基于计算机视觉的汽车收费系统

给出了一种基于计算机视觉的汽车收费系统 ,该系统由传感装置、图像采集系统和计算机车牌识别和收费管理系统组成 .当埋地线圈检测到汽车通过关口时 ,发出信号给图像采集系统 ,摄入并采集到车牌图像后 ,经识别软件得到汽车的牌照号码 ,由收费系统查询相应的数据库 ,进行收费、通缉报警等操作     

基于计算机视觉的行人检测方法研究进展

基于计算机视觉的行人检测方法可有效提高行人检测效率,已广泛应用于智慧城市、辅助驾驶等场景。文章对行人检测涉及的图像分割、特征提取、机器学习和分类与定位等方法进行了归纳,综述了各种方法的主要思想、适用性和局限性;同时介绍了行人检测算法的评价指标,对算法性能进行了分析;最后总结了行人检测方法的研究进展,并对未来的发展方向进行了展望。计算机视觉作为目标检测中的一项重要技术,在行人检测领域仍有待发展,算法结构改进、分类器优化、复杂场景下的行人检测等是未来的研究重点。     

基于计算机视觉技术的纱线分析系统

介绍了计算机视觉检测技术的基本原理和该技术在纺织领域中的应用，提出一种基于这种技术的纱线检测分析系统的框架和流程图，探讨了该系统的工作方法、功能、组成和基本原理。指出目前基于该技术的两家著名公司纱线测试仪器系统的优缺点，展望该技术的未来发展趋势。     

计算机视觉技术在大米轮廓检测上的应用

分析了使用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子夏模板匹配法和快速模糊边缘检测法对大米轮廓进行边缘检测。并通过对大米图像的分割实验。验证了快速模糊边缘检测法最为有效。为大米等级的分类作了前期准备。     

计算机视觉系统在水果品质检测中的研究

利用计算机视觉技术,进行水果品质边缘检测研究.以虚拟仪器技术和图像处理软件IMAQ Vision为依托,通过软件实现了中值滤波、二值处理、图像分割和形态过滤等图像处理过程.从处理结果来看,达到了设计要求.研究表明,计算机视觉技术与虚拟仪器技术,应用于水果的图像处理具有广阔应用前景.     

基于计算机视觉的视频图像关键帧提取及修复方法

为了提高视频图像关键帧提取及修复效果,设计了一种基于计算机视觉的视频图像关键帧提取及修复方法。基于计算机视觉进行视频图像采集;采用阈值分割法建立灰度值模型,计算背景与目标的灰度差;利用视频图像中的主要特征窗口获取像素值,使用熵值法采集剩余的局部纹理图像,以完成视频图像关键帧提取。在此基础上,利用加权法还原原始矩阵,完成视频图像关键帧修复。实验结果表明,此方法提取的图像清晰度较高,能够提取到图像的颜色特征和纹理特征,提取多个视频图像关键帧的时间较少。     

基于计算机视觉的高炉泡沫渣高度检测方法

提出一种基于计算机视觉的高炉泡沫渣高度检测方法。在实验室对自制的高温炉内的泡沫渣图像进行了多次采集,并由计算机对该数字图像进行处理,由CRT监示器以黑白图像的形式实时显示泡沫渣的轮廓线,并由轮廓线背景的刻度线,即可以直接看出高炉泡沫渣各处的实际高度。通过与几种传统边缘检测方法的实验结果比较,充分论证了该检测方法具有更好的抗干扰性和适应性。     

工业视觉检查系统中的图像处理及模式识别

工业视觉检查系统是对工业零件进行分类、识别的自动检查装置．该系统针对工业零件的强度图像采用图像传感器摄取原始信息,研究了图像预处理、图像分割、特征提取及分类等内容,并获得了较理想的图像,达到了对图像进行预处理的目的,为模式识别打下了基础．     

基于计算机视觉的螺孔自动检测技术

为满足铝合金罩螺孔准确、高速、客观的实时检测要求,搭建图像采集系统采集待测产品图像,讨论了基于数字图像处理的视觉检测系统实现的关键技术。针对螺孔图像背景干扰严重、高噪声的特点,通过对图像的迭代法阈值分割,应用设定检测区域、图像比较和区域描述技术对螺孔进行分析,并定义检测目标的灰度值、像素个数作为螺孔特征识别的主要依据。实验证明该技术能很好地实现铝合金罩螺孔的自动检测。     

