基于机器视觉的二维小尺寸精密测量系统

针对原有万能工具显微镜存在的瞄准麻烦、读数过程烦琐、人员主观误差相对较大、长期工作劳动强度大等缺点,设计了一种对万能工具显微镜进行改造而成的二维精密测量系统;该系统引入了机器视觉技术进行自动测量对准,采用光栅传感器提供坐标系以检测尺寸,既保持了原有仪器的准确度高、抗干扰能力强、长期稳定性好、应用范围广等优点,又提高了测量的自动化水平,同时具有较高的性价比;该系统很适合工业上零件的精密测量,具有较高的应用价值和广泛的应用前景;文中设计的测量系统测量范围为25 mm×25 mm,其测量精度可达5 μm.     

基于ROS的机器视觉系统实现

Machine vision is used in industrial robot applications for industrial inspection, flaw detection, precision measurement and control, automatic production lines, medicine and various hazardous applications. Based on the open source robot operating sys- tem ROS, this paper uses Kinect binocular vision sensor to obtain 3D stereo vision data, and combines with OpenCV, OpenNI and other open source machine vision libraries to design a low-cost machine vision system using the auxiliary machine vision tools pro- vided by ROS. The experimental test is carried on the prototype.     

基于机器视觉的表面粗糙度检测系统设计

针对光切法显微镜测量的实验装置,开发了一种基于机器视觉的表面粗糙度检测系统.介绍了系统的硬件构成和软件设计原理,运用图像处理技术从光切显微图像中提取出表面轮廓信号计算粗糙度评定参数.该检测系统能够实现工件表面粗糙度的智能、快速、多参数测量,通过测量实验与样本标准件的数值进行对比,验证了该检测系统能达到满意的精度.     

基于光电传感器的机器视觉系统

对光电传感器在视觉系统上的应用进行了研究。通过学习光电传感器的理论知识,利用其将可见光信号转化为电信号,便于人们识别的原理,在采摘果实机器人上做了研究。运用SolidWorks制图技术清晰呈现出光电传感器的光信号识别功能。本文通过软件模拟,描述光电传感器对果实成熟度的辨识,从而保证农产品的销售质量,大幅度提升采摘农产品时所消耗的人力物力财力。     

基于机器视觉的轻量级驾驶辅助系统

为了解决计算机视觉应用中数据量大、算法复杂的问题,根据道路结构特征和车辆行为特征,采用单个摄像头作为传感器,实现了一种轻量级的安全辅助驾驶系统。首先采用改进的边缘提取算法和车道线检测算法对摄像机内外参数进行离线标定;接着根据标定结果在二维平面图像上采用标识出实际空间距离的多窗口划分方法,并按不同的车间距将不同窗口划分为不同安全系数的区域,以赋予道路视觉检测的几何先验知识;当区域中出现障碍物时发出相应警示信息进行安全驾驶辅助,能为智能辅助驾驶提供轻量级的视觉检测平台。以便携式计算机和固定在车内的摄像头作为实验装置,在城市道路上进行车载实验。系统在车载实验中能够快速地提取车辆两侧的车道线,并利用离线标定的结果快速生成不同安全系数的警示区域,其中车辆在车道内正常行驶时的误检率和漏检率很小,可以忽略不计。与传统的驾驶辅助系统相比,本系统计算量大大降低,检测流程得到简化,可实现轻量级的车道和车辆检测,为系统在嵌入式系统上的实现奠定基础。     

基于DM642机器视觉系统的设计与实现

针对机器视觉算法中数据量大、高速传输、复杂运算及网络化的实际需要,设计了以AD9200为视频采集A/D,DSP-sTMS320DM642为核心处理器,应用网络技术进行图像传输,并以FPGA控制输出并实现图像预处理功能的实时视频处理系统。     

基于机器视觉的水表抓取系统

目前国内对水表的检定多采用人工的检定方式,过程中存在许多重复人力操作,造成检定过程费时费力.为了解决这一问题,本文在水表检定过程设计了用工业机器人代替人工完成水表的检定工作,提出了一种基于机器视觉的水表抓取方法.系统通过YOLOv3网络对处于不同环境下的不同型号的水表进行检测,获取目标水表的型号和位置后再进行水表的位姿检测得到水表抓取点坐标与水表姿态角并控制机器人进行抓取.实验表明,该系统能在不同外界环境下实现不同型号水表的抓取和精确放置,具有较好的鲁棒性和较高抓取成功率,能够满足实际水表自动检定线上的水表抓取需求.     

基于机器视觉的快速切割路径生成系统

针对当前电路板切割路径生成方法效率低、自动化程度低等特点,设计一种基于机器视觉的快速切割路径生成系统。利用图像采集装置获取加工视场,通过图像编辑器对加工视场进行编辑,系统自动生成加工程序,加工参数可复用,加工路径可动态模拟。测试结果表明,该系统操作简单、快捷、自动化程度高。     

基于机器视觉的交通拥堵评估系统

传统的交通灯采用固定配时模式,缺乏灵活性、智能性.针对上述问题,提出一种基于机器视觉的交通拥堵评估系统对采集到的视频进行智能分析处理.首先,利用提取的梯度直方图特征和AdaBoost级联分类器实现对车辆的检测,并辅以RFID来实现车辆计数;进而通过Spark大数据分析平台而评估出当前的交通拥堵情况.实验表明本系统能根据当前的实际交通情况智能调整交通灯的变换时间,达到动态缓解交通压力的目的.     

