基于机器视觉的工业机器人定位系统研究

随着《中国制造2025》提出,工厂对“智能制造”的战略地位迅速提升。工厂对智能设备的要求越来越高,传统的工业控制技术早已不能满足高质量产品生产的指标要求,尤其是在一些精度要求高、产品前沿报废率低的企业。近年来,机器视觉技术发展迅速,能够适应高要求、高精度的定位需求,机器视觉的引入极大的拓展了机器人的应用领域,对工业自动化发展具有重要意义。本文引入ABB机器人(IRB120)为基础,研究并构建一套基于机器视觉的工业机器人锂电池载流片定位系统。整个系统包括机器视觉系统和机器人控制系统,由机器人本体及控制器、CCD相机、计算机、图像采集卡、光源及软件系统构成。整个系统通过机器人与CCD相机的坐标系标定,模板标定,CCD相机获取锂电池载流片图像,对图像特征进行预处理,分类标记功能,图像处理技术,目标定位算法处理后,将锂电池载流片的定位信息通过通讯传输给机器人控制器,控制机器人执行完成锂电池载流片的定位任务。     

基于机器视觉的全自动汽车零件筛选系统

为了解决零件离线人工检测效率低、精度低的问题,设计了包括图像采集模块、图像处理识别模块、零件传送筛选模块的基于机器视觉的汽车零件自动筛选系统,提供了传感器触发CCD捕捉图像的信号调理电路,研究了适合汽车零件筛选的数字图像预处理、分割及模式识别方法.测试结果表明该系统运行平稳、检测迅速、分类准确,从而降低人力成本,提高了零件检测的生产效率、产品质量和自动化程度,该项目还可以推广到其他表面质量检测的行业中.     

基于机器视觉的全自动智能包装系统

针对玻璃瓶自动装箱环节,研制了一种与机器视觉相结合的在线监控智能包装系统。检测单元由带cameralink接口的工业相机和工业计算机组成,采用了改进的canny算子以实现边缘检测和目标识别,根据下位机通信协议运用VisualBasic 6.0的ActiveX技术中的MSComm控件实现完成控制信号的传递,利用可编程逻辑控制器+伺服驱动器构成运动控制模块实现搬运动作。该系统经过反复实验验证,能够完全代替人工监测集瓶区,快速完成搬运动作,有效地提高了物流自动化程度。     

基于机器视觉的解包取膜系统改良设计

在原有的基于六自由度机器人的解包取膜系统基础上,提出了一种基于机器视觉的改良设计方案,系统与解包段PLC和机器人控制器建立通讯,采用CCD相机采集烟包平面图像,利用计算机视觉技术对图像进行处理并分辨出烟包上是否含有塑料薄膜或纸板,从而控制机器人和进出料执行机构执行相应动作.测试结果满足工业要求,从而为解包系统设计提供了一套可行的改良方案.该方案不仅提高了产线生产效率,同时也降低了企业的人工成本.     

基于机器视觉技术的微操作系统

通过研究机器视觉技术在微操作系统中的应用,分析了机器视觉在微操作系统中应用与在其他系统中应用的不同之处,介绍了微操作系统的组成结构。着重分析了机器视觉技术在系统中的具体应用,并且通过实验进行了验证。结果表明,该系统能够精确定位目标位置,有很高稳定性,为系统自动化奠定了技术基础。     

基于机器视觉的光电传感器焊缝自动识别方法

针对光电传感器焊缝自动识别的F1较低、方法复杂度较高和存在识别时间较长的问题,提出基于机器视觉的光电传感器焊缝自动识别方法。通过机器视觉技术采集光电传感器焊缝图像,利用高斯模型检测出图像的目标区域,结合海森矩阵提取目标区域的特征点,将提取的特征点输入到量子门神经网络模型中,得到识别结果。仿真实验结果表明,所提方法的光电传感器焊缝自动识别复杂度低,且识别效率与F1值均较高。     

基于机器视觉的全自动定值灌装系统

研发出一种基于机器视觉的全自动定值灌装系统,采用CCD摄像机和图像采集卡采集图像,运用图像二值化、中值滤波及模板匹配等技术计算出桶口中心坐标,步进电机驱动二自由度移动平台,带动喷枪移动到桶口上方,实现桶口的自动定位。     

基于机器视觉的光学元件表面洁净度检测仪研制

针对SG-III精密光学元件表面洁净度检测特点,提出了基于机器视觉的检测方案。设计了三维电控平台和夹持架,选用步进电机和光栅尺实现闭环高精度控制,采用线阵CCD作为图像采集设备,选用卤素灯作为光源,利用图像处理技术得到污染物的特征参数。对340mm*340mm的光学元件测试表明,检测仪能在11分钟内完成单面扫描和分析,识别15μm以上的污染物,大大提高了检测效率。该技术可应用于多种精密表面检测项目。     

