水果自动检测分级设备的研究现状和展望

通过比较我国现有水果分级设备采用的机械式、光电式和基于机器视觉技术的设备工作原理和应用现状,分析了未来水果检测分级设备的发展方向和研究重点。结果表明,机械式分级设备在短期内仍有一定的发展空间,光电式分级设备未来发展空间不大,而应用机器视觉技术为主的分级设备是未来的发展方向,下一步应重点研究在线实时检测和多指标综合自动分级问题。     

基于机器视觉的回收电度表智能检别线

基于机器视觉技术,设计了一条带三维坐标摄像装置的回收电度表智能检别线,实现了回收电度表条形码和表计读数自动识别、数据库自动管理、物流自动分选。介绍了机器视觉系统的软硬件构成和工作原理以及检别线运行模式与工作流程,阐述机器视觉技术在回收电度表智能检别中的应用。     

基于LabVIEW对机器视觉定位系统的研究

以Lab VIEW为平台,以面向探针自动定位检测系统为研究对象,根据检测系统对机器视觉系统的要求搭建视觉系统架构,并提出合理的机器视觉系统标定方法和视觉定位算法,使视觉系统作为运动控制系统的反馈实现探针自动定位检测系统的反馈,从而提高系统整体的精度。     

智能外检系统在涤纶长丝自动包装线中的应用

随着现代工业自动化技术日趋成熟,机器视觉这一新兴技术也在各行业领域得到广泛应用。许多制造企业采用机器视觉技术助力自动生产线实现智能检测,自动识别等功能,以提高生产效率并降低成本。介绍了智能外检系统在涤纶长丝自动包装线中的应用。该系统利用机器视觉设备对涤纶长丝丝饼外观进行视觉检测,将深度学习的神经网络算法应用到涤纶长丝外观缺陷的数据特征学习和识别上,替代了传统人工依靠肉眼、经验对涤纶长丝丝饼外观进行的物理检测。其可以对不同批号、不同等级的检测对象(含DTY、FDY和POY)进行自动外观缺陷检测处理。目前已在涤纶长丝生产行业得到广泛应用,极大地减少了检验人员数量,降低该工艺对人员经验的依赖,提高了涤纶长丝自动包装线整体工作效率。     

基于机器视觉系统对磁芯零件进行在线分级

机器视觉已成为无损检测技术中的一个重要分支,利用机器视觉系统获取磁芯产品图像,通过图像预处理、图像分割、特征提取、图像分析,输出检测结果的控制信号,再借助于PLC控制执行机构,最终达到对磁芯进行在线分级的目的。     

应用机器视觉的首饰自动化加工单元

将机器视觉技术引入首饰加工领域,形成应用机器视觉的首饰自动化加工单元。给出了加工工艺、加工节拍、产能和自动化加工单元布局,分析了工作流程,并介绍了自动供料系统、数控机床、机器视觉模块、中央控制系统等主要模块。     

基于机器视觉系统的磁芯零件在线分级

机器视觉已成为无损检测技术中的一个重要分支。利用机器视觉系统获取磁芯产品图像,通过图像预处理、图像分割、特征提取、图像分析、输出检测结果的控制信号,再借助于PLC控制执行机构,最终达到对磁芯产品进行在线分级的目的。     

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。     

基于机器视觉的水果分级分拣系统关键技术研究

机器视觉就是利用图像摄取装置等产品代替人眼做测量和判断,当前在水果分级分拣领域应用极广,已成为工业机器人进行农产品自动化检测的研究热点,但如何对采集到的自然图像进行高效目标分割和识别检测,成为制约分拣机器人应用的技术难点。现利用机器视觉测量精度高、结果稳定可靠和非接触性等优点,通过对苹果进行尺寸测量、空间定位,并根据果形大小、色泽光洁程度和表面缺陷等指标进行特征识别,实现对苹果品质的科学精准分级和自动分拣,并利用机械手臂自动完成不同等级水果的分拣,实现生产线上的"手眼"协调工作。     

一种基于机器视觉的浮法玻璃质量在线检测系统

人眼对浮法玻璃上畸变小的缺陷并不敏感，漏检的缺陷会给玻璃深加工带来极大的困难。快速、可靠和准确的机器视觉检测技术是解决玻璃生产中质量控制问题的重要的技术手段。本文介绍了一种基于机器视觉的浮法玻璃质量在线检测系统。该系统利用分布式视觉处理技术、采用模块化的图像处理系统设计，能够实现缺陷的精确提取，能实现对缺陷的智能分类和分级，能根据缺陷数据对玻璃进行分级打标，满足了浮法玻璃生产中缺陷在线检测的需要。     

基于机器视觉的数控自动编程系统开发

基于机器视觉的数控加工技术综合运用机器视觉技术和数控加工技术,直接利用视觉图像数据实现数控加工编程。将机器视觉技术应用于数控加工编程技术中,构造出基于机器视觉的数控自动编程系统。通过机器视觉采集系统来获取工件图像,并对图像进行处理得到工件图元的边缘轮廓。进而将加工的边缘轮廓进行矢量化处理得到数控加工轨迹,并最终根据加工工艺参数的设定转化成数控加工程序,实现了工件的自动编程。     

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.     

