辅助视觉下升降机平台人数超载智能检测方法

针对当前的升降机平台人数超载检测以人工为主,存在人为因素干扰,弊端较为明显.提出一种基于计算机视觉图像的升降机平台人数统计方法.利用离散小波变换算法对采集的升降机平台图像进行去噪处理,通过高斯曲线拟合的方法进行人员头部图像特征提取.再把人员头部与背景轮廓区域灰度值的变化进行连续性分析,利用工人轮廓与背景轮廓的纹理特征有差异性,以及工人轮廓边缘像素的灰度值存在梯度变化这一特征,对人员头部进行分割,根据分割结果对人员特征区域进行标记和计数.实验结果表明,利用该方法能够准确地对升降机平台上的人数进行统计,误差低于5%,符合实际应用需求.     

基于机器视觉的精密钻孔法向检测算法研究

目前在自动化检测领域,机器视觉检测技术开始广泛地应用,这种技术的特征表现为高精度、非接触、适用性强,操作方便.在智能制造需求的促进作用下,很多工业生产中开始应用到机器视觉技术.本文对精密钻孔法向检测进行研究,根据检测要求而选择合适的检测方法.首选用Canny边缘检测算法,但是在实际的应用中这种算子会引入很多非目标轮廓线...     

机器视觉在多领域内的应用

近年来,随着智能技术和自动化技术的突破,机器视觉发展迅速,已经在汽车、电子、医疗、烟草等领域有了广泛应用。对于普通民众,对机器视觉技术的了解可能仅限于概念或表层意思,因此本文简要分析了机器视觉技术的发展历程和关键技术,着重论述了该技术在工业领域、医疗领域、汽车辅助驾驶领域中的应用,期望能够让读者对机器视觉技术有一个直观、具体的认识,从而推动该技术的发展和应用。     

基于机器视觉道路识别算法的研究

在道路图像中,为了得到较理想的车道标识边缘,采用基于Sobel算子边缘图像增强的方法增强道路车道线的边缘,从而明显提高车道线提取的准确性.针对道路边界的形状特征提出的二次曲线道路边界模型,实现了对车道标识线的实时跟踪.     

基于机器视觉的钢球表面缺陷快速提取算法

针对目前轴承钢球表面缺陷提取方法的不足,设计了一种通过图像来提取钢球产品表面缺陷的算法。该算法首先利用分段线性灰度算法对钢球表面微小缺陷进行增强,再结合最大熵来实现对钢球表面缺陷的自动分割,最后采用投影原理和二维联合统计算法,完成对缺陷的快速提取和区域归类。实验表明本文算法对钢球表面五类缺陷的提取可以达到很好的效果,在basler工业相机,900×560分辨率的条件下,算法耗时小于30ms,能够满足钢球表面缺陷检测的实时性要求。     

基于激光视觉传感的机器运动目标跟踪研究

复杂背景影响下机器人跟踪运动目标精度提升是目前相关领域研究的重点,因此,研究基于激光视觉传感的机器运动目标跟踪方法.使用激光传感器获取激光数据,利用扫描匹配算法实现运动目标检测,同时定位机器人并构建所处环境的图像;使用单目视觉传感器,通过目标位置估计算法计算出运动目标的角度信息与距离信息,使用Rao-Blackwell...     

基于机器视觉的凸轮轴表面缺陷检测系统

传统的凸轮轴表面缺陷多为产后抽检,相比在线全检存在漏检与缺陷率上升等现象,且只能事后发现;而人工在线全检不但会使成本上升、也对人力资源提出了考验。为此实现自动实时在线全检就成为急需解决的课题。设计了基于机器视觉的凸轮轴表面缺陷在线自动检测系统。系统安装在凸轮轴生产流水线两侧,搭建特定光源,在凸轮轴移动、停止、旋转过程中通过高速相机对其表面进行图像捕获,并由工控机进行缺陷判定与定位。根据轴类表面缺陷的特征,设计了缺陷分割算法和缺陷区域标记算法,对凸轮轴表面的外伤、砂眼、研磨不良等典型缺陷进行分辨。算法可以准确提取目标缺陷区域,标记缺陷位置并统计缺陷特征对缺陷进行判定。该系统可在0.44 s每根轴的速度下,检测出凸轮轴表面直径大于1 mm 的缺陷,并通过人机交互界面显示缺陷所在位置。完全可以取代产后抽检及人工在线全检,同时还可以提高检测效率与检测精度。     

