机器视觉在纺织智能化中的应用

机器视觉作为一种新型、高科技、智能化的信息获取手段,在纺织行业得到了广泛的应用,在提高产品质量和效率、降低成本等方面发挥了重要作用。对机器视觉技术在纺织智能化中的应用展开研究,并对其在纺织企业生产过程中的应用趋势进行展望。     

机器视觉在纺织检测中的应用

介绍机器视觉的研究内容，比较机器视觉与人类视觉的差异，论述机器视觉检测中几种基本技术，阐述机器视觉在纺织检测领域中的应用。     

机器视觉在服装尺寸自动测量中的应用

利用机器视觉技术精确地提取服装图像的轮廓边缘和确定图像拐点位置,采用快速模糊边缘检测算法和有效的基于Freeman链码的拐角点检测算法,准确地检测图像的边缘和图像上的拐点。并具有实现简单,处理速度快,鲁棒性强的特点。     

机器视觉技术在疵点检测中的应用

介绍了机器视觉系统及应用于坯布疵点检测的现状，全面总结了最新国内外对于疵点检测的各种算法及其优缺点。提出生产实际中检测算法的研究方向。     

机器视觉技术在果蔬的识别和分级中的应用

机器视觉技术在农产品品质检测方面的研究和应用发展迅速，为了能充分了解国内外在果蔬方面的研究状况，本文综述了机器视觉技术在果品和蔬菜的识别和分级中的研究进展，以供参考。     

机器视觉技术在工业检测中的应用综述

本文主要综述机器视觉技术在国内外领域的研究应用状况等,以输血袋的字符在线识别为例讲述视觉技术在工业生产上的智能检测应用,同时也阐述了机器视觉在应用中存在的一些问题。     

机器视觉技术在粮食品质检测中的应用进展

机器视觉检测技术是通过获得图像,对图像处理分析的无损检测技术。随着图像技术专业化发展和计算机成本的不断下降,机器视觉检测技术在农产品方面应用会越来越广泛。为了充分了解这方面的技术,介绍国内外机器视觉技术在粮食等农产品表观品质、破损等方面的研究动态,展望机器视觉技术在粮食方面的发展前景。     

机器视觉技术及其在包装印刷质量检测中的应用

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工怍环境或人工视赏难以满足要求的场合，     

机器视觉在网球捡球机器人中的应用研究

机器视觉技术是近几年逐渐发展起来的全新技术,原理主要通过计算机对人的视觉进行模拟与识别,是智能制造和自动控制领域较为关键的技术。网球作为一项时尚运动得到了越来越多的人喜爱,但球场快速捡球是一个难题。因此,研制一种智能化程度高,行进能力灵活,操作简单的自动捡球机器人有较好的市场需求,应用机器视觉技术到该领域是一种新的尝试与实践。     

机器视觉在印刷质量检测中的应用

机器视觉（Machine Vision），顾名思义就是将自动控制机器的能力和视觉传感结合起来。形象地说，人通过眼睛感知外部世界的变化，然后通过大脑进行分析处理、作出判断，最后由手和脚完成动作。机器视觉就是将这一过程通过具有运算能力的自动化控制设备来完成的。具体来说，机器视觉是用摄像机代替人眼，用计算机代替人的大脑来进行测量与判断的。     

全自动印刷设备中的机器视觉技术

机器视觉就是利用机器代替人眼来做判断、测量和识别。其特点是高速、非接触式、客观和精确。在现代工业向着高度自动化、智能化发展的今天,机器视觉技术在各行各业的应用越来越广泛。同样在印刷行业的各种全自动设备中也能见到它的影子。     

机器视觉在印刷质量检测中的应用

一、机器视觉检测系统的工作原理 1.机器视觉的含义 机器视觉(Machine vision),顾名思义就是将自动控制机器的能力和视觉传感结合起来.形象的说,人通过眼睛感知外部世界的变化,然后通过大脑进行分析处理、作出判断.最后由手和脚完成动作.机器视觉就是将这一讨程通过具有运算能力的自动化控制设备来完成的.     

机器视觉技术在大米品质检测中的研究进展

粮食事关国运民生。随着我国经济的高速发展以及人们生活水平的不断提高,人们对粮食的需求也由追求数量转变为追求质量,对优质大米的需求也越来越大,提高大米品质对稳定国内市场以及出口国外市场具有重要意义。利用机器视觉技术可以对大米的加工品质及外观品质进行快速、无损检测,对于提高大米的品质至关重要。本文综述了近年来国内外学者利用机器视觉技术在大米加工品质和外观品质中的研究现状与应用,并对今后大米品质检测技术的发展做出了展望。     

机器视觉技术在果蔬的识别和分级中的应用

机器视觉技术在农产品品质检测方面的研究和应用发展迅速 ,为了能充分了解国内外在果蔬方面的研究状况 ,本文综述了机器视觉技术在果品和蔬菜的识别和分级中的研究进展 ,以供参考     

机器视觉在蚕茧表面积测量中的应用

针对传统评茧方法的缺陷,提出了基于机器视觉技术的蚕茧表面积测量方法。利用机器视觉系统拍摄蚕茧图像,根据图像的灰度分布特征,通过Otsu法分割蚕茧图像得到二值化图像,将蚕茧看作椭圆体,由蚕茧区域的长轴和短轴值计算出蚕茧表面积。根据蚕茧的边缘图像,利用最小矩形法确定椭圆长轴和短轴的值,可以测量任意旋转角度的蚕茧表面积。实验结果表明该方法是有效的,为科学评茧提供了依据。     

机器视觉在玉米籽粒品质检测中的应用研究

机器视觉应用于玉米籽粒品质检测有助于实现玉米品质鉴定、种类识别和分级工作的自动化、智能化,一些研究者已经开展了相关研究工作,有部分成果已经开始投入应用.对现有成果及时总结能够发现问题和不足,推动相关工作进一步深入发展.文中从图像预处理、品质鉴定、种类识别、分级4个方面对相关工作进行了综述,从应用方向、图像采集、特征提取与模式识别等方面分析了存在的问题,指出了今后一些具体的工作方向,可供今后开展相关工作参考.     

机器视觉技术在农产品色选机上的应用

我国是一个农业大国,农作物产量居世界第一,农作物的加工量也位于世界第一位。色选机是利用被筛选农作物的光学特性进行光学检测和分选的一种自动化设备,它大大提高了农作物的加工效率,解放了手工等人力劳动强度。它综合采用了现代光学、电子计算机等领域的高新技术,而机器视觉技术作为农作物色选机的核心技术,结合当前图像处理算法的迅猛发展,机器视觉算法也在不断更新换代,农作物色选机的应用也日新月异,色选机的准确率和实效性不断得到提高,进一步提高了农作物的加工效率。     

计算机立体视觉技术及其在纺织业中的应用

计算机立体视觉技术主要包括直接三角法、莫尔条纹法、位相测量法和傅里叶变换轮廓法等,全文分析了这几种方法的基本原理和主要优缺点,并介绍这一新兴技术在纺织业中的应用情况及发展方向。     

机器视觉技术在谷物识别与分级中的研究进展

机器视觉技术在农产品品质检测方面的研究和应用发展迅速，为了能充分解国内外在谷物方面的研究状况，综述了机器视觉技术在大米、小麦、玉米以及其它谷物的识别和分级中的研究进展。     

基于机器视觉系统在饮料行业中的应用研究

针对饮料行业中存在的质量检测及如何提高生产效率问题,提出了运用机器视觉系统对其进行分析应用,使得企业能够达到生产要求,并且大大提高了生产效率。