降雨量液位高视觉测量系统误差分析

为了提高基于机器视觉的液位高度测量系统的精度,采用理论分析和实验验证的方法,对相机与测量对象在不同姿态下的误差种类进行了研究。在简述系统结构与算法原理的基础上,深入研究系统原理、制造、安装、算法、物理现象、以及空间姿态偏差等所产生误差的机理。通过分析并构建降雨量液位高度与测量误差的关系表达式,并进行了实验验证与分析。实验结果表明所提出液位高度测量系统的重复测量精度高于0.1 mm。     

降雨量液位高智能视觉测量算法设计

为了提高降雨量液位高测量可靠性,重点研究了一种基于机器视觉的测量算法,实现降雨量液位高的快速自动化非接触测量。所研究的测量算法融合了标定与测量两个过程。在标定过程中需要在测量对象的成像表面加工精密的标定圆,可实现图像在高度方向的细分,标定过程主要包括圆心提取、拟合中间点序列曲线以及标定相邻圆心的像素间距。而测量过程采用分段插值法,主要包括液面目标提取、筛选中下部平稳离散点、最小二乘拟合液位线、构建测量基准线、求解中间线与液位线的交点、求解中间线与基准线的交点、中间线与液位线的夹角、分段插值求解两交点间的高度差以及液位高的计算。实验结果表明所研究的降雨量液位高测量算法有效可行,并且实时性好。     

基于机器视觉的齿轮参数测量系统

针对传统的机械接触式齿轮测量仪器操作复杂、易产生主观误差等问题,提出一种基于机器视觉齿轮参数非接触式测量系统。首先利用图像灰度变换、直方图均衡化方法对图像进行预处理,提出小波变换模极大值法计算图像的矢量模值和相角,寻找梯度方向极大值点,选取自适应阈值方法提取目标图像边缘。对齿轮的边缘轮廓形状特征,采用最小二乘法拟合原理,计算齿轮的齿根圆直径、齿顶圆直径、齿数和模数等参数。以两种参数的齿轮零件测量为例进行实验分析,结果表明,测量值满足测量精度要求,证明了所提测量系统的可行性。     

基于机器视觉的导光板模具网点测量系统研究

为了准确测量导光板模具上微结构圆孔的直径尺寸,开发了一套基于机器视觉技术的微结构圆锥底孔在位测量系统。运用HALCON机器视觉软件对测量系统进行标定,通过混合噪声滤波、亚像素边缘提取、最小二乘法拟合,最后计算出圆锥孔直径。实验结果与标准显微镜的测量数据进行对比验证了本系统能够达到±1μm的精度,满足实际生产应用的需求。     

基于机器视觉的羽毛球圆度测量系统研究

针对羽毛球圆度测量困难,效率低等问题,搭建了一套基于机器视觉的羽毛球圆度测量系统。首先,利用滤波降噪,阈值分割和孔洞填充方法对图像进行预处理;其次,通过Freeman链码轮廓跟踪和改进FAST算法完成羽毛球候选特征点的筛选,针对候选特征点存在的3个问题,分析羽毛球几何特征,计算候选特征点的轮廓尖锐度和支撑区域凹凸性,并利用局部非极大值抑制进行优化,得到最终的特征点;最后,以最小二乘法对特征点进行拟合,实现羽毛球的圆度测量。实验结果表明,系统测量半径平均误差为0.21 mm,半径最大误差为0.34 mm,能准确分类合格羽毛球和次品,测量平均速度为457 ms。因此,该系统能较好地完成羽毛球自动化生产中的测量任务。     

基于机器视觉的高精度工业尺寸测量系统研究

针对工业中高精度三维尺寸的测量要求,提出并设计了一种基于棱镜与多个工业智能相机的三维尺寸测量系统,它主要由机架、相机支撑架、3个工业智能相机、带有标记点的工件定位座、棱镜、气缸、可编程控制器、工控机组成。3个工业智能相机、可编程控制器均与工控机相连,工控机负责整个系统的数据采集、处理、结果判断与存储。该测量系统自动化程度高、成本较低、测量速度快,测量精度可达士0．03mm,可部分取代三坐标测量机在工业高精度尺寸测量中的应用。     

基于机器视觉的夏比试样缺口测量系统

传统的基于光学放大的夏比缺口检测手段精度低、效率低。通过将机器视觉的方法引入到夏比试样的缺口检测中,结合图像的二值化计算方法,设计并实现了一套基于该方法的软硬件系统。文中详细介绍了该系统的组成结构和检测软件的计算方法,所设计系统的主要组成结构包括图像采集单元和图像处理单元,同时优化了现有的图像二值化计算方法来实现对夏比试样缺口深度的确定。实验结果表明该检测方法精度远高于工业标准要求的精度,而且有效提高了这一领域的工作效率。     

基于机器视觉的零件尺寸自动测量系统

阐述了利用机器人视觉进行零件尺寸检测的系统。包括：机器人视觉系统的构成;工件测量的基夺原理;图像预处理的基本方法;图像边缘特征的提取与具体实现算法。实践表明,该系统方案是切实可行的,具有较高的使用价值。     

基于机器视觉汽车轮毂尺寸自动测量系统的研究

汽车轮毂是汽车中整车行驶部分主要承载件,轮毂各个尺寸的精度直接影响了正常的行驶性能,传统简易量具对轮毂的各项尺寸进行测量,耗时过长,效率低下,为提高轮毂的检测效率,本文研制汽车轮毂尺寸的自动测量系统,基于机器视觉,采用运动控制系统,对轮毂相关尺寸进行精确测量。实验结果表明,该系统能完成对轮毂中心孔定位,PCD孔节圆自动化测量,该系统测量精度高、效率快,能够实现对轮毂圆形特征的测量。     

