基于机器视觉的点阵字符识别系统设计

设计了一种基于机器视觉的包装盒上点阵字符的自动检测与识别系统。详细论述了点阵字符的缺陷,系统的设计目标、结构与总体框架、主要硬件配置、点阵字符识别算法及喷码缺陷检测。测试结果表明该系统简单、经济、实用。为食品药品召回制度的顺利实施提供了技术物理支撑。     

基于深度学习算法的英语语法纠错系统设计

由于英语单词使用场景的不同,经常出现单词构成的短句或长句与相邻长句语法不相匹配,出现语法错误,因此,需要通过语法纠错系统对其错误单词加以修正。一般情况下,纠错系统通过对单词组合序列与大词库语法数据进行对比,根据匹配度的对比结果,对差异单词及其组合顺序进行重组,以此实现纠错的效果。但是在这个过程中,大词库语法的信息储量严重制约纠错效果与纠错效率。为了打破大词库语法信息对纠错系统的制约,采用深度学习算法,通过重构深度学习硬件框架,实现算法底层硬件功能的重新配置;利用深度学习算法,对系统软件纠错计算参量加以优化,全局替换深度学习算法,增加系统纠错自我学习能力,摆脱大词库语法信息的制约。测试结果表明,设计系统的整体纠错能力较好,系统整体稳定性较佳,具有一定应用价值。     

基于机器视觉的荧光磁粉自动检测系统设计

现有荧光缺陷检测技术主要采用人眼视觉判定与半自动化等方式,针对目前存在的检测效率低、对人体辐射损伤大等问题,提出一种基于机器视觉的荧光磁粉自动检测流水线系统。该系统具备自动磁化、缺陷检测及智能分拣等功能,实现检测过程的全自动;采用基于梯度聚类算法的磁痕缺陷识别方法,可根据缺陷特征进行检测模式分类,以提高缺陷检测的准确性。实验结果表明:该系统实现工件缺陷的全自动化检测,平均识别正确率高达98. 53%,检测效果较好,具有较高推广价值。     

基于机器视觉的工业机器人自动分拣系统设计

经济的发展推动了我国工业自动化进步,自动分拣是工业自动化中的一部分,传统的工业机器人自动分拣系统的分拣精确度较低,无法满足目前的工业化生产需求,因此基于机器视觉设计了新的工业机器人自动分拣系统.硬件部分设计了CCD图像采集器和运动控制卡,软件部分首先处理了工业机器人自动分拣图像,其次基于机器视觉识别了自动分拣工件类型,...     

基于机器视觉的机器人自动上料系统设计

本文提出一种基于机器视觉的机器人自动上料系统的设计方案.系统利用相机对工件形状、大小和位姿信息进行采集,上位机的图像软件进行处理并与设定好的标准模板进行特征匹配,最后通过PLC控制的工业机器人利用获得的位姿信息进行快速抓取,触摸屏能够作为操作平台和监控设备来保障系统稳定运行.实验结果显示,自动上料系统能够精确抓取物体,...     

基于Blob算法的机器视觉系统设计与实现

本文设计了一种基于Blob分析的智能机器人视觉系统.在此基础上提出识别规则物体的方法,利用不变矩、图形的面积和周长比来识别物体的形状,并采用Blob算法求取目标物的中心坐标及其任一斜边与坐标轴之间的夹角,从而识别出规定形状的物体,实现对微小或缓慢运动的目标物的定位.系统选用VCSBC4018智能摄像机来完成场景图像的采集及量化任务,并利用其自带的嵌入式操作系统及开发平台编写相应的目标识别与定位程序.实验结果表明,该系统能满足实际项目中对目标姿态信息的需要,目标识别准确率达到100%,定位相对误差小于4%.     