基于机器视觉的自动对准检测系统的研究

完成了机器视觉的系统搭建;介绍了图像预处理算法和边缘提取算法;阐述了零件图像自动对准系统的原理、模糊中心与精确中心定位的实现过程以及系统二次标定技术:通过VC 编程实现了视觉检测系统的自动对准,得到了高质量的自动对中图像,并完成实验的结果分析.     

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.     

基于机器视觉的冷油管螺纹中径自动检测系统

在冷油管接头螺纹中径的不良分拣检测过程中,因采用人工检测而存在检测准确率低、效率低下的问题,为此,提出了一种基于机器视觉的油管零件螺纹中径不良品分拣检测系统。首先,基于机器视觉的油管零件螺纹中径不良品分拣的方案,在三针法中径测量原理的基础上,提出了基于机器视觉的四针法的虚拟量针定位算法,并通过Hough变换获取了牙线直线,结合线切圆定位的方法,自动获得螺纹中径线,实现了对中径的自动测量;然后,以冷油管螺纹中径检测分拣评价标准为依据,进行了机器视觉系统的选型,完成了基于机器视觉的冷油管螺纹中径检测系统的总体设计,并结合机器视觉的螺纹中径检测控制系统的控制流程,完成了对控制程序的设计;最后,从系统检测精度和重复精度两方面出发,对基于机器视觉的冷油管螺纹中径检测系统的精度和分拣能力进行了验证。研究结果表明：系统可很好地对产品螺纹中径不良品进行筛选,且检测精度达到0.01 mm,重复性精度达到0.001 mm;该检测系统可为同类型产品的品质检测提供一种新的解决方案。     

气门座圈铜片码垛机器视觉检测系统设计

阐述了机器视觉检测系统的概念、组成、结构及其原理,并以座圈铜片码垛机器视觉系统在熔铜粉末冶金气门座圈烧结前座圈、铜片自动码垛设备上的应用为例,验证了增加视觉系统后,可以实现“机器换人”,提高了生产效率和标准化作业水平。     

基于机器视觉的双工位玻璃贴片AOI系统设计*

针对触摸屏玻璃贴片生产过程中反向放置检测和字符识别工作强度大、检测效率低的问题,基于机器视觉技术开发了一种双工位玻璃贴片AOI (自动光学检测)系统。介绍了一种双工位玻璃贴片AOI系统的检测流程、机械结构和控制系统,重点阐述了机器视觉系统硬件设计和软件算法设计。经现场应用表明,系统能够在200 ms内实现玻璃贴片过程中产品的高精度检测,极大地提高了检测效率,有效地降低了废品率。     

基于机器视觉的自动化装配系统设计

为了加快中国产业升级,机器视觉和工业机器人是改变手工装配模式的重要手段。机器视觉作为一种用于识别物体、从数字图像中提取和分析物体信息的技术,已被广泛应用于工业生产中。为了进一步推动机器视觉应用于自动化装配系统,文章提出与机器视觉系统相结合的自动装配系统的原型。在机器视觉系统中,开发一系列定位算法,并用图像校准以获得机器人拾取和放置过程的正确坐标。测试表明,系统能够正确检测和识别装配空间的形状和方向,从而实现零件的拾取和放置过程。     

基于机器视觉的机械零件自动精密测量

本文提出了一种运用机器视觉实现对机械零件长度的自动精密测量的方法.采用机器视觉技术获取试件的图像数据,利用图像处理中亚像素边缘检测方法实现对边缘的精确定位,并提出了一种相机自动标定方法,从而实现长度的自动精密测量.     

一种基于VisionMaster的机器视觉纠偏定位系统应用实现

针对新能源汽车动力电池自动化生产中广泛需求的定位纠偏技术,研究了基于机器人、机器视觉等先进技术的机器人手眼标定算法,设计了机器视觉辅助机器人系统自动化安装与定位硬件系统。基于专业图像处理软件VisionMaster,研发了自动安装机器视觉软件系统,以提高新能源汽车锂电池全自动产线的生产效率。