基于机器视觉的机器人物料分拣系统的设计

随着生产技术发展和产业转型升级,机器人代替人工劳动是大势所趋,而视觉是机器人的“眼睛”。分拣是工业生产过程的关键环节,但传统分拣工作多以人工分拣为主,这降低了生产效率,且难以保证产品质量。运用基于机器视觉的机器人物料分拣系统,能对不同颜色的物料进行准确识别和精准定位。本文阐述了机器视觉应用的意义、基于机器视觉的机器人物料分拣系统组成,设计了基于机器视觉的机器人物料分拣系统软件,分析了系统的应用优势。通过实践,实现了基于机器视觉的机器人物料分拣系统功能,提高分拣安全性、可靠性和工作效率,从而提高工业生产的智能化,适应产业发展需要。     

纺织品检验中视觉平台的构建

针对目前纺织品外观检验主要采用人工检验的各种问题,研究了一种基于机器视觉技术的纺织品检验方法,介绍了机器视觉检验的工作原理,叙述了图像采集平台和图像处理的设计思路。通过基于机器视觉的生丝黑板检验系统的实际案例分析,表明机器视觉在纺织品检验中具有广泛的应用前景。     

基于机器视觉的车道线检测研究进展综述

针对车道线检测技术在车道偏离预警、自动泊车和车道变换等各种辅助驾驶系统中的重要作用,国内外专家学者对车道线检测技术做了较多的研究,但是近年来少见有关于车道线检测的综述,因此本文主要阐述了近几年国内外机器视觉的车道线检测研究进展。首先简单介绍了机器视觉的车道线检测的基本流程;其次重点阐述了基于特征、基于模型和基于深度学习三种典型方法的基本检测原理和研究现状,并对比三种典型研究方法;最后,提出了机器视觉的车道线检测方法主要存在的问题,并针对问题提出未来的发展方向。     

缺陷检测技术的发展与应用研究综述

为满足智能制造企业对产品质量检测的需求, 服务制造企业生产管理, 对缺陷检测技术的研究现状、典型方法和应用进行梳理.首先总结了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉和基于深度学习的缺陷检测技术的优缺点; 对比分析了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉检测的主流缺陷检测技术和基于深度学习的缺陷检测技术的研究现状; 然后, 梳理了缺陷检测技术在电子元器件、管道、焊接件、机械零件和质量控制中的典型应用; 最后, 对缺陷检测技术的研究情况进行了总结和展望, 指出该研究领域亟需解决的问题和未来发展的方向, 并从高精度、高定位、快速检测、小目标、复杂背景、被遮挡物体检测、物体关联关系等几个方面总结近年来发表在ICCV (International Conference on Computer Vision)和CVPR (International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)等知名国际会议上相关论文的核心思想和源代码, 为缺陷检测技术的进一步发展提供理论和应用上的借鉴与参考.     

表面缺陷检测的机器视觉技术研究进展

物体表面缺陷检测技术是工业质检领域的一项重大课题,对工业生产有着重要的意义。针对近些年基于机器视觉的表面缺陷检测技术进行梳理总结。首先,列举了几种缺陷检测在工业领域的应用场景;其次从特征提取和分类算法的角度简要阐述了传统的机器视觉方法;重点探讨了缺陷检测中常用的经典神经网络结构和缺陷检测算法的最新发展,并介绍了两种常用的缺陷检测算法优化方式;最后,分析了缺陷检测领域面临的三大挑战：实时性问题、小样本问题和小目标问题,目的是为工业表面缺陷检测的研究提供有益的参考和脉络梳理。     

机器视觉在织物疵点检测上的应用研究综述

随着机器视觉在各个领域的广泛应用和大面积实施,关于机器视觉在纺织生产和质量控制上的应用也成为了研究热点。介绍了织物疵点机器视觉检测系统的硬件选择与布置,重点介绍了光源和相机的选取。根据检测原理的不同,将机器视觉检测方法分为统计法、频谱法、基于学习的方法以及结构法和模型法,并对这些方法做了综述。梳理分析了机器视觉在织物疵点检测方面所面临的问题和未来发展构想。     

