视觉检测系统中亚像素边缘检测技术的对比研究

在视觉检测系统中,亚像素边缘检测的定位精度是其最终测量精度的关键,国内外很多学者对该问题进行了广泛的研究,提出了各种边缘检测的方法,但是各种方法的定位精度及抗噪声能力的优劣都自圆其说,难以验证.也有很多学者对各种算法进行了对比研究,但使用的评价图像与实际系统采集的图像相差甚远.本文根据视觉系统采集图像的原理生成理想图像,使用各种边缘检测算法对该图像进行亚像素边缘定位,以理想点坐标和实际采集的点坐标的均方差作为标准来比较各个算法的定位精度,并定量地加入噪声,分析各处算法的抗噪声能力以及计算时间.分析和讨论的结果为亚像素边缘定位技术的选取提供可靠依据.     

薄片零件尺寸机器视觉检测系统的研发

对薄片零件尺寸机器视觉检测系统的关键技术进行了研究,开发了一套完整的机器视觉检测系统;提出了基于CAD信息的线扫描步长自适应优化方法用于被检测零件的图像采集;提出了基于三次样条插值的矩形透镜法亚像素边缘检测方法用于边缘检测：提出了基于曲率与HOUGH变换的平面轮廓图元识别方法用于图像识别。检测系统的检测精度能达到1μm,检测时间能满足实时在线检测的要求,该检测系统是可行的。     

机器视觉的薄片零件尺寸检测系统

对基于机器视觉的薄片零件尺寸检测系统进行研究。针对计算机硬盘弹性臂薄片零件的尺寸检测,采用线阵工业相机扫描获取待检零件图像,根据扫描特性提出了标定算法,同时提出了一种轮廓矢量化算法。将经过滤波、标定、二值化、边缘提取和细化的图像进行轮廓矢量化得到待检零件的尺寸参数,并与从设计图DXF文件中读取的零件的相应尺寸参数进行对比,判断零件制造质量。实测结果表明,检测系统的轮廓矢量化精度达到1 pixel,检测精度达到1 μm,平均每个零件的检测时间为1 s,该检测系统是可行的。     

基于机器视觉的汽车橡胶密封条边缘检测研究

本文针对依据图像采集原理生成的仿真图像和汽车橡胶密封条图像,使用各种经典边缘检测算法分别对其进行边缘检测,深入分析检测结果。对算法的定位精度、计算时间和抗噪声能力进行比较研究。分析和讨论的结果为在机器视觉中检测质量合格的橡胶密封条边缘提供了可靠的理论依据。     

薄片零件尺寸机器视觉检测系统中的线扫描步长自适应优化研究

借鉴自由曲面逆向工程中扫描步长自适应优化的思想,提出了基于CAD信息的线扫描步长自适应优化方法。基于曲线拟合容差开发了圆弧图元线扫描步长自适应优化算法;基于等线段长开发了直线图元线扫描步长自适应优化算法;基于图元间的拓扑结构归纳了区域线扫描步长自适应选取准则。用弹性臂薄片零件的尺寸检测实验对基于CAD信息的线扫描步长自适应优化方法的检测精度和扫描数据量进行了分析。实验结果表明,该方法能提高检测系统的检测精度,提高线扫描的扫描效率,减少扫描数据量。     

机器视觉中的边缘检测技术研究

边缘检测是机器视觉中必不可少的环节,是一种重要的图像预处理技术。介绍图像边缘检测技术的发展历程,总结一些典型的边缘检测算法的特点,讨论它们的机理和优劣以及边缘检测技术的最新发展动态及方法。     

基于机器视觉的尺寸测量方法研究

用CMOS摄像头搭建了简易的机器视觉系统,利用NI Vision Assistant软件实现了对试件线性尺寸和圆弧尺寸的测量,论证了低成本CMOS镜头用于尺寸测量的可行性。     

基于机器视觉的典型零件几何尺寸检测系统的设计

利用机器视觉检测手段搭建测试系统,对零件尺寸进行测量及对所测量的数据进行处理。该检测系统包括了硬件设备的搭建和软件系统的应用两部分。选用了三个相同的外六角法兰面堵头螺栓分别进行检测,检测尺寸包括螺栓外围直径、底部螺纹直径、外围边厚、牙长和总长,由测得的数据判定和分析零件的合格性。将所得的数据与实际尺寸进行对比,对误差进行分析,提高了检测精度,检测系统的准确性与可靠性也得到了保障。     