基于机器视觉的图像分割算法的研究

提出了一种自适应的局部阈值图象分割的算法,实验表明新算法能够自动而快速地对图像进行分割,该方法在织物缺陷检测应用,瑕疵检测率达到90％．     

基于LabVIEW的机器视觉系统开发与应用

针对目前机器视觉系统普遍以硬件为核心而导致的开发周期长、成本过高问题,利用LabVIEW为开发平台,开发了以软件为核心的机器视觉系统,设计出LabVIEW环境下大恒CG—QP300图像采集卡的驱动方法、图像处理和图像匹配模块、机器人抓取程序,并应用于胶囊封装质量的检测中．实际运行表明,该系统具有完整性、实时性、易于二次开发的特点．     

Research on Manufacturing Technology Based on Machine Vision

The concept of machine vision based manufacturing technology is proposed first,and the key algorithms used in two-dimensional and three-dimensional machining are discussed in detail.Machining information can be derived from the binary images and gray picture after processing and transforming the picture.Contour and the parallel cutting method about two-dimen- sional machining are proposed.Polygon approximating algorithm is used to cutting the profile of the workpiece.Fill Scanning al- gorithm used to machining inner part of a pocket.The improved Shape From Shading method with adaptive pre-processing is adopted to reconstruct the three-dimensional model.Layer cutting method is adopted for three-dimensional machining.The tool path is then gotten from the model,and NC code is formed subsequently.The model can be machined conveniently by the lathe, milling machine or engraver.Some examples are given to demonstrate the results of lmageCAM system,which is developed by the author to implement the algorithms previously mentioned.     

新环境下我国上市公司股权激励实施状况研究

选取2006年《上市公司股权激励管理办法》颁布后至2008年末,实施股权激励方案的29家上市公司作为样本,分析我国上市公司股权激励实施现状,提出推进股权激励的建议：推行股权激励要符合我国实际国情,完善公司治理结构,明确绩效考核标准选择及计算口径,健全资本市场。     

机器验布技术探讨

本文概述了验布技术国内外状况、用机器代替人工验布的可行性以及开展本课题试验研究的步骤。     

机器视觉技术实现缺损QR条形码识别

针对二维条形码在印刷、运输等过程中不可避免的会发生缺失、破损等问题,设计一种基于计算机视觉技术的QR条形码商品信息识别系统,通过图像处理算法实现对条形码图像的去噪、定位及解码等处理.最后对不同尺寸、不同纠错级别、不同缺损程度下的二维条形码进行了识别.实验结果表明:当二维条形码中的校正图形存在缺损时,二维条码图像仍能被正确识读;当寻像图形存在缺损时,则无法对条码图像进行正确识读.另外,图像尺寸对破损二维条码的识别也有重要影响,图像尺寸越大,能识别的缺损程度越大.     

基于机器视觉和LabVIEW的有机玻璃缺陷检测研究

采用机器视觉技术和LabVIEW Vision Assistant对玻璃缺陷进行检测分析,以亚克力玻璃常见的缺陷划痕、气泡为主,通过LabVIEW图像处理模块进行灰度变换、形态学处理、阈值分割,最后对图像进行颗粒分析。该研究用模板匹配的方式,对玻璃存在的缺陷进行识别。多次检测研究后表明,该方式较准确地检测到划痕、气泡的存在,并对缺陷的位置及数量做出判断,正确率达到94%。     

听装饮料灌装液位机器视觉检测系统的设计

设计了一种利用机器视觉技术测量听装饮料灌装液位的自动检测系统,文中介绍了该系统的硬件结构,设计了基于动态阈值的图像检测算法,以保证检测的精度,提高检测的可靠性。实际应用表明,本检测系统具有很高的的靠性和实用性。     

基于机器视觉的玻璃瓶表面缺陷检测

介绍了机器视觉应用到玻璃瓶在线检测生产流水线的一个具体案例和整个系统的构成框架.用图像预处理和分割算法对被测物进行识别以达到检测目的.     

不规则成像机器视觉系统探索

传统的机器视觉系统在检测中按照预先设定的采样频率与固定的分辨率采集图像.在大背景小目标的机器视觉检测中,图像中存在大量的冗余数据.提出了一种具有不规则成像功能的机器视觉系统,重点讨论了不规则图像的数据格式、不规则图像的拼接和内存处理三个问题.通过预注视机制,这种具有不规则成像功能的机器视觉系统可以使缺陷区域分辨率高,背景区域分辨率低,显著地减少图像处理的数据量,提高检测的精度和速度.