机器视觉测量系统在工业在线检测中的应用

机器视觉测量用视觉传感器采集目标图像,通过对图像各种特征量的分析处理,获取被测曲面信息.设计了一机器视觉测量系统,识别一幅图像中是否存在确定大小和形状子图像,若有则识别出它的位置.介绍如何利用“模板匹配”法对目标图像进行识别,并举例如何利用系统检测药片的包装是否合格（有无漏装）.     

基于视觉图像的舞姿自动空间分割系统设计

为了提高舞姿的视觉指导效果,需要进行舞姿的自动空间规划设计,提出一种基于视觉图像的舞姿自动空间分割方法。构建舞姿自动空间规划的视觉图像采集模型,采用高分辨的视觉信息增强技术进行舞姿自动空间视觉图像的信息增强处理,提取舞姿自动空间视觉特征量,采用三维视觉重构技术进行舞姿自动空间规划设计,构建舞姿自动空间规划的视觉图像多层网格区域分布模型,结合联合稀疏结构特征分解方法,进行舞姿视觉图像的融合和自适应分割处理,根据特征分割结果进行舞姿的多层空间结构规划和融合聚类,实现舞姿的自动空间分割的算法优化设计。在多层B/S构架体系下实现舞姿自动空间分割系统的软件开发设计。仿真结果表明,采用该方法能有效实现视觉图像下的舞姿自动空间分割,输出峰值信噪比较高,具有较强的舞姿指导性。     

基于机器视觉的麻将包装识别系统设计

针对麻将包装在实际产线上出现的麻将牌错位、缺失、牌面翻转等问题,基于机器视觉检测技术设计了一套以DM6437处理器为硬件平台的麻将包装识别处理系统;该系统的硬件部分由摄像头板、核心板和接口板3个模块组成,配合机械传动系统来进行识别前后麻将包装的传输;系统的软件部分采用平板Pad对麻将包装进行模板录入,并设计了一套适应于不同机箱内部环境变化的背景剔除方法来完成模板整体分割,以及通过中值计算实现单目标的分离,最后还提出了一种简单高效的混合搜索方式来进行基于SAD的模板匹配;测试结果表明,识别算法对于麻将间有缝隙、麻将整体倾斜、个别或整体麻将翻转、个别麻将位置错乱等问题均能准确判别,模板匹配算法稳定性和适应性较好,识别准确率达95%以上,能满足包装流水线上的缺陷检测。     

基于模板匹配的机器视觉话机检测系统

针对流水线产品的自动检测需求的不断提升,使用模板匹配算法实现智能话机检测设备．并进行软件仿真,该系统用于检测话机按键的错装、漏装以及字符印刷错误等问题,实时获取产品图像和检测产品,可视化效果好。     

显微细胞图像的自动分割

由于细胞组织本身的复杂特性以及显微镜的影响,细胞图像的分割成为图像分割中的一大难题,考虑到边缘检测可以准确的为分割提供边缘点,提出了基于区域一致性测度的边缘检测算法,针对细胞图像的特点,实现其初始轮廓的自动获取,运用活动轮廓模型对初始轮廓进行优化,从而达到在大样本条件下直接对彩色细胞图像自动分割的目的。     

基于机器视觉的套印误差检测

本文先介绍了套印误差的概念,并在阐述基于机器视觉的套印误差检测的基本原理以及技术难点的基础上,介绍了快速模板匹配算法的原理和实现,最终完成套印误差的智能检测。     

基于机器视觉的产品包装虚拟设计系统设计

针对传统洁具产品包装系统对直角阀产品识别准确率低,无法准确获取产品位置和位姿,造成产品包装效果不佳的问题,基于机器视觉,设计一个洁具产品包装虚拟设计系统。系统通过工业相机和机器人获取洁具图像后,采用图像处理程序的双边滤波和填水漫充方法进行图像滤波平滑处理和目标图像增强;确定图像中的ROI区域后,采用基于Haar小波快速模板匹配算法进行图像识别;然后应用特征图形求位姿方法确定洁具直角阀的位姿和位置。最后利用Robotstudio PC应用软件构建洁具产品包装机器人仿真模型。实验结果表明,相较于传统滤波处理方法,提出的双边滤波处理方法的平滑效果更佳;本方法的位姿确定准确率稳定在94%及以上,位姿识别的准确率较高,系统仿真发现,设计的系统满足洁具产品包装需求,具备可行性和有效性。     

机器视觉实现方便面破损在线检测的研究

提出一种适于实时在线检测方便面面块破损的方法，即通过建立计算机视觉系统，获取面块图像．针对方便面特点利用“围剿算法”分割出面块图像，然后通过“削切算法”除去面块边缘毛刺，以便于求得面块的“真边界”，然后求取面块与其外接矩形面积的比值对方便面的破损进行快速判断，本实验另辟蹊径，其优势十分明显，识别率高，速度快。     

机器视觉在电容器外观缺陷检测中的应用

传统的电容器外观缺陷检测采用人工检测,效率低、出错率高、成本高。为了克服人工检测的缺点,提高电容器生产的自动化程度,设计基于机器视觉的电容器外观缺陷检测系统。首先采集图像、预处理,匹配定位到电容区域;然后采用阈值分割检测溢胶、环氧面气孔气泡缺陷,采用模板匹配检测字符、外壳破损缺陷;最后通过Blob分析,提取缺陷特征,设定阈值参数,以满足不同标准的检测要求。根据样机实验结果显示,检测系统大大提高了检测效率和精度。     

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,...     