基于机器视觉的水产养殖计数研究综述

养殖计数是水产养殖过程中的重要环节，计数结果为水产动物的饲料投喂、养殖密度调整和经济效益估算等方面提供重要依据。针对传统人工计数方法耗时费力且易造成较大误差的问题，大量基于机器视觉的方法与应用被提出，极大地推动了水产品无损计数的发展。为深入了解基于机器视觉的水产养殖计数研究，整理和分析了至今三十多年来国内外的相关文献。首先，从数据采集方面对水产养殖计数展开综述性介绍，并对机器视觉所需数据的获取方法进行概括；其次，从传统机器视觉和深度学习两方面对水产养殖计数方法进行分析与总结；然后，对各种计数方法在不同养殖环境的实际应用进行对比分析；最后，从数据、方法和应用三方面总结了水产养殖计数研究的发展难点，并提出了计数方法研究和装备应用的未来发展方向。     

基于机器视觉的列车部件故障诊断方法综述

基于机器视觉的列车部件故障诊断方法提高了人工巡检的速度和准确率,是近年来机器视觉技术的研究热点之一.通过对机器视觉技术在列车故障诊断方面的研究成果的回顾,对其中的图像配准和故障诊断等关键技术进行综述,总结相关原理、优缺点、国内外发展现状.3D技术的发展为列车故障诊断提供了新的研究方向.对3D检测技术的原理及其在列车部件...     

基于深度学习的机器视觉轴承检测方法研究

轴承缺陷检测是机器视觉技术中一个重要的应用领域，传统算法需针对特征设计特殊算子检测缺陷，算法比较复杂，局部算子实现困难，大大降低了算法的稳定性，开发效率不高。基于此，首先分析利用机器视觉检测缺陷的方法，其次分析深度学习在轴承缺陷检测中的应用，最后分析深度学习在轴承检测应用中的未来研究方向。     

基于机器视觉的喷涂机器人轨迹规划与涂装质量检测研究综述

随着智能喷涂技术的快速发展,机器视觉在喷涂机器人系统中的研究和应用引起广泛关注,合理的喷涂轨迹能保障油漆厚度均匀、减少漆膜缺陷产生,并且融合涂装质量检测技术形成闭环的喷涂系统.鉴于此,针对机器视觉在喷涂机器人轨迹规划与涂装质量检测中的研究进行综述.首先,对喷涂系统在现代产品制造中的快速发展所面临的机遇、挑战和机器视觉技术进行介绍;然后,综述基于机器视觉技术的喷涂机器人轨迹规划和涂装质量检测的研究成果,对基于机器视觉的喷涂机器人轨迹规划方法,包括待喷涂工件的三维重建、基于点云数据的喷涂轨迹自动规划和基于视觉伺服的喷涂轨迹补偿进行分析和讨论,并重点介绍机器视觉在涂装质量检测中的应用与研究现状,从数据增强和模型选择两个方面,对不同任务中基于深度学习的涂装质量检测算法性能的改善提供潜在解决方案;最后,总结与展望机器视觉技术在喷涂机器人轨迹规划与涂装质量检测中的研究方法和思路,为喷涂系统朝着智能化、柔性化的方向发展提供参考.     

机器视觉表面缺陷检测综述

目的 工业产品的表面缺陷对产品的美观度、舒适度和使用性能等带来不良影响,所以生产企业对产品的表面缺陷进行检测以便及时发现并加以控制。机器视觉的检测方法可以很大程度上克服人工检测方法的抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大等弊端,在现代工业中得到越来越广泛的研究和应用。方法 以机器视觉表面缺陷检测为研究对象,在广泛调研相关文献和发展成果的基础上,对基于机器视觉在表面缺陷检测领域的应用进行了综述。分析了典型机器视觉表面缺陷检测系统的工作原理和基本结构,阐述了表面缺陷视觉检测的研究现状、现有视觉软件和硬件平台,综述了机器视觉检测所涉及到的图像预处理算法、图像分割算法、图像特征提取及其选择算法、图像识别等相关理论和算法研究,并对每种主要方法的基本思想、特点和存在的局限性进行了总结,对未来可能的发展方向进行展望。结果 机器视觉表面缺陷检测系统中,图像处理和分析算法是重要内容,算法各有优缺点和其适应范围。如何提高算法的准确性、实时性和鲁棒性,一直是研究者们努力的方向。结论 机器视觉是对人类视觉的模拟,机器视觉表面检测涉及众多学科和理论,如何使检测进一步向自动化和智能化方向发展,还需要更深入的研究。     

基于机器视觉的卷烟污点面积测量系统设计

针对目前卷烟污点检测人工测量的各种问题,设计了基于机器视觉的污点面积测量系统。选取相关器材构建了合理的系统硬件结构,并开发了图像算法为核心的可视化工作软件。利用该系统与传统方法进行对比实验,结果表明：该系统能够满足卷烟污点检测的行业要求,数据稳定性高于传统方法,测量误差仅为0．1％。     

机器视觉在测量领域的应用专利技术综述

目前,机器视觉已经广泛应用于各行各业,在测量领域主要用于实现产品的自动化检测.本文针对测量领域,从机器视觉在国内外申请的申请量变化、区域分布、申请人等方面,对机器视觉的相机校准、图像处理以及具体应用的专利进行分析,以梳理其技术发展过程,并比较国内外机器视觉的研究方向,以对我国在该领域的技术研发做出梳理和建议.     

