基于计算机视觉的电机换向片检测系统的研究

设计了一种新型的电机换向片自动检测系统,该系统通过CCD图像传感器采集电机换向片图像,在VC平台中嵌入Matlab,利用其Image Processing Toolbox对图像进行变换处理与特征识别,实现计算机视觉代替人类视觉驱使数控机械工作。实验表明该系统精度高、实时性强,具有一定的实用价值。     

基于稀疏特性的欠定盲分离矩阵A的估计方法

给出了欠定情况下的盲分离模型,从时域和频域对信号的稀疏特性做了简要的陈述.基于信号稀疏特性的欠定情况下盲分离一般采用两步法,对其核心步骤混叠分离矩阵A的估计中的聚类方法做了总结、归纳.对比了几种主要聚类方法的优缺点,并对今后欠定情况下混叠矩阵A的研究方向做了进一步展望.     

基于计算机视觉检测技术自动计数系统的研究与应用

为了对生产线上螺纹钢自动计数，提出一种基于计算机视觉的自动检测系统。该系统利用CCD图像传感器获取实时图像，提取图像中的边界、灰度均值及灰度梯度分布3种信息进行数据融合，并结合多次阈值分割联合判断，达到自动计数的目的。实际应用结果表明该方法具有很高的精度。     

基于计算机视觉的雾滴尺寸检测系统的研究

雾滴的尺寸参数是评价植保机械性能的最主要质量指标。本文将计算机视觉技术和灰色系统理论运用于雾滴尺寸参数检测中。建立雾滴尺寸参数自动检测和优化系统。     

基于动态聚类的气体管道泄漏检测与定位

传统负压波法无法对管道已有的稳态泄漏进行检测,本文提出了一种新型的气体管道泄漏检测与定位技术,设计了管道已有稳态泄漏的实验装置。通过在管道末端主动施加外部扰动引入干扰,分析管道在此扰动信号作用下的瞬态流动,根据不同泄漏工况下管道首末端压力、流量数据的特征,用动态聚类方法设计辨识管道泄漏工况的分类器。测试结果表明,该方法能够实现气体管道已有稳态泄漏的检测与定位。     

基于计算机视觉的板材曲面3维测量系统

利用计算机视觉原理，针对板材成形体的特点，建立板材曲面3维非接触测量系统。系统通过分析双摄像机交汇视场，利用神经网络拟合图像点与嚓间点的映射关系；以光栅投影曲线为基元，利用小波变换，提出搜索式无监督聚类方法，结合视觉几何不变性，实现交向摆放的双摄像机系统的立体精匹配；利用小波多分辨率多尺度的特性，拼接图像，配准数据。实验表明，该系统设备简单，性能可靠，测量效果满意。     

基于计算机视觉的旋转构件动态参数检测方法

在机械旋转构件的动态参数检测中,传统的检测法由于需接触检测而难以满足实时检测要求。提出了基于计算机视觉原理的非接触实时在线定量检测方法,设计了以TMS320C6701DSP为核心的旋转构件动态参数检测系统。为实现机械构件的非接触式在线实时定量检测提供新的技术与方法。     

基于机器视觉的纠偏检测系统

卷材在复卷过程中容易发生偏移,而现有的纠偏系统纠偏效果不理想,利用机器视觉技术设计了一套全新的自动纠偏系统,实现了对卷材偏移的实时检测,并且能及时将偏差信号反馈给执行元件,提高了纠偏精度和工作效率。     

基于计算机视觉的烟叶分离系统

采用计算机视觉和图像处理技术,利用CCD摄像机、图像采集卡、运动控制卡、计算机等组成针对烟叶颜色的分离系统,介绍系统的组成和图像处理方法,并给出系统的硬件和软件设计。     

