基于机器视觉的无人机电力巡线技术

本文对无人机电力巡线技术进行分析,对图像降噪和电力线提取技术进行研究,研究表明:采用维纳滤波处理图像噪音的效果相对于均值滤波和中值滤波效果更好;采用一种算子进行图像提取,效果往往达不到要求,还需要进一步进行处理,Hough变换和相位编组融合算法对于电力线的提取程度较为完整。     

基于机器视觉技术的胶囊滤波研究

基于机器视觉对胶囊进行缺陷检测中,关于采集图像的滤波是一个非常重要的过程。由于设计本身以及设备等外界因素的干扰,在胶囊缺陷图像采集的过程中难免会引入一些噪声,使图像的质量受到影响。为了减少这样的影响,对图像进行滤波就成为了必不可少的一个步骤。本文主要介绍采用不同滤波方法下得出的胶囊处理图像。     

基于机器视觉的电气安全隐患检测研究

机器视觉技术广泛用于工业生产和医疗影像分析领域中,并在电气安全隐患检测中起着重要的作用。本文对机器视觉技术及其系统进行分析,研究利用机器视觉技术,促进油田电气安全隐患检测技术的创新,并借助机器视觉系统所具有分辨力高、速度快、适应性强和可持续工作的特点,更快、更准、更智能地识别电气安全隐患为油田生产保驾护航。     

基于机器视觉的工程机械部件空间运动测量

针对工程机械产品作业过程中,机械部件移动空间范围广、传感器安装不变的缺点,本文采用常用的手机及机器视觉模块设计基于视频采集的机械部件位移离线测量分析系统,通过识别视频中的移动部件上的标识物,分析机械部件的运动轨迹及位移,并进行了相关的试验验证.     

基于机器视觉的零件尺寸测量系统设计

设计了一套基于机器视觉的零件尺寸在线测量系统。完成了硬件设备的选型和平台的搭建;采用Matlab语言实现了图像处理算法;采用Matlab GUI完成了测量系统软件的设计。实验结果表明:测量系统的测量精度可以达到2um以下,满足零件尺寸在线检测要求,具有很好的应用前景。     

基于机器视觉的异型滤嘴检测系统设计

针对现有检测设备对滤嘴上带有凹陷图案的异型烟无法准确检测的缺陷,本文设计了一种基于机器视觉的异型烟检测系统。该系统通过工业相机对异型烟滤嘴侧进行图像采集,运用图像处理技术对图像数据进行分析,并向控制系统发出剔除信号,在相应位置将不合格烟包剔除。该系统灵敏度高,交互性强,满足异型烟检测的需要。     

浅谈机器视觉在数据中心发展应用

机器视觉作为人工智能中的一个重要分支,在科技、医疗、军工等各个方面有着显著应用.文章从机器视觉发展历程入手,结合人工智能时代机器视觉应用的现状,总结机器视觉的应用趋势,展望图像识别智能技术在数据中心的应用.     

机器视觉技术在工程机械上的应用

为推动机器视觉技术在工程机械上的应用发展,以典型系统为例分析了机器视觉技术在工程机械上的应用,并对应用中应注意的关键技术问题进行了简要讨论。     

基于机器视觉的滨海大桥裂缝识别技术

为了促进桥梁监测向更智能高效的方向发展,针对特大桥常见的裂缝缺陷,通过对桥梁进行三维扫描和图像采集,基于机器视觉进行图像信息处理,依据建立的多模式学习模型,开展深度学习,形成基于机器视觉的桥梁裂缝识别技术。依托塞内加尔方久尼滨海大桥工程开展应用研究,结果表明：基于机器视觉的滨海大桥裂缝识别技术,实现了给定区域的精细化扫描,裂缝识别模型精度为93.5%,验证准确性为98.2%。     

基于机器视觉的室内环境控制方法

针对目前楼宇控制系统无法获得建筑物内人员信息并进行针对性控制的问题,提出一种基于机器视觉的室内环境控制方法和系统,可通过机器视觉识别建筑物内人员的位置、数量、活动情况等信息,将该信息与室内其他传感器的信息相融合,从而对建筑物内供冷供热设备进行控制。对该控制方法与传统控制方法进行了模拟对比研究,结果表明视觉信息的引入能够提高舒适度指标,同时能够实现按需供冷供热。     

基于机器视觉的工件特征识别与分类方法研究

机器视觉是计算机科学与人工智能研究领域的一项重要内容,主要通过计算机应用技术来模拟人的视觉功能,对从图像中提取的信息进行分析和处理,以达到实际检测和控制的效果。本文主要对基于机器视觉的工件特征识别与分类方法进行了分析和研究,以期帮助人们更好地了解机器视觉分类识别技术。     

