基于机器视觉的水表检定方法研究

针对现有水表检定装置检定效率低、信息管理功能不足等问题,对水表指针识别、消除气泡影响、检定台自动化改造等方面进行了研究,提出了一种基于机器视觉的水表在线检测系统。采用距离法读取水表指针读数,通过模板匹配,旋转校正水表图像,利用极坐标变换,将子表盘展开成矩形,并集成二维码识别模块,实现了对水表的检定与数据保存;设计了上行走机构带动相机移动拍照,使用单个相机完成了5个工位水表图像的采集。研究结果表明:与人工肉眼读表和手工记录读数方法相比,该检测方法能确保水表的检定精度,同时提高了检定效率,并且检定数据可溯源。     

基于机器视觉的水表检定一体机的研发

针对机械式水表检定存在人眼读数误差大和现有检定装置能力的不足,以实现水表准确读数、自动化检定为目标,研发了一种基于机器视觉的水表检定一体机,采用模板匹配定位梅花针并计算转速,设计了具有方向性的水表托盘和立体式流水线,利用PLC搭建控制系统,实现了集水表输送、扫码、锁紧表罩、抽真空、注水、误差检定、分拣为一体的高精度、高效率检定。     

基于机器视觉的水表分拣系统研究

针对现阶段水表生产分拣主要依靠人工、自动化程度不高、效率低下等问题,对水表定位、机械手自动抓取等问题进行研究,设计了一套基于机器视觉的水表分拣系统。通过颜色特征粗定位水表区域,基于归一化内积相似性精定位水表,得到水表位姿;构建Eye-to-Hand手眼标定模型并求解,将水表位姿转换到机械手坐标系,实现机械手对水表的精确抓取。研究结果表明：该系统的定位误差在1.5 mm以内,机械手能准确抓取水表,极大地提高水表上下料效率,基本避免了人工失误。     

一种基于图像识别的机械式水表智能检定装置设计

现有图像识别方法无法提高机械式水表读数的识别成功率及效率。针对这一问题开发了一种视觉识别水表指针位置的图像识别方法,以提高识别算法的效率和抗干扰能力。采用摄像系统对水表表盘拍照,采集检定前后各指针的静态位置并分析其角度,进而识别出检定开始时刻和终止时刻的水量示值,两者之差即为水表累积体积示值,结合计量标准器自动测量的实际累积水量,实现水表示值误差的自动检定。基于以上算法设计了一套机械式水表智能检定装置,一次可实现2～10台同规格水表同时全自动检定,图像解析度可达到1/30指针刻度,极大地提升了检定信号的分辨率;图像的采集、识别时间只需10 ms,识别成功率高于99.9%。     

水表检定装置自动化升级的应用与认识

由于近年来计量技术的飞速发展,《冷水水表》《电磁流量计》《质量流量计》等检定规程的不断修改完善,因此对设备的自动化程度和精密程度也提出了更高的要求。为适应油田发展,提高装置自动化程度和水表检定工作效率,使水表检定装置能在新规程的要求下,实现量值传递的准确性、及时性,对原有的检定装置进行了技术改造,引入了自动化技术,应用测控系统完成检定流程的自动化操作。     

冷水水表动态检定装置研究

冷水水表量大面广,为提高检测效率,提出一种基于主动活塞式的标准器,采用流量时间法的水表动态检定装置。该文介绍了流量时间法测试工作原理和数学计算模型,并对活塞式水表检定装置的关键技术、硬件测控系统、上位机程序进行详细说明。该检定装置体积误差在0. 05%以内,标准器重复性为0. 02%,装置流量稳定性为0. 15%。经试验,测试3台DN15旋翼湿式冷水水表,采用流量时间法用时5分钟左右,而用启停法测试需要时间要42分钟左右,相比常用的启停法提高效率8倍以上,最大误差偏差为0. 33%,具有试验流量范围宽、流量准确稳定、工作效率高、能耗低等显著优点。     

基于视觉系统的压力表智能检定装置设计

为提高压力表检测效率,本文提出一套压力表智能检定装置,以机器视觉技术为基础,采用运动控制、图像采集、数字图像处理等关键技术实现系统的自动化控制,从而实现压力表检测的自动化、智能化,有效提高产品生产质量和企业生产效率.     

基于机器视觉的古籍修复装置设计

为了提高当前纸质古籍修复的智能化程度,减少人力和物力的消耗,提出一种基于机器视觉的古籍修复装置。系统包括机械结构、硬件电路和软件开发3个部分,上位机以Qt和OpenCV视觉算法库为基础进行开发,下位机以STM32为控制核心,最终实现纸张破损识别和激光切纸等功能。结果表明,该系统运行稳定,识别与切割准确,以期为未来纸质古籍全自动修复机器人的开发提供基础条件。     

基于机器视觉的核酸采样自助装置

设计了一款基于机器视觉的新型核酸检测自助装置。该装置通过OpenMV图像处理模块对核酸检测码扫描识别并且发送编码到单片机控制实现OLED屏幕上显示市民基本信息,同时通过Open MV图像处理模块通过神经网络训练对口腔咽喉部位关键点进行特征提取识别实现对人咽喉的框取定位。OpenMV图像处理模块通过串口通信向STM32单片机发送已识别的咽喉位置信息,引导STM32单片机控制机械臂多自由度的运动完成一次核酸检测工作,包括咽拭子的抓取、采样器的移动对准、核酸样本的采集、采样器收集放置、额定数目检测封管等一系列核酸采样的动作。该系统可以实现在新冠疫情大规模爆发背景下利用智能装备系统自主完成核酸检测的相关工作,可减少医疗资源的浪费及降低医护人员的工作压力,高效完成核酸工作,避免因不必要接触而造成的交叉感染,检测过程亲切友好避免了人员交互而产生的矛盾与冲突,同时也对人工智能、机器人技术等电子信息相关技术的研究与应用实践带来了广泛的现实意义。     

