基于机器视觉的猴头菇品质快速无损检测与分级

传统的猴头菇品质检测与分级主要依靠人工分拣来完成,其主观性强、精度相差大、效率低,浪费了大量人力物力资源。鉴于此,为了实现猴头菇的快速无损等级评估,该研究引入机器视觉技术,提出了一种猴头菇品质的快速无损检测与分级方法,设计一套基于机器视觉的猴头菇品质快速无损检测与智能分级设备,并通过图像处理和软件设计开发一套猴头菇智能快速无损检测分级系统。通过加色法混色模型（RGB）对猴头菇的颜色特征的快速检测与等级的判定;采用图像阈值分割和Canny边缘检测,实现猴头菇完整度的判定;使用最小外接圆法对猴头菇的大小进行实时计算,完成猴头菇直径大小的判别;基于Microsoft Visual Studio 2017平台开发一套猴头菇品质快速无损检测可视化平台。试验证明,基于机器视觉的猴头菇品质快速无损检测与分级系统检测准确率达到97.07%,速度达到人工的5倍多。验证了系统的可靠性和可行性,为食品工业的智能化生产和加工提供了技术支撑,推动了机器视觉技术在食品行业的应用。     

基于图像处理的电机磁性产品的检测

文章以汽车电机中的主要磁性产品表面缺陷检测为研究对象,结合图像处理、机器视觉、智能计算等理论知识,通过理论分析、数值模拟和实验研究磁材表面纹理的抑制、缺陷区域检测、缺陷特征提取及缺陷类型的智能识别,进一步开发基于图像处理的磁材微缺陷可视化在线无损检测系统。     

虚拟仪器开发络纱张力动态测试系统

络筒机在络筒过程中纱线上张力的变化规律已经有很多较成熟的理论研究,但目前络筒机开发系统实时在线的检测显示纱线张力大小和变化规律还很少。采用IPC加数据采集卡的方案,利用LabVIEW开发平台开发了基于虚拟仪器技术的络纱张力测试系统,并对新旧式络筒机进行了测试。实验结果表明,该系统完全可以满足络纱张力动态测试实验的要求,并能为以后开发更高速、更高质量的络筒机提供实验依据。     

基于视觉捕捉的网球自拾取机器人系统

为了规避网球比赛的风险,提高效率,开发了一套基于视觉捕捉的网球自动拾取机器人系统,由移动机器人平台搭载机械臂自由移动对散落在网球场地的网球进行侦测并拾取。采用基于ARM的硬件架构搭建移动机器人的控制系统平台,并通过网络控制接口与机器人平台上的图像采集与识别模块实现通信;将视觉采集捕捉到的网球的位置信息传送给控制器,控制移动机器人移动定位,机械臂配合实现网球拾取。经模拟网球场运行证明设计方案可行,视觉的引入节省了大量的人力与时间。开发的网球自拾取机器人系统有很强的实用性,具有一定的推广意义。     

嵌入式AI运动图像的检测与识别

针对目前市场上嵌入式检测与识别平台复杂度高的缺点,利用树莓派作为核心嵌入式控制单元,文章实现了一种嵌入式运动图像检测与识别系统。实验结果表明,该系统不仅完成了运动图像的准确检测,而且实现了图像的智能识别。     

基于卷积神经网络的嵌入式视觉感知交互系统设计与实现

针对语音智能助理无法提供周围环境的视觉感知问题,该文设计并实现一个视觉感知交互系统。该系统的基本结构由语音识别、语音播放、图像采集、中央处理控制等模块组成,具备语音交互、目标检测等功能。该系统设计选择语音识别专用芯片、利用卷积神经网络技术完成识别,采用基于图分割截块的算法进行目标分割。实验结果表明,系统性能良好,能够实现对周围环境的视觉感知并进行语音交互。     

人工智能引领纺织行业创新发展

将人工智能技术与纺织各领域相结合,利用计算机视觉技术,使用深度学习算法搭建定制化和个性化以图搜图引擎;基于机器视觉开发经编针织物疵点在线检测系统以及智能验布系统;借助自然语言处理进行个性化纺织专业教育;利用机器学习算法开发智能CAD、纺织面料评级与分类、生产管理以及服装面料图案设计的应用,进行流行趋势预测以及服装设计;...     

