机器视觉的现状及发展趋势

介绍了机器视觉的概念和机器视觉的组成,阐述了机器视觉技术的发展现状,如光源照明技术、光学镜头、摄像机及图像采集卡、图像信号处理、执行机构等,分析了机器视觉技术在工业、民用、科学、军事领域的应用状况,展望了机器视觉的发展趋势．     

机器视觉关键技术的现状及应用展望

简要介绍了机器视觉的概念及机器视觉系统的组成，接着重点阐述了照明光源、镜头、摄像机及图像采集卡、图像处理卡、集成式视觉组件等关键技术的发展现状，最后扼要介绍了在工业检测、农产品分选、机器人导航、医学影像分析、交通管理、安全监控等多个领域的应用情况．     

无参考图像质量评价的视觉测量照明

为提高视觉测量系统的图像质量,通过分析成像器件和照明光源的光谱匹配特性及照明光源的光谱-色差特性,研究了照明系统的光谱对图像质量的影响;引入对比度信噪比(constrast signal noise ratio,CSNR)和灰度清晰度Tenengrad函数的无参考图像质量的评价方法对不同照明光谱下的图像对比度和清晰度分别进行评价,通过评价函数获得视觉测量照明系统的光谱优化选择原则;最后对相同照度下的单色光和白光(复色光)照明获取的图像的对比度和清晰度成像指标进行对比实验,用所提出的评价函数对不同光谱条件下获取的数字图像进行质量评价.结果表明,使用接近于CCD光谱响应函数峰值波长附近的光谱照明,其图像对比度和清晰度指标都优于用复色光照明所获得图像的指标,为从事视觉测量系统设计者选择照明光源光谱提供了一个参考.     

机器视觉在农作物病害自动检测中的应用研究

随着计算机技术与电子技术以及我国农业现代化的快速发展,机器视觉技术在农业生产中得到越来越广泛的应用。基于对研究成果和文献的分析,归纳了机器视觉技术在农作物病害自动检测与识别中的关键问题,对国内外农作物病害自动检测与识别分别在图像采集、图像处理、图像分析等方面的主流方法进行了论述,指出了目前主流方法的优缺点。并在此基础上,对机器视觉在农作物病害自动检测中的应用进行了总结与展望。     

基于视觉识别的电子器件性能检测与控制系统研究

机器视觉系统在图像处理时耗费系统大量资源,这导致了系统实时性、稳定性和精确性差．不能满足实时控制的要求。这个缺点影响,机器视觉在高端产品中的应用。本文详细介绍了一种Windows环境下基于视觉识别的自动测试与控制系统,该系统采用高精度定时器、多线程编程来解决系统对于实时性的要求、并将图像处理和视觉识别技术应用到了工程实例,实现了系统的自动化,并满足了系统稳定性和精确性的要求。     

可重用的机器视觉检测算法库设计

机器视觉技术涉及的软硬件知识多,系统实现困难,制约了该技术的应用.通过对图像算法研究,提出可重用的机器视觉算法库,采取参数化设计,在多个线阵CCD相机应用项目中得到实用,加速了项目进度,有利于机器视觉系统的推广.     

快速Curvelet变换在实时机器视觉系统中的应用

机器视觉系统已成为现代工业生产生活中重要环节之一,为使机器视觉系统在螺钉自动分选机工作过程中能够达到稳定、实时地监测螺钉的头径、头杆等几何参数,该文应用Curvelet变换增强图像边缘以及检测稳定性,减少裂纹及划痕对边缘提取的影响,并使用MMX、SSE指令和IPP函数进行优化处理以提高图像处理速度。经实验验证,螺钉自动分选机机器视觉系统在工业应用中的图像处理速度可达25 ms/帧、重复精度为8 μm,达到了稳定、实时监测几何参数的要求。     

基于机器视觉的烟支燃烧线跟踪技术

烟支燃烧过程中,在卷烟纸上会出现一条黑色的燃烧线。使用机器视觉系统跟踪这条黑色的燃烧线,机器视觉系统包括图像采集组件、照明组件、图像处理组件。该系统可以方便、准确、有效的计算烟支燃烧速率以及在燃烧过程中是否发生落头现象。     

机器视觉技术在自动化物流系统中的应用研究

介绍了机器视觉系统的组成、工作原理及技术特点,对机器视觉技术在产线产品拣选物流、仓储物流及分拣作业方面的典型应用案例以及现阶段我国的机器视觉技术发展现状及物流工程应用情况进行阐述分析。     

采用结构光的大跨度销孔加工精度在线测量

设计采用十字线结构光的双相机视觉测量系统,构建由2个高精度工业相机、2个十字激光器和环形光源等组成的图像采集装置. 在传动箱加工现场获取端面销孔图像,提取图像感兴趣区域(ROI),采用双边滤波进行降噪预处理、二值化和边缘检测;基于改进方向模板法提取2个十字线结构光的中心线. 依据测量系统的设计原理分别测出2个销孔的孔径及其位置度. 结果表明：对于孔径,机器视觉在线测量装置与电子塞规的测量结果的偏差平均值为0.001 mm;对于孔组位置度,机器视觉在线测量装置与三坐标测量仪的测量结果的最大偏差为0.02 mm. 这表明机器视觉在线测量装置能满足加工精度要求和在线实时测量需求.     