基于机器视觉的零件表面瑕疵自动分拣系统设计

针对精密零件表面瑕疵人工检测工作量大且人为误差较大的状况,将计算机视觉技术用于精密零件表面瑕疵检测分析中,并结合嵌入式系统控制分拣机构对零件进行自动分拣。本文设计的一个基于机器视觉的零件表面瑕疵自动分拣系统,采用图像处理及模式匹配的方法,实现了零件表面瑕疵自动分拣。     

基于机器视觉的计量数据采集系统设计

传统系统在计量数据采集应用中存在数据冗余度较高的问题,因此提出基于机器视觉的计量数据采集系统设计。系统硬件方面,设计了计量数据采集器、电源电路以及通信接口3个核心硬件设备。软件方面,利用机器视觉技术采集计量图像数据,对图像数据进行还原和增强处理,再通过提取计量显示特征,进而提取计量数据。实验证明,设计系统采集的计量数据冗余度低于传统系统,具有良好的应用前景。     

基于机器视觉的数据中心机房安全监控系统设计

针对当前校园网数据中心机房人力监控费时费力,传感器式无人监控成本过高的问题,提出了一种基于机器视觉的数据中心机房安全监控方案,分析了该系统的工作流程和特点,介绍了采用背景差分模型实现该系统的设计方案,并进行了测试和分析。测试表明,该系统可达到预期设计的目的。     

基于机器视觉的元器件分拣系统设计

随着教育行业的兴起与发展,在众多高校中,电子专业课程的实验室和关于电子的社团在元器件管理方面会存在一些问题,比如元器件的存储存在不同型号元器件混合在一起该如何去解决的问题。在目前,元器件存储分拣通常需要花费大量的人力和时间。近年来,世界智能化程度越来越高,我们可以通过智能机器视觉来代替人工去识别大量的元器件混合场景,以提高分拣效率,降低传统分拣时间精力浪费的问题,减少重复枯燥的分拣工作。本系统主要针对传统元器件分拣方法准确率和效率低等问题,设计一个基于机器视觉的元器件分拣系统,可以广泛应用于数电实验室和社团元器件混合等多种需要进行元器件分拣分类识别的应用场景,具有较高的准确率和实时性,克服了人工分拣工作效率和正确率较低的问题。     

基于深度学习的文本自动纠错系统设计与实现

为解决办公人员在进行文档写作时存在各种文本格式和内容错误的问题,设计基于深度学习的文本自动纠错系统,用于辅助办公人员的写作和校对工作;分析办公人员的文本纠错需求,并进行文本格式与内容纠错方法研究;设计系统由写作模板生成、文本格式纠错和文本内容纠错三个功能组成;首先,设计文本要素识别与检查算法并基于VBA技术实现文本格式校对;然后基于Seq2Seq深度学习模型训练字词、语法和标点符号查错模型完成公文内容纠错,并根据办公人员工作需求建立纠错辅助字库提升系统纠错准确率;最终,通过系统测试实验结果表明,设计系统能够极大地提升办公人员写作效率并减轻文本校对工作负担。     

基于机器视觉的机械手装配系统设计

为了解决工业生产过程中料板的自动装配问题,提出了一种基于机器视觉的机械手定位装配检测系统,建立了实验平台。系统通过工业相机对料盘进行图像采集,将所采集的信息传送给工控机,借助图像处理程序,采用图像预处理实现了对图像的降噪,结合BLOB分析对图像特征进行了提取,获得了料盘上装配孔的位置信息,通过控制机械手动作,移动到装配位置,旋转相应角度,实现料板的自动定位装配。实验结果表明,该系统装配准确度高,误差小,满足了工业上的要求。     

基于机器视觉的航母舰面目标跟踪系统设计

针对航母舰面目标智能监控的问题,设计实现了一种基于机器视觉的航母舰面目标跟踪系统.该系统主要由前端跟踪处理系统和后台存储系统组成,前端实时获取舰面目标运动视频,并输入到处理器中进行目标跟踪,同时负责分析目标的异常运动;后台主要负责视频信息和跟踪目标框位置信息的记录.经过测试,系统跟踪的准确性和实时性较高,能够满足舰面实...     