基于机器视觉的房屋倾斜测量方法

为了精确测量房屋的倾斜程度,提出基于机器视觉的倾斜测量方法。利用固定在建筑物上的激光器向靶标发射激光,通过计算激光光斑的位移,来确定建筑的倾斜位移。对此,使用透视投影变换对获得的光斑图像进行校正处理,以应对房屋倾斜后带来的误差,然后用最大类间方差法对图像进行分割,通过灰度重心法提取十字标记与激光斑点的中心,以获得激光光斑中心的位置,并实时监测得到光斑的位移,三角函数换算得到房屋的真实倾斜位移。实验结果表明,所提方法能将激光光斑中心定位的误差稳定在5%以内,能够满足现场测量要求。     

基于机器视觉的隧道表观病害监测技术研究

随着在役隧道运营年限的增长,会产生诸如裂缝、渗漏水等典型表观病害,影响隧道的安全运营。如何通过有效的技术手段识别出各种病害,并将结果反馈给养护单位显得尤为重要。通过调研国内外隧道病害检测技术与方法,分析利用机器视觉技术对隧道典型表观病害的测量原理,结合计算机技术,开发基于变焦摄像头的隧道典型表观病害智能监测系统,实现了对隧道衬砌表观病害的智能识别与监测,并利用标定板在实体隧道中模拟裂缝和渗漏水情况。经实验测试,该监测系统可实现对隧道病害7×24 h实时监测,隧道表观病害在拍摄环境优良情况下,识别率可达95%,监测裂缝最小宽度0.2 mm,最小渗漏水面积50 cm²。采用该系统,可实现多处、多类型病害的识别与全天候监测。     

基于FPGA的机器视觉图像位移传感器设计与实现

机器视觉是一门新兴的交叉科学,历经20多年的发展,已经形成了一套独自的基础理论框架和技术实现方法.这种视觉的本质就是基于一种或多种算法的实现过程,而算法的本身却无一例外地依赖计算机来实现.因而机器视觉也就同名为计算机视觉.本文介绍的机器视觉图像位移传感器采用在FPGA高速平台上,实现5-50帧/每秒的实时采集要求,超越目前抄数器的多项指标,高速高精度.通过TCP/IP通信接口和计算机互连,实现人机对话.该传感器的实现,可以提升产品的性能,体现在实时性和高精度.     

机器视觉在斗轮机无人值守中的应用

斗轮机控制方式耗费人工,智能化程度低,如何实现斗轮机的人值守便成为目前研究的重点,而机器视觉作为人工智能的一个重要分支,本文将机器视觉有关智能算法应用到了斗轮机无人值守方案中。     

基于机器视觉的公路沥青混凝土路面抗滑性能检测

文中以某高速公路为例,利用机器视觉采集混凝土沥青路面三维图像,通过光轴平行双目立体视觉系统构建混凝土沥青路面三维重构模型,并提取模型中能量特征、熵特征、对比度特征,并依据特征提取结果分析路面粗糙度,完成公路沥青混凝土路面抗滑性能检测。结果显示,该方法的检测效果良好,可准确获取路面粗糙度。     

基于机器视觉技术的托盘中电池在位信息在线检测系统

本文提出了一基于机器视觉技术检测托盘中电池在位信息的方法。电池托盘到达图像采集位置时,触动行程开关,系统开始进行图像采集,然后系统对采集到的图形进行预处理,识别出托盘中的电池,得到托盘中电池的数量,并根据电池在图像中的中的坐标信息,计算获得电池在托盘中的位置信息,然后将电池的数量以及在托盘中的位置信息上报给中控系统,以供后续的生产过程使用。     

浅析机器视觉在消防技术中的应用

随着人工智能和图像处理技术的不断发展,机器视觉技术在多个领域发挥了其价值。其中,在消防技术中,机器视觉得到了很好的应用。本文通过调研国内外最新文献和产品信息,简要介绍了机器视觉原理,重点分析了机器视觉在检测火灾时采用的关键算法与应用流程。并通过分析典型应用案例,总结机器视觉在消防技术中的应用前景。     

机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用

笔者以机器视觉技术在机械制造自动化中的应用现状为本文切入点,对在机械制造的自动化生产运行过程中,存在着工件检测效率低、受到工作人员主观因素干扰等问题开展深入探讨。     

浅谈机器视觉化在钢化玻璃缺陷检测中的应用

本文将引发钢化玻璃出现自爆的情况作为基础并进行经验性与技术性总结,比较有针对性地对无缺陷玻璃及有缺陷的玻璃进行人工检测缺陷玻璃的局限性及光学特性差异性等问题进行分析与研究探讨,从而将在检测过程中对钢化玻璃的缺陷运用机器视觉技术的理念提出,并分析其可能性与必要性。旨在通过机器视觉化技术,可以更加稳定、快速并准确的将钢化玻璃中存在的缺陷检测出来,最后对其在使用的过程中出现自爆的情况进行有效规避。