种图像处理方法对图像数据进行处理,焊缝原始图像经过二值化、中值滤波、拉普拉斯锐化、细化一系列图像预处理,准确提取激光条纹信息,提出了几种常见的焊缝形式的检测和识别算法,算法所需时间均不到1 ms,提取焊缝特征,实现对焊缝的自动跟踪.     

基于视觉的生产线上零件数字编号识别系统

介绍用于自动生产线上零件打印数字编号自动识别的高速实时图像处理系统的研制.系统采用抽出一种数字特征结合扫描跟踪像素的算法进行识别.实践表明,本算法速度快,精度高,抗干扰能力强,满足实际使用的要求.     

坡口及焊缝表面三维轮廓的激光视觉测量

针对三代核电站屏蔽厂房钢筋穿孔塞焊变角度、变间隙等复杂的接头特征,研究用于机器人智能化自适应焊接的视觉识别方法. 采用双条纹激光视觉传感技术对焊接前的待焊区域进行识别,结合离散数据模拟关系曲线设计一套视觉处理算法,实现了对各种影响穿孔塞焊接头焊缝成形的特征量的数据进行提取,包括塞焊孔圆心坐标及直径、钢筋凹凸高度、接头倾斜角度、焊缝间隙等,为后续的焊枪姿态与焊接工艺参数联合规划提供基础数据. 通过对比实测的采样数据对该算法的提取精度进行了误差分析. 结果表明,圆心坐标在x, y方向的误差都在 ± 0.2 mm的范围之内,倾斜角度在R_x,R_y方向的误差都在 ± 0.2°的范围之内,实现了穿孔塞焊接头特征提取的高精度和可靠性.     

基于机器视觉的冲裁断面质量检测

针对当前冲裁断面质量检测中出现的检测手段少、检测速度低和误检率高等问题,提出了基于机器视觉的冲裁断面质量检测新方法。该方法以Lab VIEW软件为平台、以图像处理技术为核心针对冲裁断面尺寸进行检测。阐述了检测系统的组成原理、机器视觉硬件设计和检测算法研究。在光源和镜头的配合下,利用USB工业相机采集断面图像,再利用Lab VIEW的Vision模块进行图像处理,最终得到冲裁断面的分区尺寸,从而判断冲裁断面质量是否合格。实验结果表明,基于机器视觉的冲裁断面质量检测能够快速准确的判断冲裁断面的断面特征,可以满足断面质量检测的要求。     

基于单片机的环缝自动焊机研制

通过分析环缝焊接对控制系统的基本要求,研制了一套以单片机为控制核心的环缝自动焊机,并且深入探讨了单片机系统应用于焊接场合需要解决的抗干扰问题.针对控制系统中存在的各种干扰,区分性质和干扰源产生的主要通道,从硬件和软件两方面采取相应措施,有效抑制了焊接现场的干扰因素,取得了良好的控制效果.