视觉系统中调焦函数的选择方法研究

研究了视觉系统中调焦函数的选择方法,采用常用调焦函数对一透射式照明图像测量系统的调焦函数选择过程进行实验研究,对其灵敏性、稳定性、计算速度等指标进行了对比分析,结果表明对于该系统来说梯度向量平方函数具有较好的效果。并通过实验得出：调焦图像选择区域越大,调焦函数曲线灵敏度越高;光源强度越强或越弱,调焦函数曲线灵敏度越低。     

基于机器视觉的PCB板表面缺陷检测方法研究进展

基于机器视觉的缺陷检测方法可有效提高生产效率和降低质检成本,在现代化工业生产中得到了广泛应用.对基于机器视觉的PCB板表面缺陷检测方法涉及的图像采集系统、图像预处理技术进行综述;对基于图像分割、特征提取、机器学习和混合技术的检测算法进行分析,总结了各种算法的主要思想、适用范围以及局限性;同时对未来的发展方向进行了展望,...     

基于机器视觉的条形码识读

基于机器视觉的条码自动识别技术,利用视觉系统得到条码的图像,通过几何变换、滤波去噪、阈值处理等有效的图像处理和快速模式识别方法,实现了流水线物品条码的快速、精确识读与检测。     

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统

为了实现钢轨表面缺陷自动化检测,以手推式轨道检测车为平台建立基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统。以黑白线阵CCD相机获取轨道图像,并辅以线阵白光光源主动照明,减少外界光源的干扰;编码器安装在车轮上获取检测车的运动信息,并将里程转换成脉冲信号触发线阵相机进行图像采集,获取的图像经千兆网传输至工业计算机进行处理;利用单片机设计信号处理器读取编码器的脉冲信号,根据编码器A、B相输出信号的相位差判断车轮的前进方向;提出改进最大熵阈值分割法对钢轨图像分割,使分割结果接近目标出现的概率。实验结果表明,图像采集系统能够稳定的采集轨道多部件图像,相比于Otsu、原始最大熵阈值分割法,改进最大熵阈值分割法在减少误分割的同时能够比较准确的将缺陷分割出来,与背景差分法、积分投影法相比,本文方法获得了较低的误检率和漏检率。     

基于STM32单片机的光源控制装置设计

在运用机器视觉技术进行检测时,光源的质量是获取高质量图像的保证,而其又在很大程度上取决于它的控制方式。针对现有光源单纯采用恒流源或恒压源控制输出的缺陷,设计了一种新的光源控制装置,此装置不仅提高了光源稳定性和电源利用率,而且拓宽了负载使用功率范围。     

基于中间视觉的LED隧道照明研究

本文研究隧道照明用LED光源的色温对视觉的影响,通过模拟隧道照明环境,测定人眼在中间视觉范围内,不同色温的LED光源对小目标辨识率的影响规律,从而为隧道照明光源的选择提供参考意见。     

基于机器视觉的圆柱齿轮表面微小裂纹检测方法

在温度或湿度的干扰下,对圆柱齿轮表面微小裂纹进行检测时,采集到的目标图像质量很不稳定,导致检测方法的适用性比较差.为了解决这一问题,提出基于机器视觉的圆柱齿轮表面微小裂纹检测方法.根据实际应用需求,选择合适的光学镜头和电荷耦合原件,将上述两种装置组合成机器视觉系统,使用发光二极管作为光源,在两侧照明方式的支持下,使用1394 A采集目标图像.将图像分割为包含待测目标的前景区域和背景区域,计算类间方差和类内方差以及两者的比值函数.利用比值函数得到待测目标边缘点,连接边缘点即可得到检测目标.实验结果表明,在不同的温度和湿度环境下,该方法检测时间未超过400 ms,检测精度高于0.9,说明适用性较好.     

机器视觉在黄瓜采摘机器人中的应用研究

机器视觉技术是黄瓜采摘机器人研究中的重要内容之一,分析了国内外黄瓜采摘机器人中机器视觉技术在机器人路径识别导航、目标物体的分割识别与定位、黄瓜成熟度判别等方面的应用研究现状,并且分析了黄瓜识别机器人视觉系统在目标识别率、视觉系统的硬件结构和处理速度、视觉系统能源消耗等方面存在的问题,提出了在今后的研究中应着重把握视觉系统的结构优化、适应性提高以及性能与成本的平衡等.     

粘胶长丝在线实时监测系统设计与处理算法

介绍了一种可在酸浴内实时监测粘胶长丝数目的检测系统及图像处理算法。系统采用柱面LED光源照明,经CCD摄像头采集图像至计算机并进行图像处理,实时计算出单丝的数量,给出是否合格的判别结果。采用基于人眼视觉特性的自适应图像增强处理算法,对粘胶长丝图像进行增强,利用类间最大交叉熵的阈值分割法和连通域跟踪计数法,解决了粘胶长丝计数中的胶丝重叠、分叉等关键技术难题,保证了计数准确率。实验证明,该系统具有精度高、检测速度快等优点,适合在化纤企业推广,具有良好的应用前景。     

快速Curvelet变换在机器视觉系统图象边缘增强中的应用

机器视觉系统在工业中的应用日益广泛,而在应用中要求满足稳定性和实时性的要求.讨论了在干簧管装配仪工作过程中为了使其机器视觉系统能够稳定、实时地监测干簧管的几何参数,应用Curvelet变换进行稳定的图像边缘增强并使用IPP函数进行优化以提高速度,最终使该系统在工业应用中能每12 ms处理一帧图像,其重复精度可达4 μm.经实践证明,应用该方法使干簧管装配仪机器视觉系统达到了稳定、实时监测几何参数的要求.