基于机器视觉的液力变矩器焊缝缺陷自动检测系统的研制

利用最新的机器视觉技术,研究并开发了一套液力变矩器焊缝缺陷检测系统,系统介绍了总体结构的分析设计、机械部件、控制部件以及图像识别软件的设计,并对图像处理的算法作了比较研究。所开发的系统已经通过实验室的测试,该系统的设计可供设计其它相关机械部件的在线检测系统参考。     

用于焊缝跟踪的光电传感器

研制了一种用于焊缝自动跟踪的光电传感器,提出了一种加权比较的信号处理方法,并通过采用模糊控制,提高单点式光电传感器的精度.实验表明：其跟踪精度达到1 mm,满足实际生产应用的要求.而且光电传感器成本低、结构简单、跟踪精度高,具有很高的实用价值.     

基于机器视觉的车速传感器焊点检测

应用机器视觉检测技术对车速传感器焊点进行图像处理与检测,通过CCD工业相机进行图像的采集,根据图像的特点划定感兴趣区域ROI;分析椒盐噪声干扰的影响,采用中值滤波算法对焊点图像进行去噪;采用OSTU算法推导出最佳阈值并用阈值法进行图像分割;运用开运算算法去除因阈值分割生成的细小区块;调用Open e Vision软件算法函数库计算焊点区域面积;调试检测系统程序并进行实际生产试验,结果表明:检测系统对车速传感器焊点检测精确且高效。     

基于机器视觉与力控的发动机弯管焊缝自动化打磨系统研究

某系列尺寸不一的弯管由2部分在中间对焊而成,目前多采用人工方式进行弯管内壁焊缝的打磨,存在打磨质量与标准不一、效率低和劳动强度大等问题。为此,设计并实现了一种基于机器视觉技术和力控的发动机弯管焊缝自动化打磨系统。利用工业相机模组正对弯管两侧端面并拍摄图像,经图像处理算法处理计算得到弯管两侧端面焊缝起始位置坐标。机械臂根据该坐标调整打磨轨迹并搭载浮动主轴,保持打磨力的恒定并对焊缝不规则区域进行补偿,实现基于位置控制和力控的打磨自适应调整。试验结果表明,系统整体打磨合格率为96.03%,相比人工打磨效率提升95.90%。系统可以在较少人工的参与和干预下完成弯管焊缝的自动化打磨,具有良好的稳定性和使用柔性,并且允许弯管存在一定的变形。     

机器视觉——现代工业的眼睛

一、基本原理 美国制造工程师协会机器视觉分会和美国机器人协会的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为:“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人动作的装置。”     

基于机器视觉的航空接头气密性全自动检测仪

气密性是航空接头合格与否的关键.应用机器视觉原理实现对航空接头气密性的高精度检测.图像采集系统对从航空接头泄漏到煤油中的微小气泡进行放大成像,并转换成数字图像输入到计算机,再由检测软件进行预处理和目标智能识别,依据图像中目标的参数给出判定结果.检测软件具有图像处理、数据分析、自动控制等功能.因此能够自动消除光源和煤油中杂质等因素影响,捕获并识别出泄漏气泡;具有精度高、可靠性好以及操作简单等特点.     

基于机器视觉的工业机器人定位系统研究

随着《中国制造2025》提出,工厂对“智能制造”的战略地位迅速提升。工厂对智能设备的要求越来越高,传统的工业控制技术早已不能满足高质量产品生产的指标要求,尤其是在一些精度要求高、产品前沿报废率低的企业。近年来,机器视觉技术发展迅速,能够适应高要求、高精度的定位需求,机器视觉的引入极大的拓展了机器人的应用领域,对工业自动化发展具有重要意义。本文引入ABB机器人(IRB120)为基础,研究并构建一套基于机器视觉的工业机器人锂电池载流片定位系统。整个系统包括机器视觉系统和机器人控制系统,由机器人本体及控制器、CCD相机、计算机、图像采集卡、光源及软件系统构成。整个系统通过机器人与CCD相机的坐标系标定,模板标定,CCD相机获取锂电池载流片图像,对图像特征进行预处理,分类标记功能,图像处理技术,目标定位算法处理后,将锂电池载流片的定位信息通过通讯传输给机器人控制器,控制机器人执行完成锂电池载流片的定位任务。     

基于机器视觉的车灯定位误差检测方法研究

本文对图像处理技术的概念、特点、构成进行了概述，对现有的经典图像分割和识别方法进行了介绍，着重讨论了曲线拟合的方法在车灯面形定位误差检测中的应用。利用相关系数在真实匹配点附近的统计特性，通过对相关系数进行曲线拟合，根据其一阶导数确定最大相关系数所在的位置，快速得到亚像素匹配点。与逐步搜索法相比，该方法大大减少了运算次数，提高了数字图像相关运算的速度。     

基于机器视觉的焊接跟踪技术的应用研究

在传统接触式埋弧焊焊缝跟踪系统的基础上,通过摄像机进行焊接坡口复合跟踪。焊接前,对焊接坡口进行数据采集,运用计算机进行图像处理,生成虚拟焊缝识别系统。焊接时,虚拟焊缝识别系统控制焊枪,实现焊缝自动跟踪,从而达到实时和精确．保证了焊接质量。     

