基于机器视觉的机械零件自动精密测量

本文提出了一种运用机器视觉实现对机械零件长度的自动精密测量的方法。采用机器视觉技术获取试件的图像数据，利用图像处理中亚像素边缘检测方法实现对边缘的精确定位，并提出了一种相机自动标定方法，从而实现长度的自动精密测量。     

基于机器视觉的机械零件自动精密测量

本文提出了一种运用机器视觉实现对机械零件长度的自动精密测量的方法.采用机器视觉技术获取试件的图像数据,利用图像处理中亚像素边缘检测方法实现对边缘的精确定位,并提出了一种相机自动标定方法,从而实现长度的自动精密测量.     

计算机视觉技术的应用

分析了视觉检测技术的发展、特点、分类及优越性，论述了计算机视觉技术的检测原理、系统组成，详细介绍了计算机视觉技术在工农业生产中的应用。     

基于虚拟仪器的计算机视觉系统的研究

伴随ＰＣＩ总线及ＭＭＸ技术的出现,基于ＰＣ或工作站的计算机视觉系统的实用领域日益扩大。本文对视觉系统的实现进行了研究与技术分析,研究开发了基于虚拟仪器的种子等级判别视觉系统,并论述了数字图像处理算法的应用。     

基于计算机视觉检测的测量性能影响因素分析

本文从视觉检测系统的组成和工作原理出发,研究了影响系统检测性能的主要因素,系统地分析了视觉检测中图像处理的特点和硬件实现图像处理的优缺点,提出了提高视觉检测图像处理的解决方案,同时将FPGA引入到视觉检测技术中,实现了视觉检测中图像处理的硬件化.     

计算机视觉技术的应用

分析了视觉检测技术的发展、特点、分类及优越性,论述了计算机视觉技术的检测原理、系统组成,详细介绍了计算机视觉技术在工农业生产中的应用.     

基于计算机视觉的电机换向片检测系统的研究

设计了一种新型的电机换向片自动检测系统,该系统通过CCD图像传感器采集电机换向片图像,在VC平台中嵌入Matlab,利用其Image Processing Toolbox对图像进行变换处理与特征识别,实现计算机视觉代替人类视觉驱使数控机械工作。实验表明该系统精度高、实时性强,具有一定的实用价值。     

机械加工中常用的精密测量技术

精密检测技术在机械加工制造领域的应用,对提高机械加工质量具有重要作用.本文通过对机械加工中常用的一些精密测量技术介绍,目的 在于更好地发挥精密测量技术在机械加工中的应用价值,为机械加工提质增效服务.     

远目标小位移精密测量技术的研究

采用远距离摄像与图像处理技术,提出了一种远目标精密测量小位移的光学数字测量方法,并应用亚像素相关算法等关键技术,编制相应的测量软件,提高了测量系统的精度。     

直齿圆柱齿轮参数视觉测量方法研究

视觉测量由于具有非接触、高效、低成本、自动化程度高等优点,正逐渐取代传统的测量方法。提出了一种基于视觉测量的直齿圆柱齿轮尺寸参数的测量方法。首先,搭建了精密视觉测量系统,分析直齿圆柱齿轮视觉测量流程以及系统构成;其次,验证了视觉测量系统的可靠性,利用高精度光学玻璃进行标定和重复性精度评估,结果表明测量系统的误差均小于0.03Pixels;最后,运用凸集轮廓的方法定位齿顶圆,利用开运算的方法定位齿根圆,最终沿分度圆扫描灰度阶越,得出齿槽宽与齿厚,从而测量出齿轮的各项参数。实验结果表明,该方法快速准确,测量效果更加稳定。     

基于计算机视觉的间距检测

目前轿车等速万向节传动轴总装流水线上的检测依赖人工检测 ,对于现代工业的大批量、高品质的生产要求 ,这显然是不相适应的。基于计算机视觉的检测是自动化的在线检测 ,提高了检测精度和劳动生产率     

基于计算机视觉的烟道大颗粒在线监测系统

介绍烟道大颗粒在线监测系统,包括系统的硬件组成和软件处理方法。该系统是一个基于Windows PC平台的计算机视觉系统,其中数据处理方法以数字图像处理理论为基础。     

机器视觉中的边缘检测技术研究

边缘检测是机器视觉中必不可少的环节,是一种重要的图像预处理技术。介绍图像边缘检测技术的发展历程,总结一些典型的边缘检测算法的特点,讨论它们的机理和优劣以及边缘检测技术的最新发展动态及方法。     

基于机器视觉的尺寸测量方法研究

用CMOS摄像头搭建了简易的机器视觉系统,利用NI Vision Assistant软件实现了对试件线性尺寸和圆弧尺寸的测量,论证了低成本CMOS镜头用于尺寸测量的可行性。     

计算机视觉检测技术在滚珠螺母测量中的应用

提出一种基于CCD图像的滚珠丝杠螺母非接触测量方法。首先用数字摄像头采集滚珠螺母图像,并经数字接口卡传输到计算机;其次对包含噪声的原始数字图像实施预处理和图像分割、细化等处理,将图像转换成易于检测的单象素宽边缘信息;然后用自编程序计算滚珠螺母有关参数,并实际测量了滚珠螺母的圆度、圆柱度等几何误差,进行了数据处理及标定。理论分析及实验测量结果表明,该方法可满足产品的技术要求。     

基于机器视觉的发动机气门入模状态检测

采用基于机器视觉的检测系统替代人工检测方式,对发动机气门电镦成型加工过程中气门棒料入模状态进行检测。通过对气门棒料入模状态的图像处理分析,检测气门棒料是否正常入模,以提高发动机气门生产的合格率。对比分析了灰度平均值法、灰度腐蚀以及空域和频域下模板匹配这四种可行视觉检测方案的实验结果,证明了灰度平均值视觉检测方案具有良好的时效性与准确性,能够满足发动机气门电镦成型对气门入模状态检测的性能要求。     

基于双目立体视觉的深度信息测量

介绍了双目立体视觉三角测距原理和视觉测量系统,双目摄像机拍摄彩色图像,提取颜色、轮廓、纹理等识别特征用于目标区域识别。采用区域匹配算法获得视差图,根据视差计算目标区域的三维坐标信息。完成了目标测量实验并对实验结果进行分析。     

基于机器视觉的激光植球系统标定

构建了一个基于机器视觉辅助定位的激光植球系统。通过试验发现，整个系统的定位误差主要由机器视觉中透镜畸变和X—Y定位平台的装配误差引起。对于透镜畸变，引入了基于直线方法的图像畸变校正算法进行校正；对于非垂直的X—Y定位平台，通过基于机器视觉的软件补偿算法来校正X—Y定位平台的装配误差。最后，给出了试验对比数据和试验结果，验证了整个系统的标定效果。