基于机器视觉技术的药片包装缺损检测系统的研究

介绍了机器视觉的概念及基于机器视觉技术的药片包装缺损检测系统,并给出了系统的硬件组成、控制系统软件模块结构及其工作过程。     

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。     

基于视觉的表面贴装芯片引脚检测系统的研究

介绍了表面贴装芯片引脚的机器视觉检测系统，并阐述了该机器视觉检测系统的总体设计。利用图像处理和目标识别技术，实现了对具有矩形端面的芯片引脚的数目、尺寸、间距和高度差的检测，给出了系统稳定性和重复性测试的数据。检测结果表明，该检测系统具有非接触、精度合适的优点。     

基于机器视觉的电感质量自动检测系统

主要介绍了将机器视觉技术应用于电感质量检测系统,通过图像采集卡和CCD采集图像,并通过图像预处理、阈值分割、边缘定位,边缘检测、Blob分析等算法对图像进行处理,输出检测结果的控制信号,再借助PLC控制执行机构,最终达到对电感的表面质量进行在线检测的目的。     

基于机器视觉的VCM磁钢检测系统设计与研究

针对目前VCM磁钢片轮廓尺寸的检测方法存在检测速度慢、精度低等问题,设计了基于机器视觉的VCM磁钢检测系统的总体结构。视觉检测系统采用了中值滤波滤除噪音,利用Canny算子定位边缘轮廓和8-连通法提取图像边缘信息,采用基于链码的实时拐角检测算法求拐点,对轮廓线进行分段识别和重构,并用最小二乘法拟合轮廓,实现尺寸检测。用该系统对VCM磁钢片样品进行实验及数据分析,并与传统的三坐标测量仪的检测结果进行对比实验。实验结果证明了该系统能满足VCM磁钢片的实际工业在线检测需求。     

基于机器视觉的铰链精密检验系统

门窗铰链是现代建筑的重要五件构件,是影响门窗质量和安全性的关键部件。介绍了作者开发的不锈钢铰链关键零件形位尺寸的智能检验系统的原理、结构和关键技术。系统应用机器视觉、激光检测技术和伺服控制、信息处理等技术实现长铰链杆件的装配孔径、孔距和平面度等参数精密检验和智能化操作。在有限的机器视觉检测分辨率情况下,保证了大范围尺寸工件检验精度±0.005 mm,检验效率达到12片/分钟,自动生成检验结果统计报表。     

基于机器视觉的锭坯轮廓在线检测系统研究

喷射成形是一种基于快速凝固技术的高温合金、高性能材料制备工艺,对喷射成形过程中沉积锭坯的轮廓及其形状特征进行实时、准确地检测是实现喷射成形工艺稳定性控制的关键。基于机器视觉技术研究了喷射成形锭坯轮廓在线检测方法,设计了视觉检测系统结构,对喷射成形生产环境下的锭坯轮廓图像处理算法进行了研究,提出了锭坯轮廓特征提取方法。实验和测试表明,轮廓及直径、喷射高度的检测精度可达1 mm,算法平均运行时间为0.83 s,可以长时间稳定地在线检测沉积锭坯的轮廓。     

基于机器视觉的端子尺寸检测系统

介绍了一个基于机器视觉的端子尺寸检测系统。针对汽车电子产品中的端子在线尺寸检测,采用单轴机械手将产品送到检测位置,用LED背光照明,用CCTV镜头和视觉传感器获得端子图像,用图像处理单元对图像进行二值化、锐化、边缘提取后对端子的尺寸进行检查。从实际应用来看,此检测系统具有非接触性、在线实时、精度合适等优点。     

机器视觉技术在角度检测方面的应用研究

基于机器视觉技术在角度检测方面具有重要的应用前景及研究价值,国内外的一些学者对其做了大量的探讨研究,并取得了一定的成果。笔者对前人的研究做了适当总结,并进行了展望,以期为今后的研究提供有利的参考。     

基于机器视觉的酒液智能检测系统研究与开发

设计了一种基于机器视觉的酒液智能检测系统,主要用于酒液中杂质的在线检测。设计了系统的直线式检测机械结构和翻转机械手以及基于工控机和可编程控制器的控制系统,通过特定的给光方式和高速摄像机,获取酒液序列图像,采用亚像素边缘定位方法确定检测区域,提出了在检测区域里采用累积差分和基于空间最小交叉熵的阈值分割相结合的方法获取运动目标,根据运动轨迹判断目标是否为杂质,并对提取的杂质进行测量,计算是否在允许范围内。大量实验验证了检测算法的有效性和装置的可行性。