基于机器视觉的芯片成型分离视觉检测系统的研究

芯片引脚是否合格,是成型分离制程检测的关键。针对这一问题,应用机器视觉和机器自动化技术,研制出实现成型分离制程芯片检测自动化的检测系统。实验测试表明,该设备具有较高的检测精度和检测速度,能够满足生产需要。     

基于视觉的刀具参数高精度测量

为满足现代制造业对刀具几何参数快速、高精度的测量要求,用高速CCD摄像机、远心镜头及可调的LED光源搭建刀具图像的采集系统,且在VS2010平台上用简单高效的C#语言开发基于机器视觉的具有可视化快速调焦功能的刀具几何测量系统。采用亚像素边缘提取法精准定位刀具边缘,设计一个快速调焦提示法。实验结果表明,该测量系统重复测量精度不超过2μm,速度快,鲁棒性好,极大提高了需要预知刀具参数来控制刀具运动轨迹的数控机床和加工中心的工作效率和加工质量。     

基于机器视觉转子冲片亚像素精度尺寸测量研究

针对传统冲压件人工尺寸测量效率低、精度难以保证等问题,提出一种基于机器视觉的转子冲片亚像素精度尺寸测量方法。该方法采用先将采集的冲片图像灰度化再应用中值滤波来降低噪声干扰的图像预处理方法;通过Canny算子与Otsu方法相结合实现自适应阈值边缘检测,再利用改进的Zernike矩方法进行亚像素定位,获取亚像素级坐标;然后设计轮廓分割算法,主要提取内外圆亚像素轮廓,同时设置感兴趣区域并基于K-Means聚类算法分割出骨架线段轮廓,最后使用最小二乘拟合法求解出转子冲片内外圆直径和骨架间距尺寸。实验结果表明,该方法平均测量精度可以达到0.01mm,测量精度高、速度较快,具有较高的实用价值。     

基于立体视觉的平面圆参数高精度测量算法*

针对目前平面圆的圆心和半径测量方法存在的不足,提出一种基于立体视觉的平面圆参数高精度测量方法。该方法首先根据边缘分组算法和二次曲线椭圆拟合判别算法提取双目图像中的椭圆特征;其次利用分段立体匹配算法获取平面圆特征上部分点的三维坐标;最后通过三维平面拟合、坐标转换、平面圆拟合以及坐标反变换获取平面圆的圆心和半径参数。实验结果表明,该方法有效地减小了平面圆透视投影引起的畸变误差,提高了平面圆参数的测量精度。     

基于机器视觉的物料瞬时流量测量系统设计

针对粮食物料运输过程中传统的过磅计量方式存在较大误差、资源浪费、影响物流效率等问题,设计了一种基于机器视觉的带式输送机物料瞬时流量测量系统。通过提取物料表面线激光轮廓,并开发基于梯形面元积分的物料流瞬时流量计算算法,求出物料瞬时流量。实验结果表明:测量系统最小误差达到1. 45%,整体测量误差在5%以内,有较高精度,可以满足带式输送机物料在线流量测量需求。     

基于机器视觉的大尺寸工件自动测量系统

针对目前对于大尺寸工件二维形貌测量效率低、精度低的问题,设计了一种基于机器视觉的大尺寸工件二维形貌检测系统,主要包括硬件系统设计和软件系统设计。针对工件尺寸大的特点,利用光电编码器精确定位相机位置,将大尺寸工件分解为多个部分进行采集,建立坐标转换数学模型,实现大尺寸工件的尺寸测量;针对通用的直线/圆弧检测算法精度低的问题,设计了一种基于改进随机抽样一致性(RANSAC)的亚像素直线/圆弧检测算法,可以得到精确的直线/圆弧方程。实验结果表明:设计的系统算法精度高,稳定性好。     

基于OpenCV的机器视觉尺寸测量研究

通过对激光测距传感器与机器视觉的研究利用激光测距传感器、视觉传感器相结合的方法,提出了一种不同于结构光和双目尺寸测量的更为简单有效的新方法和新技术。首先对灰度直方图比较分析选取了最佳滤波方法,然后通过激光测距传感器测距和单目视觉传感器进行边缘的精确检测。激光测距传感器实现了对采样目标车厢进行快速测距定位,计算出采样机械手与目标车辆的相对位置关系。视觉传感器准确识别车厢尺寸及定位,为煤炭采样机械手自动采样提供了实现基础。检测目标是拉煤货运火车车厢,给煤炭采样行业带来更为简单有效,准确的目标定位的识别系统和方法。     

基于机器视觉的公路车流量检测系统研究

智能交通系统中需要的关键数据为道路的占有率、车流量、行车速度等.本文介绍了基于TMS320DM642的数字图像车流量检测系统,阐明了该嵌入式视觉系统的硬件组成原理及软件结构和车流量检测算法.系统与现有的信号机联调测试,证明其识别率高、体积小、成本低、实时性好,能实时检测公路的车流量信息.     

基于LabVIEW的网络机器视觉检测系统

针对生产过程中需要实时监测零件尺寸的情况,采用一种网络机器视觉尺寸测量系统,该系统以LabVIEW为平台,配以1394摄像头和图像采集卡,利用一定的图像处理技术完成视觉检测,利用DataSocket技术实现图像的网络实时发布和客户端图像的接收。经过测试,从图像采集、处理和发布系统耗时不超过280m s,该系统开发周期短,检测速度快,充分发挥了虚拟仪器技术的功能强大、扩展性强的特点。     

基于机器视觉的钢轨轮廓测量方法研究

钢轨轮廓检测是轨道几何参数检测的重点和难点。采用二维平面靶标对激光摄像传感器进行标定,建立世界坐标系和图像坐标系的标定模型。通过棋盘格进行实验标定,获取300组数据,采用非线性最小二乘法来标定模型参数。结果表明:采用非线性最小二乘法能够将棋盘格水平和垂直的测量误差控制在0.3 mm左右,该方法能够很好地运用到钢轨轮廓测量中。