基于机器视觉的烟用接装纸几何参数测量系统的设计应用

采用光学投影测量仪测量烟用接装纸几何参数,依靠实验人员的目测定位待测目标和数据判读,检测效率和测量精度较低,为此设计了基于机器视觉的测量系统.该系统以机器视觉系统为基础,由检测平台和计算机两部分组成,系统采用嵌入式MCU控制步进电机驱动检测平台,相机连续采集待测纸样的图像,分析得到图像中存在边缘或孔线时,系统驱动运动平台将待测目标移动至定位基准点,通过增量式线性编码器记录载物运动平台的相对位置,经过运算获得待测纸样的相关测试结果.实验结果表明:基于机器视觉的烟用接装纸几何参数测量系统能够满足接装纸检测行业标准的要求,实现了对接装纸纸宽、孔线宽度以及孔线距边宽度的自动化精确测量,系统对激光打孔接装纸的识别率为100%,测量精度优于0.02 mm.     

面向智慧城市建设的LED路灯智能调光系统设计

结合城市道路照明的实际需求,基于现代测试技术和计算机控制技术,完成了面向智慧城市建设的LED路灯智能调光系统的设计,并自主开发了系统的软硬件实验模型。路灯智能调光系统主要包括车辆检测模块、ZigBee节点电路、光信号采集与处理模块及路灯控制模块。可实现道路车辆实时检测、环境光照度实时检测、LED路灯智能调光和路灯间无线通讯等功能。所设计的路灯智能调光系统可有效解决当前城市道路路灯照明管理方式单一、非智能化、布线复杂及维护困难等问题。     

基于机器视觉的零件圆心距在线测量系统设计

为了实现精密零件尺寸在线检测的智能化与高精度,课题组设计了一种基于机器视觉的尺寸检测系统.该系统利用OpenCV实现算法设计,基于Canny边缘检测,结合Zernike矩实现亚像素边缘提取,利用最小二乘法实现圆心拟合.在QT平台上,基于OpenCV结合C++完成测量系统的界面开发.检测结果表明:该测量系统精度能达到0....     

织物在线色差检测系统研究

为了确保织物染色质量,设计了一种基于机器视觉的在线色差检测系统.在试验室搭建了系统模拟平台,对图像处理算法进行了验证,并分析了样本左、中、右色差的数据.试验结果表明:系统检测结果与人眼视觉判断一致,可有效地检测出织物色差.认为:利用该系统在线检测染色织物色差,对控制织物染色质量、提高生产效率和降低生产成本有较大实际意义.     

纺织机械动态性能测试系统的研究与探讨

文章将虚拟仪器技术引入纺织机械动态性能测试中，并开发了基于虚拟仪器的纺织机械动态性能测试系统。该纺织机械整机测试平台包括多传感器、多功能数据采集卡、计算机及虚拟仪器软件。实验证明该系统的测试性能可靠、方法简便、有效。     

基于云平台的智能微电网控制策略研究

介绍智能微电网概念与运行优势,分析基于云平台的智能微电网控制中的关键技术,包括多源数据采集清洗技术、多维索引技术、高级配电自动化技术;分析基于云平台的智能微电网系统架构,提出基于云平台的智能微电网控制策略:微电网形成控制,有交互式电网形成控制以及非交互式电网形成控制两种形式;微电网跟随控制,有交互式电网跟随控制以及非交互式电网跟随控制两种方式。为当前智能电网运行与控制提供了发展意见。     

基于机器视觉的仓库智能消防灭火系统架构设计与研究

针对仓库常发生严重火灾的问题,为了减小灾情,保护人们的生命财产安全,对基于机器视觉的仓库智能消防灭火系统进行架构设计与研究,介绍了主动灭火的优势及基于机器视觉检测技术的火灾检测的可行性,阐述了整体系统的设置方案、仓库空间分布示例,对市场上二氧化碳灭火器的移动灭火装置模块进行设计与研究。     