视觉自动对准系统的设计

设计了一种视觉自动对准系统,分析了系统设计时各关键技术环节.基于双核控制,设计了基于FPGA控制CCD图像采集和基于Nios Ⅱ的多种内核,重点介绍了传动轴的角度量控制模型,设计了基于Nios Ⅱ的LCD驱动以实现液晶显示、基于ARM的触摸屏输入以实现人机交互以及AT9 1SAM7S64驱动以实现ARM与PC的数据传输...     

视觉检测中的光照强度优化研究

为了实现自适应控制光照强度,保障视觉检测系统获得高质量原始图像,研究了彩色图像成像感知模型,建立了图像灰度值与光源光照强度的关系,提出基于HIS彩色空间,单独使用I分量进行光照强度评价,给出了基于数字图像的清晰度和高频信息的光照强度评价函数,并设计了光照强度调控实验系统,通过实验分析了不同测度函数对光照强度变化的评价结果,取得了与人类主观评价一致的结果。实验结果表明,通过提出的方法控制光源强度,可以使视觉系统获得高质量的原始图像,保证检测的质量和精度。     

基于机器视觉的多铆钉自动检测算法研究

为了克服传统人工铆钉检测工效低、精度不易控制等弊端,提出了一种基于机器视觉的多铆钉非接触式自动检测算法。采用改进的OTSU算法对采集到的铆钉图像进行分割,有效地减少了污点区域的误划分。为解决铆钉方位的随机性对检测过程造成的影响,采用最小外接矩形法定位铆钉轮廓主轴,克服了复杂工业环境中的不确定因素。通过计算铆钉轮廓各点在两侧支撑区间内曲率的方法识别轮廓特征点,有效减少了噪声在曲率计算中的权重,并提高了识别精度。实验表明:该系统检测精度高,且误检率低,能满足铆钉生产在线检测的要求。     

笔迹图像中的单个汉字字符分割

提出了一套完整的针对单字的笔迹图像分割算法,选用不同的笔迹样本作了验证实验,对实现单字分割做了全面的阐述论证。将模板分割算法中的行分割、字分割、单字图像库建立和基于模板匹配的分割算法结合在一起,提高了算法的运算速度和精确度。利用50幅笔迹样本进行测试,92%的单字分割样本可以作为单字模板,应用模板匹配分割算法92%的样本可以实现单字提取。     

基于视觉检测技术的浮球姿态测量

给出一种基于图像信息估计被测浮球及其中心轴孔空间姿态的视觉检测方法.若相机焦距已知,且给定空间球与圆特征的形状参数,则可由单视方法估计该球心与圆特征中心位置及其法向方向.基于该算法,可实现对被测球体中心轴端面法线方向的估计,同时还可估计出被测球体及端面中心的位置,从而实现对目标浮球位置及姿态的非接触测量.数值仿真及实际图像处理结果表明了该算法的有效性.     

计算机视觉检测技术在吻合器检测中的应用研究

提出了一种利用计算视觉检测带手柄吻合器漏针新方法。通过采用正面光源投照的检测装置,综合运用图像处理和识别方法对利用CMOS相机采集的吻合器图像进行数学形态学,图像增强等方法处理,并提出模糊局部阈值分割算法实现吻合器漏针的自动识别,并根据面积特征判别漏针数。实验表明：该方法能够对多种型号颜色的吻合器进行稳定、准确的快速检测,检测正确率可达95.6％,平均每次检测时间为2.385s,本方法实用性强,适合现代化生产的要求。     

投影和模板匹配相结合分割车牌字符

提出了一种解决断裂、粘连、污损和部分遮挡车牌字符的分割算法.结合字符牌照的特征,对校正后的车牌图像进行投影,处理断裂和粘连的字符,实现字符初次分割.在初次分割的基础上,设计匹配模板对初次分割下来的车牌图像进行模板匹配,寻求误差最小的模板对字符重新分割.实验结果表明,该方法自适应性强,有很强的鲁棒性,可以获得最优的分割效果.     

应用视觉技术的液体质量智能检测系统研究

提出了一种基于机器视觉和支持向量机集成的液体质量智能检测系统。该系统采用了专门装置采集瓶内旋转液体的序列图像。对采集到的序列图像进行运动分析,确定图像序列中的运动区域。然后提取运动区域的特征,提出多核函数支持向量机集成方法来确定运动区域是否为液体中的杂质。通过实验证明,该液体质量检测系统的检测准确率可达97%。