基于标签预留Softmax算法的机器视觉检测鉴别语义分割迁移学习技术

面向机器视觉检测鉴别的语义分割卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型能识别、测量被测对象的零部件、尺寸等特征,针对机器视觉检测鉴别增加识别零部件或关键部位的需求,以及进一步迁移学习会损失CNN模型部分权值的问题,提出一种基于标签预留Softmax算法的语义分割迁移学习技术....     

机器视觉及其在制造业中的应用

介绍机器视觉技术的发展、机器视觉原理和机器视觉系统的组成部分。从基于产品特征的检查和机器人的视觉引导这两个方面，概述机器视觉技术在制造业中的应用，并探讨机器视觉技术存在的问题和解决方法，最后对机器视觉的应用前景进行了展望。     

机器视觉在烟草行业的应用

介绍了机器视觉技术的基本原理和组成,结合目前烟草行业常用的小包、务包包装质量检测系统介绍了机器视觉系统的软、硬件构成.提出了采用机器视觉技术进行小包、条包瑕疵剔除技术中的除对率和除全率概念.列举了机器视觉在烟草行业包装质量检测中的典型应用.指出机器视觉技术在烟草质量检测方面的发展方向.     

基于机器视觉技术的药品瓶包装在线检测系统

针对药品玻璃瓶包装的检测,提出了一种基于机器视觉技术的、适于实时在线检测和控制的方法。介绍了基于HALCON机器视觉软件的药品玻璃瓶包装在线检测系统的硬件结构组成、软件平台及结构层次以及在药品瓶包装批号、装液量、标签检测中的实际应用;指出了检测系统的特点与应用前景。     

基于物联网的智能无人生产线系统研究

传统的人工生产线效率较低,无法适应大规模工业生产需求。鉴于此,提出了一种基于物联网的射频识别与机器视觉相结合的智能无人生产线系统。该系统以射频识别(RFID)为技术基础,通过识别零件上的标签来实现控制和管理,以空间坐标系化的算法使机器人自动装配,基于深度学习的机器视觉算法实现零件装配成功率检测,通过相机拍摄的大量装配照片形成数据集,搭建并训练神经网络模型进行检测。生产线各部分通过局域网连接,从而实现生产线的无人化和智能化作业。     

机器视觉概况及其在轴系部件测量中的应用

介绍了机器视觉的概念、基本组成。重点阐述了机器视觉中关键技术的发展现状。分析了机器视觉在轴系部件测量中的应用情况。展望了机器视觉的发展趋势,强调了机器视觉技术在提高市场竞争力中的重要作用。     

三维语义场景复原网络

从不完整的视觉信息中推断出物体的三维几何形状是机器视觉系统应当具备的重要能力,而识别出场景中物体的语义是机器视觉系统的核心。传统方法通常将二者分离实现,本文将场景复原与目标语义紧密结合,提出了一种三维语义场景复原网络模型,仅以单一深度图作为输入,实现对三维场景的语义分类和场景复原。首先,建立一种端到端的三维卷积神经网络,网络的输入是深度图,使用三维上下文模块来对相机视锥体内的区域进行学习,进而输出带有语义标签的三维体素;其次,建立了带有密集体积标签的合成三维场景数据集,用于训练本文的深度学习网络模型;最后通过实验表明,与现有的语义分类和场景复原方法相比,语义场景的复原接收区域增加了2.0%。结果表明:三维学习网络的复原性能良好,语义标注的准确率较高。     

基于机器视觉的开放式数控系统软件平台运行效率研究

机器视觉与开放式数控系统相结合,有助于开发数控系统的视觉检测、状态诊断和加工误差补偿等功能。基于常用的开发软件平台与机器视觉库,对具有机器视觉功能的开放式数控系统软件平台运行效率进行研究,通过试验比较了各种方案的运行效率,并以数控曲线磨削为例,研究了基于机器视觉的加工误差补偿效率。根据研究结果,给出了运行效率优化方案,为基于机器视觉的开放式数控系统软件平台选择提供了依据。     

机器视觉系统发展及其应用

介绍了机器视觉系统的概念、特点以及系统的组成。重点阐述了机器视觉系统中的照明、镜头、相机等关键技术的发展现状。分析了机器视觉系统在工业、农业、医学等多个领域的应用情况,展望了机器视觉的发展趋势。     

面向AGV导航的双目立体相机研究

根据使用场景及应用需求，提出采用X角点构成视觉标签，利用视觉标签标记场景中关键路径点的方式实现AGV的定位和路径规划的视觉导航方法。搭建双目立体相机，基于段测试X角点检测算法，识别视觉标签、建立标签坐标系统，根据视觉标签库中的预存信息检索、确定AGV的地图位置；基于视觉标签局部坐标系统，确定AGV的姿态信息，在简化导航复杂度的同时，保证AGV路径控制和运行控制精度和可靠性，进而实现基于视觉标签的自动导航和运动控制。将双目立体相机应用于AGV现场试验，结果表明，所搭建的双目立体相机能够为AGV的视觉导航提供信息，开发的基于视觉标签的导航算法具有较好的鲁棒性，视觉标签的正确识别率达95%，双目立体相机定位误差小于2%，充分发挥了视觉导航的优势，能够完成园区内的可靠自动运行。     