一种机器视觉的题目符号智能识别系统设计

针对目前纠错过程中抄写错题题目的耗时、费力,且经常抄错题目等问题,提出了一种基于机器视觉技术的题目符号智能识别系统.通过VS 2010与OpenCv开发的题目各类符号识别算法,对采集到的题目符号图像进行预处理,结合题目符号的笔画特征进行一系列的数学形态学的处理,开运算和闭运算来消除不同学科不同类型的题目中的不同类型的符...     

基于机器视觉的双足机器人寻迹系统设计

双足行走机器人的步态规划、步态交换稳定性控制和行走轨迹识别是其研究重点,机器人控制系统设计的合理性直接决定机器人本体的最终行走性能。同时,合理设计双足机器人的运动机械结构,降低了运动控制难度。双足机器人寻迹系统的步行运动,需要多个关节的协同控制,来保证重心的稳定性,这对双足机器人寻迹系统的硬件尺寸和关节质量有一定的限制。在特定场景中对机器人的寻迹是一个复杂的系统,包括视觉采集、图像预处理、导航线提取、路径规划、机器人控制等算法。因此,本文讨论了基于机器视觉的双足机器人寻迹系统的设计,并对系统设计进行了探讨和分析,以确定机器人各部分都能得到灵活处理。     

基于机器视觉的机加工缺陷检测系统设计

本文设计了一个基于机器视觉的机械加工缺陷检测与定位系统,着重阐述了该系统的工作原理,讨论了相关的图像处理、检测及识别算法,仿真实验均用MATLAB编程实现,仿真结果证明了该方法的可行性.采用该方法能够有效的检测、定位并识别出工件表面的缺陷.     

基于机器视觉应用的电力设备识别技术研究

电力行业作为社会与经济建设中的中流砥柱,推动电力行业高质量发展就成为助力社会经济发展的主要因素.电力系统是否能够安全、稳定的运行,直接关系到国民经济的发展.各种电力设备在日常运行的过程中极为容易受到各种因素的干扰,一旦电力设备发生故障,极为容易影响电力系统整体的稳定性.对于当前复杂的电力系统来说,如果仍旧沿用传统人工巡...     

基于机器视觉的田径运动竞赛裁判系统设计

传统田径运动竞赛抓取运动员擦线的瞬时效果不佳,因此提出了结合机器视觉技术的田径运动竞赛裁判系统。在硬件设计上,通过主机、上位机和从机3个部分掌握赛道、选手以及系统之间的动态变化情况。在软件设计上,设计了运动员轨迹的动态采集、还原竞赛现场以及最终显示裁判判定结果的模块。为了验证系统的可行性,分别从系统的功能和效果两方面进行测试。实验表明,设计系统功能运行正常,且采集处理田径竞赛瞬时图片的速度快于传统的系统。设计的结合机器视觉辅助的田径运动竞赛裁判系统可以广泛应用于田径运动竞赛的赛场。     

机器视觉及其在工业检测中的应用

1 机器视觉概述 作为一门新兴的学科,机器视觉近20年来一直以迅猛的速度发展,自90年代中期以来,机器视觉的发展已经从最初的实验室研究阶段逐渐走向实际应用的发展阶段.尤其进入21世纪以后,机器视觉在各行各业的应用得到了前所未有的普及和推广,理论研究也在高分辨率的多灰度图像处理、三维视觉模型、模式识别和神经网络等领域内取得了很大的进展.     

基于机器视觉的动态多点手势识别方法

提出了一种高效的基于HSV颜色空间的多目标检测跟踪方法,实现通过摄像机实时检测跟踪多个指尖目标;定义了一套基于指尖运动轨迹的动态手势模型,并提出了动态手势识别方法;对于两点动态手势,通过BP神经网络进行手势学习和手势识别,而对于模拟鼠标手势和四点动态手势,利用指尖之间相互位置关系进行手势识别.测试结果表明,该方法能够快速、准确的跟踪多个运动的指尖目标并进行动态多点手势识别.