基于DSP的大输液异物实时灯检系统设计

设计了一套基于机器视觉技术的全自动灯检系统,并提出了一种弱小异物目标识别算法,以实现大输液中可见异物的在线实时自动检测.为了有效地解决在线高速实时检测这个关键性问题,将制约系统实时性的弱小目标识别过程分离出来,交由高速DSP芯片进行专门处理.通过理论分析和试验测试证明,基于TMS320C6416 DSP的图像处理平台能够很好地满足大输液异物检测系统对处理速度和精度的要求.该系统能够有效地检测输液中粒径大于50μm的异物,其识别准确率和速度均高于熟练的灯检工.     

安瓿制剂中的可见异物实时视觉检测系统研究

针对安瓿中可见异物的视觉检测需求,设计了基于机器视觉的安瓿制剂在线检测系统;研究了该检测系统的硬件构成和工作原理,为了从复杂的视觉图像中提取出微小的检测目标,系统运用机械方法使被测目标与背景间产生运动差异,利用精密的光学成像系统获取目标运动序列图像,通过图像灰度投影定位安瓿图像,并提出图像差分提取运动目标和粒子滤波跟踪运动目标方法来完成对异物的实时视觉检测;实验证明所研制的系统可有效地应用于安瓿制剂的可见异物在线检测。     

基于视觉传感器的PCB缺陷检测系统的研究与实现

为了实现PCB缺陷的在线自动检测,设计了一种PCB缺陷自动检测系统,该系统主要由机器臂、电气控制系统以及视觉传感器系统等组成。通过可编程控制的图像采集系统获取高质量的原始视觉图像,利用图像处理实现对缺陷目标的自动检测及识别。实验结果验证了该系统检测PCB板缺陷的高效性和实时性。     

机器视觉测量系统在工业在线检测中的应用

机器视觉测量用视觉传感器采集目标图像,通过对图像各种特征量的分析处理,获取被测曲面信息.设计了一机器视觉测量系统,识别一幅图像中是否存在确定大小和形状子图像,若有则识别出它的位置.介绍如何利用“模板匹配”法对目标图像进行识别,并举例如何利用系统检测药片的包装是否合格（有无漏装）.     

煤矿带式输送机分拣机器人异物识别与定位系统设计

机器视觉已在煤矿带式输送机分拣机器人目标检测与识别方面具有一定的理论基础,但目前煤矿带式输送机分拣机器人目标识别主要针对煤矸石识别,对造成输送带穿透、撕裂等的异物目标识别的研究较少,且在目标异物精确定位方面的研究也较少。针对上述问题,设计了一种基于机器视觉的煤矿带式输送机分拣机器人异物识别与定位系统,可对输送带上存在的不同类型和不同形状的异物进行识别与定位。采用双目视觉实时获取输送带上异物图像信息,并对图像进行预处理,基于Canny算子进行图像信息增强,通过灰度拉伸方法改进图像边缘信息,突出煤矿带式输送机上异物的边缘特征;利用形态学方法提取异物形状特征,建立异物图像特征样本库,通过图像特征匹配的方式解算出异物存在区域,实现异物类型的检测、分类与识别;在异物类型成功识别的基础上,以目标异物边缘特征值为基础,建立目标异物的感兴趣区域(ROI),构建相机、输送带与目标异物坐标转换关系,利用多目标质心快速计算方法求取目标异物质心坐标,实现对目标异物的定位。系统样机实验结果表明：煤矿带式输送机分拣机器人异物识别与定位系统异物识别率不受尺寸、材质和颜色等因素影响,能够实现输送带目标异物图像的采集、...     

基于双目视觉的选煤厂用胶带输送机表面异物检测

目前所采用的选煤厂用胶带输送机表面异物检测方法在实际应用时,由于选煤厂内外因素影响,导致对于不同类别的异物识别和分类精度低。针对该问题,提出一种基于双目视觉的选煤厂用胶带输送机表面异物检测方法。设计了基于双目视觉的输送带异物检测装置,将摄像机与工业相机组合成双目视觉系统,系统采集图像后,利用中值滤波算法对图像进行去噪,获取稳定的图像信息。采用YOLOv3进行异物识别预测,计算边界框和锚框数值信息,并根据上述数值信息调整计算定位准确度,实现异物检测。实验结果表明：与传统的基于Mask＿R-CN的检测方法相比,提出的方法对胶带输送机表面异物的识别筛选准确率超过96.2%,分类准确率超过97.6%。     

口服液可见异物智能检测系统

针对西林瓶装口服液中可见异物的检测,开发一种基于机器视觉的智能识别和分拣系统,采用多检测工位和多相机跟踪拍摄的方式,以避免误判断。根据可见异物运动导致的平面图像中形状的变化,提出一种液体中微小目标的检测算法,通过多帧复合差分确定检测目标,利用基于异物加权特征的粒子滤波跟踪算法,克服单一特征导致的误跟踪,准确区分干扰和可见异物。实验结果表明,该方法可以满足在线检测的速度和精度要求。     

高速医药自动化生产线大输液视觉检测与识别技术

药品灌装质量检测是制药过程的一个重要环节,是药品质量的可靠保证.针对医药大输液可见异物视觉检测的需求,研制出基于多视觉的大输液自动化检测识别系统.首先研究了医药图像的高速高可靠性预处理方法,有效消除由机械振动和跟踪引起的干扰.研究了以药液微小异物为目标的改进模糊细胞神经网络图像分割方法,揭示了液体中异物目标、微粒、气泡等产生机理,综合分析目标的形态特征、边缘轮廓、运行特征等,得到各种异物的类型特征以及在序列图像中的动态变化信息.最后,使用序列图像的目标特征,基于支持向量机的AdaBoosting分类算法进行异物识别,结果证明本文提出的方法检测识别率高,对工程设备的研制具有重要意义.     

大输液中可见异物智能在线检测系统设计

设计了基于机器视觉的智能大输液异物在线检测系统,该系统可以实现灌装后大输液瓶中杂质的检测;研究了该检测系统的基本构成,工作原理以及一些关键图像处理技术;该检测系统采用特殊的硬件检测平台,让杂质与瓶身作相对运动,再利用精密的光学成像系统获取运动异物的序列图像,最后通过图像预处理、运动目标提取、运动目标分割和图像识别与判断这四个步骤完成对异物的检测;实验表明该系统可快速的检测出大输液溶液中所含的多种杂质.准确度高,实时性强。     

智能图像检测在活塞在线分选中的应用

基于某活塞生产厂的活塞在线检测需求本文将机器视觉检测技术应用于活塞在线视觉检测分选中,开发出一套智能图像检测系统.该系统将VB与图像传感器相结合,充分利用VB和智能图像传感器的特点,使检测系统操作简单、高效精确.在检测中,主要应用了模板匹配原理对图像进行识别.该图像检测系统满足了生产实际的需求,提高了生产效率,减轻了工人的劳动强度,实现了活塞的在线检测与分选.