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介绍了一个基于机器视觉的端子尺寸检测系统。针对汽车电子产品中的端子在线尺寸检测,采用单轴机械手将产品送到检测位置,用LED背光照明,用CCTV镜头和视觉传感器获得端子图像,用图像处理单元对图像进行二值化、锐化、边缘提取后对端子的尺寸进行检查。从实际应用来看,此检测系统具有非接触性、在线实时、精度合适等优点。 相似文献
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针对坚果分类效率低、精确度低、成本高等问题,该文研究并设计了基于机器视觉的坚果尺寸检测系统,以核桃坚果为研究对象,对核桃的尺寸进行检测,以获取品质高、质量好的核桃。首先,通过工业相机对核桃图像进行采集;其次,利用视觉软件Halcon进行Blob分析、分水岭阈值分割、矩形检测等方法进行图像处理,获取核桃尺寸的相关数据;最后,将被检测物尺寸的实时数据传输到工控机上,利用Visual Studio 2019软件实现数据通信。实验结果表明,该坚果尺寸检测系统稳定,能够保证较高的准确率。 相似文献
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《机电产品开发与创新》2016,(1)
弹簧的内径尺寸对保证其质量及装配精度有着极其重要的作用,传统的检测方法不仅费时费力,而且误判率较高。针对弹簧外形的特点,论文设计了弹簧外形视觉检测的流程,并使用Labview软件平台开发了检测程序,软件可实现毛刺识别,尺寸测量,筛选不合格产品等功能。经验证,这种方案可以满足弹簧内径尺寸的高精度检测。 相似文献
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任富龙 《机械制造与自动化》2015,(1)
针对圆孔型工件几何特征的测量,边缘定位的精度至关重要。提出了一种圆孔边缘定位算法。该算法对某一像素的相邻像素方位做出标记并计算其与相邻像素的方差,选取最大方差所在像素位置为假定边缘走向,利用形态学运算对假定边缘进行处理,得到正确边缘位置。实验证明了该算法的有效性。 相似文献
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针对传统石材检测方法实时性差、精度低与劳动强度大的缺点,提出了一种基于视觉的缺陷测方法,首先以石材轮廓的矩包络线为基准,利用近邻搜寻算法确定尺寸测量的角点,欧式距离衡量尺寸参数。然后采用分块策略生成对应的局部多特征映射矩阵,并将其元素与训练的标准参数进行对比,搜寻潜在缺陷块,结合邻域信息合并潜在块确定缺陷位置。最后应用多特征数据建立支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的缺陷类别预测模型,实验表明该方法具有较好的检测效果,具有重要的应用价值。 相似文献
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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。 相似文献
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机器视觉的薄片零件尺寸检测系统 总被引:5,自引:3,他引:5
对基于机器视觉的薄片零件尺寸检测系统进行研究。针对计算机硬盘弹性臂薄片零件的尺寸检测,采用线阵工业相机扫描获取待检零件图像,根据扫描特性提出了标定算法,同时提出了一种轮廓矢量化算法。将经过滤波、标定、二值化、边缘提取和细化的图像进行轮廓矢量化得到待检零件的尺寸参数,并与从设计图DXF文件中读取的零件的相应尺寸参数进行对比,判断零件制造质量。实测结果表明,检测系统的轮廓矢量化精度达到1 pixel,检测精度达到1 μm,平均每个零件的检测时间为1 s,该检测系统是可行的。 相似文献
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为解决实际运用中人工检测盘纸直径和宽度精度不准、耗费人力资源的问题,提出一种基于视觉盘纸直径和宽度尺寸检测的方法,以提高检测的效率和精度。该模型以霍夫圆检测与Canny边缘检测算法为基础,提取盘纸轮廓实现对圆心坐标、直径和宽度尺寸的检测。运用图形细化提取轮廓骨架,确定边缘像素特征点坐标,运用最小二乘法对特征点坐标曲线拟合,标定极限偏差,判定产品的合格性。实验结果显示,该检测模型的直径检测精度在2 mm,宽度检测误差在0.8 mm范围之内的收银纸检测准确率稳定,符合实际运用要求,对节约人力、提高经济效益、解决人工检测等方面的问题均具有重要意义。 相似文献
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实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20%,误检率降低了3%. 相似文献
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