基于多光源激光传感器的机械式水表自动检定装置设计

针对现有机械式水表检定装置检定精度不高以及检定效率低的问题,设计了一种基于多光源激光传感器的机械式水表自动检定装置。检定时,被检水表通水运转,末位指针持续转动,多光源激光传感器组依据测距原理获取指针转动的脉冲信号,然后将累计脉冲数换算成水表的累积体积示值,并与流经水表的实际体积对比计算得到示值误差。该检定装置提高了检定信号分辨力,减少了人为检定误差,实现了检定的自动化,提高了检定效率。     

一种基于机器视觉的机器人标定方法

机器人标定是离线编程技术实用化的关键技术之一.提出了一种基于机器视觉的机器人标定方法,利用双目视觉测量机器人上的目标点,通过目标点位置的测量撮出机器人的关节轴线,根据相应的运动学模型求出机器人的几何参数,并解决了在测量过程中摄像机视野小的问题.实验结果表明该方法能够实现机器人几何参数的标定,提高了机器人的绝对精度.     

智能水表校准方法的探讨

智能水表是在机械水表的基础上,增加电子传输和控制装置的新型水表。本文对远传水表、IC卡和预付费智能水表的校准方法进行了探讨。     

机器视觉测量中相机两步标定法的改进

在机器视觉中为了确定空间三维模型和图像模型之间的几何坐标关系,必须要建立相机的图像几何模型及其参数,这个过程被称为相机的标定。作为最广泛使用的标定方法之一,两步标定法使用了网格板来进行相机的标定。在标定中,相机的多数参数都是通过求解分析方程得到的,然后经过反复迭代得到其他标定参数,使用这种标定方法需要在多个位置拍摄多个图像。本文针对两步标定法进行改进。在改进的方法中,用到了一个呈直角的L形标定板,标定时得到一副包含两个垂直标定图像的图片,之后使用两步标定法进行必要的相机内、外部参数的计算。标定的结果显示误差低于0.7%,能满足要求。     

机器视觉中的摄像机标定技术研究

机器视觉中在对景物进行定量分析或对物体精确定位时,都需要进行摄像机标定,即准确确定其内部和外部参数。寻找快速有效的摄像机标定计算方法是机器视觉中的重要问题。分析了带有透镜径向的一阶畸变的摄像机模型,利用RAC标定提出一种求解其参数的标定计算方法,标定过程每一步都用线性求解,避免了非线性优化中的不稳定性。试验证明,该标定方法操作简便,标定精度高。     

三维机器视觉测量系统的标定模型研究

针对单幅二维数字图像计算三维坐标信息的三维机器视觉测量系统,建立了相应的摄像机标定模型和激光三角测距标定模型,为三维机器视觉系统走向实用奠定了基础。     

毫米波中功率计自动校准装置的研究

文中介绍了毫米波中功率计自动校准装置使用的"定向耦合器法"的测量原理,重点叙述了装置的硬件组成、软件功能及主要技术指标,并就系统的同步控制、输出功率的幅度控制、校准装置不确定度来源的确定等展开了讨论.该装置能实现10 MHz～40 GHz中功率的自动校准,是对中功率自动校准领域的一次探索,填补了行业空白.     

基于物联网的智能水表装置的设计与实现

随着物联网技术的飞速发展,为保证水资源的合理利用和有效监测管网中的水资源流失情况,亟需提供一种能够实时监测居民用水的物联网水表装置。通过采用物联网水流量装置,有效解决现有水表安装在户外或者地下室中人为抄读数据不方便,以及人为抄读数据容易出错的问题。工作人员通过查看抄读回的用户使用数据信息,对用户的使用情况进行检测和控制。实验表明,此智能水表装置可以达到传输数据的目的,为后续的漏损分析提供了重要的依据。     

基于机器视觉的二维尺寸检测

借助CMOS工业相机、光学镜头、计算机以及Open CV等搭建了一套机器视觉检测简易系统,采用了一种针对两孔零件的测量方法。经试验得出:精度可达0.009mm,重复性误差可达0.0215mm,用该系统测量已检测合格的300个零件,满足检测要求,说明该检测系统具有一定的可行性。     

高精度立体视觉测量中一种通用的摄像机标定技术

实现了一种用于高精度立体视觉测量中摄像机标定的新技术。这种“两步法”技术能够标定摄像机的外部参数以及有效焦距、径向透镜畸变系数和图像尺度因子。它利用合理组织的求解次序使得每一步参数的求解都只须求解线性方程组,从而彻底改变了以往摄像机标定依赖于非线性优化方法。本文的理论和实验证明,这种新技术较以往算法更为快速、简便、精确。     

基于机器视觉的自动插件机标定方法研究

分析了自动插件机的相机标定方法,该方法是针对使用2个固定相机分别拍PCB板和元器件的插件机而设计的。为了实现准确插件,提出了获取2个相机之间关系的标定方法,通过多组实验数据和插件效果验证该方法的可行性,并对其中可能存在的误差进行分析。