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。     

基于机器视觉技术的锥螺纹参数测量系统的研究

基于螺纹测量“三针法”的原理,使用机器视觉的方式,研制开发了三维自动锥螺纹检测系统本体,对图像处理技术中的预处理部分做了简单探讨。该系统成本低,易操作,具有推广使用价值。     

基于机器视觉的光纤连接插芯内径测量系统

为了实现针对光纤连接插芯内径参数的精密和快速测量,首先采用了机器视觉方案,通过显微镜把内孔图像成像在高分辨率的CCD上,并获取图像,然后通过图像处理方法,计算出了光纤连接插芯的内径大小和真圆度,最后通过合理设计相应的硬件和软件,实现了光纤连接插芯内径参数的快速非接触式自动测量;同时提出了一种确定图像边缘的新方法,消除了光强变化对阈值设定产生的干扰,并对所采用的参数检测算法进行了阐述。实验结果表明,整个自动测量系统的测量精度达到了亚微米级,且具备抗光强变化干扰的性能。     

基于机器视觉工业实时测量技术研究

针对机器视觉在工业实时测量技术上的应用前景，结合当前技术，提出采用面向任务的设计、系统的可靠性分析、多传感器信息融合和多线程并行处理机制等策略来具体实施，并通过热轧钢板在线实时测宽系统的研制，论证了提出方式的可行性。     

基于机器视觉的维氏硬度测量

设计了基于机器视觉的维氏硬度测量系统,提出了一种维氏硬度测量算法。基于位置聚类的方法,对压痕边界的边缘点进行有效提取与归类;先后两次基于最小二乘法对压痕边缘拟合,首先通过边缘拟合确定边缘直线的粗略位置,然后根据一次拟合方程剔除干扰点,再次拟合获得精准的边缘直线;为了有效的提高维氏硬度测量的精度,先对刻度线图像进行校正,获得了垂直于水平位置的刻度线图像后,再获取实际像素宽度。实践表明,该算法稳定性好、精度高,很好的满足了工业应用要求。     

基于机器视觉的齿轮测量技术

针对传统的齿轮测量技术的不足,开发了基于机器视觉的齿轮测量技术。IMAQ Vision将机器视觉技术和虚拟仪器技术相结合,能够充分利用计算机在数据处理、传输和存储等方面的巨大优势,快速、准确地进行齿轮在线测量。应用IMAQVision的图像直方图分析、LUT变换、几何变换、边缘检测、亚像素精度、模式匹配等图像处理技术进行齿轮测量;使用Signal Processing Toolset的二维小波变换功能,提高齿轮测量的质量和整个测试系统的效率。     

基于机器视觉的机械零件测量技术

应用IMAQ Vision软件构建的机械零件测量系统将机器视觉技术和虚拟仪器技术结合在一起，对各种机械零件进行快速准确的在线测量。这里以齿轮为例介绍了测量的技术路线。测量系统综合应用LabVIEW和它的企业链接、信号处理等工具包，将被测对象的图像和数据直接融合到企业的信息流之中。     

基于机器视觉的叶型孔测量技术研究

为了充分应对涡轴发动机中的叶型孔测量难题,基于机器视觉原理研制了非接触式四坐标测量系统,主要由三维运动机构、气浮回转工作台、工业视觉测头和照明光源构成。系统采用背向照明方式,并基于模板匹配的图像拼接方法获取被测叶型孔的全景图像。在测量过程中,通过三维运动机构与气浮回转工作台的配合运动,使工业视觉测头采集到目标叶型孔的多幅局部图像,通过图像拼接得到其全景图像,而后由图像处理和叶型参数分析获得被测叶型孔的几何尺寸和轮廓度等型面参数。为了验证该系统的功能,选取某个静子组件外环作为被测零件,应用该系统对零件上分布的某个叶型孔特征进行测量,获取到相应的型面轮廓数据,从而验证了机器视觉测量方法在叶型孔测量方面的可行性和有效性。     

基于机器视觉的番茄横径测量技术研究

为了实现番茄的智能包装,通过机器视觉获取番茄横径,分析横径数据,完成分类包装通道包装膜大小的设定。基于机器视觉的番茄横径测量过程包括图像采集、预处理、横径提取、数据分析。番茄图像采用图像采集系统获取;图像预处理通过灰度转换、去除椒盐噪声、边缘提取、阈值处理、二值化与形态学处理完成;横径提取选用最小外接矩形法和最小外接圆法获取番茄图像的最大横径长;横径数据分析获取不同包装通道包装膜大小设定值。试验结果表明,采用最小外接矩形法提取到的数据优于最小外接圆法;分类通道设置包装膜参数为68.00 mm、88.50 mm、102.00 mm,能完成不同尺寸大小的包装。基于机器视觉的番茄横径测量技术为分类包装提供了包装膜参数基础和依据。     

基于人类视觉特性的机器视觉系统

视觉跟踪是当前计算机视觉领域中的研究热点.根据人类视觉系统视敏度非均匀分布、兼顾全局性与选择性的特点, 构建了一种广域监视与局部精确跟踪相结合的仿生机器视觉系统.用全方位摄像机系统模拟视网膜周边视觉功能, 360°范围内实时检测运动目标和重新定位新的目标; 用PTZ摄像机系统模拟中央凹视觉功能, 完成局部精确注视与平滑跟踪.给出了系统控制策略、运动检测算法及实验结果.为解决视觉跟踪中高分辨率、大视场和实时性三者之间的矛盾提供了一条有价值的途径.     

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。