基于视觉的低空跟踪系统

构建了一个以无人飞行器为载体的基于视觉的低空跟踪系统。该系统由地面站和机载模块两部分组成,构建了机载自动跟踪与地面人工干预两个并联的控制回路;采用了基于灰度直方图的自适应容忍度多阈值分割算法,并在此基础上采用了基于双重子窗口的动态聚类目标提取方法;用目标的形心脱靶量作为云台的控制参数,根据目标的运动趋势对速度参数进行调整。系统通过用鼠标对监控视野中心的坐标替换目标的形心脱靶量实现机载自动跟踪和地面人工干预的平滑切换;保留不同照度下目标的灰度阈值,使得运动区域在阴影下也能被分割。经过2~3次的聚类迭代,较精确地计算出目标的形心位置,排除了干扰目标的影响,系统的处理速度达到15 frame/s。结果表明,上述算法和方法是可行的,系统具有较大的实用性。     

重力场流分离微流道试制与非接触检测

详细说明了重力场流分离微流道的制作工艺过程,给出了相关的工艺参数;应用激光CCD对所试制的重力场流分离微流道进行了非接触测量,对所测数据进行了数据处理,并做出了总结分析和讨论.     

基于机器视觉的活塞环闭口间隙自动检测

利用位置补偿功能对标准环规进行自动定位,通过线阵CCD实现对活塞环图像的高分辨率图像采集,应用小波变换准确提取活塞环的图像边缘,自动计算活塞环的闭口间隙,从而为自动判定闭口间隙尺寸是否合格提供可靠的测量依据,实现对活塞环闭口间隙的自动检测。     

基于计算机视觉的圆锯片精密集成测量

为了提高圆锯片图像边缘的定位精度,提出了一种在边缘点灰度梯度方向上对梯度幅值进行插值的亚像素细分算法。为了满足高速测量的需要,将图像处理、尺寸标定、参数计算等整个测量过程集成起来,构建了圆锯片的计算机视觉测量系统。实验结果表明,利用改进的亚像素方法与直线Hough变换实现测量时,达到了精密、高速的测量要求。     

基于虚拟仪器的现场动平衡测试系统的研究

简述了转子现场动平衡原理和方法,利用相关分析法以及影响系数法得到转子不平衡量的大小与相位,开发了基于虚拟仪器技术的现场动平衡测试系统,试验结果证明,效果良好。     

基于计算机视觉的车道线检测与识别

该文基于计算机视觉基础,设计了一种车道线的检测与识别技术,通过汽车搭载的前置摄像头获取道路前方包含车道线等信息的实时画面,并对画面进行预处理、形态学运算、Canny边缘检测、累计概率Hough变换等一系列转换,得到正确的车道线信息。实验结果表明,该方法可以有效快速地检测和识别出正确车道线,满足了汽车无人驾驶系统的响应时间需求,在汽车无人驾驶的开发过程中有一定的现实研究意义。     

基于计算机视觉的圆轴直径精密检测

应用计算机视觉技术精密检测圆轴直径 ,在对圆轴图像边缘进行空间矩亚像素定位的基础上 ,直接利用截面边缘亚像素位置信息 ,精确计算分辨率截面的直径 ,并给出整个圆轴直径的估计。实践表明 ,本算法可达到 0 0 0 11mm的精度     

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。     

基于计算机视觉的玻璃制品在线分类识别

鉴于以往基于面积的目标(玻壳)分类识别方法应用有限,并且误判率比较高的问题,本文提出了基于模板匹配的分类识别方法.通过对电视机显示器的"玻屏"和"玻锥"的在线分类识别问题研究,解决了图像的采集、预处理、锐化、边缘检测等问题,并应用模板匹配方法实现了相关的分类识别.     

基于计算机视觉的缠绕角度检测系统

针对纤维缠绕角的在线检测问题,介绍了一种应用计算机视觉技术检测纤维缠绕角度的检测系统.由USB摄像头拍摄了纤维在芯轴缠绕的图像,并经计算机处理后得到了缠绕角度.采用了图像旋转结合垂直投影法的算法检测角度,并简化和改进了图像旋转的运算.实验结果证明,该检测过程具有较好的准确度和实时性.