深水气井套管接头密封圈气密性分析

高压气井的套管在下入过程中,随隔水管在海洋环境中发生弯曲变形或振动,承受非均匀外载,使接头密封结构变形不一致,导致密封性能降低。应用线性Drucker-Prager塑性模型模拟作为套管接头二级密封的聚四氟乙烯密封圈,应用ABAQUS有限元软件建立高压气井套管接头密封模型,并分析聚四氟乙烯密封圈在内外压力作用下环密封面上的接触应力。结果表明:当套管外壁有集中载荷作用时,密封面上接触应力呈波浪形变化;集中载荷作用区域两侧60°位置上的密封面的接触应力最低,是套管密封最容易失效的区域。     

基于机器视觉系统的颜色识别

应用NI公司应用程序开发平台labVIEW,通过编写程序建立虚拟仪器系统并组建简单的外部硬件设备系统,实现了对图像的采集和处理,可以识别出不同颜色的物体,以及计算出该物体的面积,中心坐标等物理参数。我们可以利用这些参数作为下位机的控制信号,为后续物体的筛选和分级做好准备。经实验证明,采用该机器视觉技术是能准确实现番茄色选的,并得到番茄的物理参数,为后续系统开发研究提供了重要依据,也为机器视觉技术的广泛工程应用提供了重要理论支持。     

一种基于机器视觉的全自动灯检机图像采集系统

介绍了一种全自动灯检机检测液体制剂的图像采集系统技术,该技术采用LED/激光组合照明系统和高速摄像头,通过五工位、双头模式,实现高速摄取和处理旋转制剂瓶内可见异物动态图像,同步完成旋转制剂瓶内液位、瓶盖和瓶壁裂纹等项目检测,以达到高效率和最佳检测效果。     

基于虚拟仪器技术的电池夹视觉检测系统

针对生产过程中人工检测零件尺寸制约生产速度的情况，采用一种基于虚拟仪器的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，如平均滤波、平滑处理和局部增强处理等，完成视觉检测。经过测试，从图像采集到图像处理到得出结论，耗时不超过240ms，满足性能指标的要求，该系统开发周期短，检测速度快，充分发挥了虚拟仪器技术功能强大、扩展性强的特点。     

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。     

基于机器视觉的阀芯自动装配系统

针对球阀阀芯自动装配过程中存在装配柔性低、时常无法精确定位的问题,基于机器视觉技术,构建了一套在线机器视觉系统.采用NI Vision Assistant模块对系统及图像进行快速、准确的标定,并在其中对零件图像进行预处理、模式匹配以及边缘检测等修正处理.在LabVIEW中调用Vision Assistant节点,得出零...     

基于机器视觉的四通阀自动钎焊定位系统

为了提高四通阀焊接的速度和精度,提出了四通阀自动钎焊定位技术及系统。运用基于图像处理方法的计算机视觉技术,实现了对空调零件四通阀钎焊坐标的快速准确定位。采用近红外背光源进行照明,实现了对四通阀圆心坐标及侧面高度的自动检测。采用近红外背光源能使成像边缘更清晰易辨,具有环保节能、寿命长等优点。该系统主要通过阈值分割和PCA算法分别实现对四通阀铜柱圆轮廓提取和铜柱高度的水平投影,通过形状匹配和直线拟合获得圆心相对坐标和高度,实现对四通阀钎焊定位的检测。该系统具有速度快、准确率高、系统运行稳定等优点,在工业上的四通阀钎焊中具有较好的应用性和广阔的发展前景。     

基于机器视觉的表针自动码垛系统

为了解决表针生产过程中的自动码垛问题,设计了基于机器视觉的表针自动码垛系统。在表针自动码垛系统中,通过安装在平面关节型机器人上的工业相机,对送料转盘进行图像采集。结合几何轮廓定位和斑点分析等图像处理技术,对图像特征进行提取,获取送料转盘上随机分布的表针位置信息与正反面信息。借助优化后的表针吸嘴和手眼标定技术,通过平面关节型机器人以一定间隔交替分拣正面表针和反面表针。正面表针由平面关节型机器人直接码垛,反面表针经过180°旋转机构翻转后再进行码垛,从而实现表针的全自动码垛。通过试验确认,基于机器视觉的表针自动码垛系统可以满足多种不同规格表针的码垛要求,定位精度、效率与稳定性高,误差小。     

机器视觉半导体分选系统的研制

大批量混杂废旧半导体电子元件的自动分选对其后续环保再生处理有很重要的作用,目前多为人工目检,精度不高,效率低.设计了一种基于机器视觉OCR图像处理技术的自动分选系统,系统中废旧半导体电子元件的进料、图像获取、识别分类全流程计算机自动控制.经测试系统技术指标为:分选速率1-2个/秒,识别率70％以上,误识率小于2％.     

基于视觉技术的扣式电池自动检测系统设计

介绍扣式电池自动化检测系统的实现方法,以实现其在线检测。设计了该系统硬件模块组成和控制系统结构,基于机器视觉的外观缺陷检测是重点,设计了分布式机器视觉系统组成方案,以实现并行检测。上位机软件具有系统控制、图像处理等功能,并包含能够实时显示的人机界面。