机器视觉技术在田间农业机械上的应用

机器视觉是用机器代替人眼进行测量和判断,其已广泛应用于农业生产中.本文综合阐述了机器视觉技术在我国田间农业机械上的主要应用,包括在果蔬自动采摘机械上的应用、在除草机械上的应用、在喷药机械上的应用和在农业机械视觉导航中的应用,为后续研究和应用提供参考.该技术的应用有力的促进着农业机械的智能化,具有重要的研究价值和广阔的应用空间.     

一种基于机器视觉的笔杆表面缺陷检测方法

医疗器械产品生产中的笔杆表面缺陷是不可避免的问题,基于机器视觉的自动检测方法可以克服传统人工检测效率低、漏检及误检率高等问题。在分析笔杆结构和缺陷的基础上,文章重点研究笔杆边缘直线拟合、缺陷灰度值差异、图像边缘平滑和稳定等检测方法;通过实验证明,该方法准确率可达到98.8%,每个笔杆的检测时间为8.3 s,相较于人工检测,明显提高了检测精度和速度,可以满足对笔杆实时自动缺陷检测的要求。     

烟草企业MRPⅡ/ERP物料清单重构研究

文章从分析卷烟生产和市场的特点入手,根据烟草的应用现状,讨论了烟草企业进行物料清单重构的必要性;然后就烟草企业物料清单存在的问题,提出了物料清单重构的方法和步骤。这些方法和技术包括设置物料项目虚项和设计模块化的物料清单技术。     

机器视觉在线检测图像处理技术研究

传统在线检测处理技术一般是指通过人类肉眼进行检测处理,工作强度大,检测精准度低,已经无法满足高科技环境对图像检测提出的要求。基于机器视觉的角度对图像进行在线检测是一种最新技术,这种技术对图像的处理过程更加快速,处理结果更加精准,处理方法更加多种多样。对机器视觉在线检测图像处理技术进行全方位系统性地研究,阐述了机器视觉在线检测图像处理技术的主要内容,分析了处理方法,与传统技术进行了对比实验。通过本文的研究可以了解到机器视觉在线图像处理技术处理能力极强,稳定性极高,是未来对于图像进行检测处理的必然发展方向。     

基于机器视觉的卷烟阴燃速率测试系统设计

介绍了卷烟阴燃速率的概念与研究意义,选取合适的工业相机、镜头及光源,设计了一种阴燃速率测试装置,使用机器视觉技术监测卷烟的燃烧情况,采用合适的算法识别卷烟样品、跟踪卷烟燃烧线、计算卷烟的阴燃速率。对2种卷烟分别使用该实验装置和人工2种方式进行测试,并做了对比,实验证明:该实验装置可以降低人为因素对测试结果的影响。     

基于机器视觉的水果品质检测综述

随着经济的发展和消费水平的提升,消费者对水果的外观品质要求逐渐提高。目前,我国的水果分级主要依赖于人工与机械分级,存在分拣效率低、品质参差不齐的问题,很难满足消费者的需求。相对于传统的分级技术,机器视觉技术因具有高效、精确、非接触测量的优势,受到国内外学者的广泛关注。结合近年来国内外学者研究进展情况,对水果检测系统、图像去噪、图像分割技术以及特征提取做了详细介绍;对分类器识别算法进行了综合分析;阐述了基于机器视觉的水果分级研究现状及最新进展;并对未来可能发展趋势进行预测,为后续研究工作提供基础理论参考。     

基于机器视觉的脚垫装配系统的设计

针对笔记本生产企业传统人工装配脚垫存在的速度慢,精度不易控制等弊端,利用机器视觉检测和计算机图像处理技术,研究开发了适应大批量生产和在线实时检测的脚垫装配视觉系统;建立了系统软硬件结构,分析了系统的组成、工作原理及工作过程,并对图像处理算法进行了设计.实验结果表明,该视觉系统实现了脚垫的快速准确装配,精度达到0 05mm,提高了产品质量及生产速度.