基于机器视觉的螺钉在线检测

介绍了一种基于机器视觉技术的非接触式螺钉在线检测系统。该系统利用CCD相机采集图像,经过拉普拉斯锐化算子、中值滤波等图像处理,可获得清晰的螺钉轮廓图像,再利用机器视觉的相关几何运算测量出各个螺钉几何参数,实现螺钉的在线检测。实验表明,该系统检测速度快、精度高,具有很好的推广应用价值。     

基于卷积神经网络的设备安装位置智能识别方法

该文针对IT系统集成机柜建立了一套基于卷积神经网络的柜内设备智能识别系统。设计基于图像处理和深度学习的识别算法以实现机柜内设备安装位置的检测识别。建立设备图像数据集对YOLO模型进行训练,得到合适的加权系数,使模型损失函数值最小;将训练好的模型对实际环境中的机柜进行检测并与其他经典方法进行对比。实验结果显示,该系统检测的准确率和实时性都优于其他算法,准确率最高达到93.9%。对于建立基于机器视觉的设备识别和控制系统有重要意义,可以在一定程度是上取代人工识别和操作。     

机器视觉在轮胎检测领域的应用研究

将先进的机器视觉理论成果应用于航空轮胎的表面质量检测,为复杂的轮胎测量提供实时、有效的测量途径。通过研究实现了一个航空轮胎表面缺陷识别系统,该系统在机器视觉平台下用分时和同步两种方式实现了航空轮胎的各种表面缺陷在线检测。该系统可使检测时间缩短至15～30s,达到在轮胎生产过程中实时监控的目的。     

基于机器视觉的平板式数粒机检测方法

以现代药品包装为应用背景,以新型平板式数粒机为研究平台,以机器视觉技术为研究重点,提出了一种基于机器视觉的平板式数粒机的检测方法。该检测方法可用于药品颗粒的缺陷检测和计数算法的研究。实验结果表明,基于机器视觉的平板式数粒机检测方法可达到用户的要求,实现高速度、高效率、高精度的在线检测计数。     

多特征连续软包商标生产工艺体系的研究

传统的单张软包商标已不再适用,多特征连续软包商标是集商标印刷色彩的清晰度、色彩的递变和商标中各图案的位置精度于一体,一次性将多枚激光全息防伪图案和凸字烫金烫印于连续卷盘软包商标中,同时采用机器视觉检测系统,用于多特征的连续烟标质量的检测,将烟标印刷和烫金的各种缺陷记录在计算机中,并通过构建电子清废系统剔出连续卷盘的废品,为其他连续卷盘软包商标的生产改革提供了借鉴.经过测试和调整,最终达到了预期的生产目的.     

基于机器视觉的智能定位与检测技术研究

基于机器视觉工作原理,对机器视觉的智能定位与检测等相关技术进行了研究,设计了一种基于机器视觉智能定位与检测系统,对视觉跟踪精度进行测试,跟踪精度约为（-0.2°～＋0.2°）,并将该技术应用于LED球泡灯自动化装配线,可满足装配线的实际生产需求.     

基于机器视觉的隧道衬砌裂缝检测算法综述

《公路隧道养护技术规范》中明确指出隧道裂缝的调查是专项检查项目之一。目前常采用人工检测,漏检不可避免,为克服此缺点,用机器视觉的方法实现自动化检测已成为近年来该领域里国内外主要研究手段。在机器视觉研究方法的背景下,对目前国内外关于隧道混凝土衬砌裂缝检测算法的研究进行了较全面的综述,包括衬砌图像预处理、裂缝的检测、干扰的剔除、裂缝宽度的测量及误差分析4个部分,并对所采用的算法进行了优势及不足的比较,最后给出结论和未来设想。     

基于白色与黑色像素区域相间明显的快速边界获取算法

在实现工业机器视觉系统时,边界获取成为必不可少的一环,为了提高边界获取的速度和生产效率,介绍一种边界获取的简单有效的新方法,该方法是基于白色与黑色像素区域相间明显的条件下提出的。其主要思路是通过计算连续黑白像素宽度及相关处理,获得边界。该方法检测目标时快速,稳定;通过选取不同的像素宽度阀值,可以方便地检测出相应的不同的边界。此方法适用于处理速度要求非常高的工业机器视觉中特征边界的边界获取。     

基于机器视觉的电子元件在线质检分类系统设计

为了解决电子元件蜂鸣器出厂时人工质检效率低、容易伤害分拣人员听觉等问题,设计了基于机器视觉的电子元件在线质检分类系统。该系统主要由自动上料、视觉检测、声音检测、电极控制和下料控制这5个部分组成,由PLC主控制器、OpenMV视觉检测模块、声音识别模块以及步进电机等配合完成蜂鸣器的自动上料、检测和等级分类功能。经过现场调试及应用表明,该控制系统提高了蜂鸣器的质检分类效率,其效率是人工质检的1.9倍,准确率提高了9.4%,每台设备至少替代3名工人,节约了企业的成本。