基于嵌入式机器视觉技术的血型自动识别系统

目的:为了实现自动检测血型,建立了基于嵌入式机器视觉的血型自动识别系统,并通过实验验证系统可行性和可靠性。方法:首先,依据血型检测的原理,以日本CCS同轴照明LED视觉检测光源、光源控制器、毛玻璃片、白色背景构成照明模块,以中星微301芯片的USB摄像头和mini2440开发板为核心,构建了集图像采集和分析于一体的嵌入式硬件模块。基于面向对象的思想,利用EVC(Embedded Visual C++)开发工具设计了系统的软件。然后,针对采集的微柱凝胶卡图像特点,通过试验分析,设计了具体的图像预处理算法。其中,运用小波变换完成图像对比度增强,运用遗传算法完成图像分割。在此基础上,设计了红细胞凝集物的特征参数提取算法。最后,利用BP神经网络构建了识别模型,完成对红细胞凝集物的类别判断,从而根据判别规则得到血型的检测结果。结果:多次试验结果表明:系统对-、+、++、+++、++++五类红细胞凝集物的判别正确率均为100%;能100%地正确检测出正常标本的ABO和Rh血型。结论:系统基本能满足临床对于血型检测自动化识别、准确性好、抗干扰能力强、稳定可靠等要求。     

基于Blob算法的机器视觉图像识别方法的研究

本文介绍了Blob算法实现机器视觉图像识别的方法,在此基础上提出识别规则物体的方法,利用不变矩、图形的面积和周长的比值来识别物体的形状,从而识别出规定形状的物体。     

基于机器视觉的车灯定位误差检测方法研究

本文对图像处理技术的概念、特点、构成进行了概述,对现有的经典图像分割和识别方法进行了介绍,着重讨论了曲线拟合的方法在车灯面形定位误差检测中的应用.利用相关系数在真实匹配点附近的统计特性,通过对相关系数进行曲线拟合,根据其一阶导数确定最大相关系数所在的位置,快速得到亚像素匹配点.与逐步搜索法相比,该方法大大减少了运算次数,提高了数字图像相关运算的速度.     

基于机器视觉的车灯定位误差检测方法研究

本文对图像处理技术的概念、特点、构成进行了概述,对现有的经典图像分割和识别方法进行了介绍,着重讨论了曲线拟合的方法在车灯面形定位误差检测中的应用。利用相关系数在真实匹配点附近的统计特性,通过对相关系数进行曲线拟合,根据其一阶导数确定最大相关系数所在的位置,快速得到亚像素匹配点。与逐步搜索法相比,该方法大大减少了运算次数,提高了数字图像相关运算的速度。     

基于自适应共振人工神经网络的焊缝类型自动识别方法

介绍一种用自适应共振人工神经网络自动识别焊缝类型的方法。该方法首先根据不同类型的焊缝对电弧光和激光光带的影响， 将弧焊焊缝划分为 ４ 种类型， 在此基础上， 确定焊缝的特征参数， 并组成训练样本数据库， 由此抽取焊缝图像特征。制做 Ａ Ｒ Ｔ２ 人工神经网络分类器， 将 ４ 类焊缝的权值保存在其长期记忆层， 在实际分类时， 用 Ｃ Ｃ Ｄ 摄像机将检测到的焊缝特征参数输入， 处理后得到焊缝类型。对实时焊接过程中的焊缝进行跟踪实验， 跟踪精度在±０５ ｍ ｍ 之内。     

物体三维数字化中的机器视觉视点规划方法

介绍了机器视觉系统的组成,对视点规划方法进行分类,分别阐述了基于模型和未知模型的视点规划方法研究情况,分析目前视点规划研究中需要解决的遮挡问题,最后展望了视点规划的研究方向．     

机器视觉测试系统

介绍了机器视觉测试系统的组成、分类及工作原理 ,列举了机器视觉测试系统在工业在线检测生产中的一些应用实例 ,阐明了机器视觉测试系统在现代工业自动化生产中应用的重要性     

基于机器视觉技术的微操作系统

通过研究机器视觉技术在微操作系统中的应用,分析了机器视觉在微操作系统中应用与在其他系统中应用的不同之处,介绍了微操作系统的组成结构。着重分析了机器视觉技术在系统中的具体应用,并且通过实验进行了验证。结果表明,该系统能够精确定位目标位置,有很高稳定性,为系统自动化奠定了技术基础。     

基于机器视觉的解包取膜系统改良设计

在原有的基于六自由度机器人的解包取膜系统基础上,提出了一种基于机器视觉的改良设计方案,系统与解包段PLC和机器人控制器建立通讯,采用CCD相机采集烟包平面图像,利用计算机视觉技术对图像进行处理并分辨出烟包上是否含有塑料薄膜或纸板,从而控制机器人和进出料执行机构执行相应动作.测试结果满足工业要求,从而为解包系统设计提供了一套可行的改良方案.该方案不仅提高了产线生产效率,同时也降低了企业的人工成本.     

基于工业机器人与机器视觉的红外传感器装配系统设计北大核心

针对红外传感器装配过程存在工件位置不准确等问题,设计了基于视觉定位技术的红外传感器自动装配系统。机械结构由工业机器人、供料单元、输送单元、视觉检测单元、快换工具单元和机器人第七轴等组成;利用视觉系统识别传感器端盖的位置和角度,并将结果换算到机器人世界坐标系,使机器人能够准确抓取到工件;搭建了基于以太网通信的PLC控制系统,完成红外传感器各零件的出料、输送、抓取及自动装配控制。实验表明,所设计的系统自动化程度高,运行可靠,具有较高的推广应用价值。