海产品智能分拣装备与系统设计

目的：解决当前中国水产行业分选加工效能不足、准确率低、成本高的现状问题。方法：选用智能机器人与传统机械相结合开发新的机械结构对海产品进行分级;同时运用基于机器视觉的智能识别技术对海产品进行分类(采用了适应海产品的改进的新型Faster R-CNN算法),协同构建了一个能够智能、高效、自动分拣海产品的装备系统。结果：改进的新型Faster R-CNN算法识别技术在海产品检测中具有更高的检测准确率(海螺75.1%,扇贝80.3%,贻贝82.9%,蛤蜊86.2%)。结论：装备系统可以代替传统的人工操作模式,完成海产品的智能分拣过程。     

蓄电池巡检系统的研究与开发

蓄电池巡检系统能实现对蓄电池的状态进行检测,对蓄电池的异常状态及时进行报警。蓄电池智能管理系统的开发使用C＋＋语言,后台数据库使用SQL Selver平台。该巡检系统使用了嵌入式工业控制微机,提高了可靠性,为在线网络化监控维护奠定了基础．     

面向视障人群的障碍物位置与距离的视觉测量方法

针对视障人群与障碍物之间的位置与距离难以检测的问题,课题组提出了基于单目视觉的障碍物检测与定位方法。该方法基于单目视觉系统获取外界环境信息,在三帧差法的基础上对相邻帧差图像进行加法运算,降低了噪声的影响,实现了对正前方和两侧横穿的障碍物的检测与定位;结合单目视觉系统标定,建立了单目测距模型,计算视障者与障碍物之间的距离;根据视障者的行走速度规划防撞预警策略。通过实验验证表明该方法能够有效检测出人行道上的行人障碍物,同时距离障碍物小于8 m时测距误差控制在5%以下,并提示预警措施。课题组的研究在一定程度上解决了视障人群出行安全的问题。     

工业机器人目标识别与智能检测技术研究现状与发展趋势

工业机器人技术的发展推动了目标识别与智能检测技术的进步,基于机器视觉的工业机器人能更灵活的完全代替人类工作。本文结合当前国内外研究现状,指出机器视觉的是工业机器人目标识别与智能检测技术的必然方向,并分析工业机器人视觉的发展趋势,为今后的研究工作提供参考。     

基于正切函数的压电驱动磁滞建模及其控制

压电陶瓷驱动器具有迟滞、蠕变等非线性特性,降低了微纳米定位平台的精度,因此,课题组通过建立压电陶瓷微位移驱动器的磁滞模型以提高精密定位系统的控制精度,并且设计有效的控制系统加以实验验证。课题组建立了基于正切函数的磁滞模型,将磁滞模型串联在系统中,成功抑制了系统的磁滞效应。在控制系统设计中,采用了逆模型控制、PID控制和PID+前馈控制3种控制策略对微位移实验平台进行控制,验证了模型的精确性和可行性。通过对比分析实验结果可得:实验中的3种控制策略均能有效控制微位移平台的运动,其中以PID+前馈控制的控制效果最为优秀。     

安全行车助手

机器视觉技术的引入使汽车行业进入智能车辆的时代。为了提升汽车的主动安全,提出了对安全车距的智能检测技术。首先依据车道线位置的特殊性进行车道识别。然后利用遗传算法确定最优阈值来进行道路分割。最后利用水平投影与极值提取确定出前方车辆所处区域范围,从而判定出是否符合安全车距。实验结果表明:此种算法能够在保证实时性的同时准确判断出安全结果。随着智能交通系统的发展对智能车辆辅助驾驶系统的研究已成为一个重要的研究方向。安全车距的智能检测技术主要功能是判定行驶汽车与前方车辆的距离是否在安全车距以外。具体方法大体上分为基于视觉传感器和基于雷达传感器两类其中基于视觉传感器的检测判断方法主要是通过分析CCD摄像机获取的路面图像信息来搜索汽车;而基于雷达传感器的安全车距判断主要是利用雷达成像原理来进行的。基于路面图像信息的方法易受外界环境的影响,而基于雷达传感器的方法需要在汽车上安装雷达,成本很高而且也易受外界环境影响,所以目前的实现方法还主要是基于图像处理领域。