基于机器视觉的瓷砖素坯表面缺陷无损检测算法研究

针对瓷砖生产中对瓷砖素坯表面缺陷检测的高速度和高准确率的要求,本文提出了基于机器视觉的表面缺陷无损检测算法.首先对采集到的瓷砖素坯图像采用双边滤波器进行图像预处理,降低噪声,提高图像质量,然后利用Canny边缘算子提取图像边缘,在图像边缘的基础上,采用最佳阈值分割算法,实现图像分割,利用圆形度对缺陷特征进行描述,并实现缺陷判别,最后,通过实验验证表面缺陷检测的准确度和稳定性.实验结果表明,该方法可以实现瓷砖素坯表面缺陷的无损检测,准确率达到95％以上,能应用于瓷砖表面缺陷质量检测的生产实践中.     

智能视频监控中基于机器学习的自动人数统计

提出了智能视频监控中基于机器学习的自动人数统计系统.该系统通过机器学习的方法对视频序列中人的头肩部位进行准确地检测,克服了传统检测方法如连通域分析和简单模板匹配的不足,对光线变化和人群拥挤等问题具有较好的稳健性,在对具体场景的初步测试中取得了较满意的效果.     

基于机器视觉的天基动目标自主监视技术

未来遥感卫星的分辨率将越来越高,覆盖范围越来越广,观测数据越来越多,现有的人工监视已经远远不能满足需求,因此监控的“智能化”变得越来越迫切。天基动目标自主视频监视技术是计算机视觉领域的研究热点,涉及到图像处理、模式识别以及人工智能领域,研究内容丰富,应用领域广泛。从三个模块对动目标自主识别关键技术进行了归纳总结,介绍了关键技术算法,并对典型的算法进行了优缺点分析,给出了相对鲁棒性强、实时性高、检测效果好的技术路线。     

单片机现场投票统计器的设计制作

介绍我们用单片机设计和制作的现场投票统计器电路，经济实惠、适用于小型的会议室和娱乐场所的现场投票。     

机器视觉在TFT-LCD点缺陷检测系统中的应用

针对TFT-LCD点缺陷的特征和检测方法,介绍了机器视觉系统的基本构成,提出了一种基于Visual C＋＋6.0集成开发环境,以EURESYS的eVision作为机器视觉和图像处理核心软件的TFT-LCD点缺陷检测方法。实验结果表明,该方法能够快速高效地实现点缺陷的自动检测功能,具有良好的鲁棒性,并为后续复杂缺陷的检测应用提供了一条参考思路。     

一种软膜贴附机的机器视觉系统标定方法

在现代工业自动化生产中,机器视觉系统的应用与日俱增。在视觉系统的定位使用中,必须先统一坐标系,将视觉系统中的镜头坐标系及运动坐标系联系在一起,即标定。文章介绍了一种软膜贴附机视觉系统定位标定方法。     

机器视觉中的光源照明设计

介绍了光源照明技术在机器视觉中的重要性。通过对光源照明设计中光源种类和基础照明等诸多技术的理论分析,结合光源照明技术在工程案例中的应用技巧,探究了设计光源照明系统时要注意的问题和原则。     

集成DSP的视频处理卡在机器视觉中的应用

针对在机器视觉的应用中普遍存在的待处理的图像数据量多且算法复杂，单机CPU无法实时完成图像处理任务，需要多台计算机组成局域网平行处理，成本高昂且可靠性低的问题。给出了集成DSP芯片的高速图像采集卡以替代主机CPU进行图像算法处理的解决方案，并指出在单台PC机上插入多块高速图像采集卡，主机的CPU只负责统一协调作用就可以较好的处理此类问题。由于该高速卡设计灵活，只需稍作改动即可应用于嵌入式设备。该高速图像处理卡在机器视觉领域内有着重要和广泛的应用前景。     

机器视觉技术发展及其工业应用

机器视觉是一门交叉学科,有着广泛的应用领域。近年来,随着理论的创新和技术的发展,该学科发展迅猛。本文介绍了机器视觉的关键技术,如光源照明、光学镜头、摄像机、图像采集、信号处理、执行机构等的发展状况。同时,从自动检测、智能装配、视觉伺服三个方面对工业机器视觉应用系统进行了综述。     

基于立体视觉技术的实时测距系统研究

双目立体视觉测距系统由于计算量大、受限于硬件水平等原因,通常无法做到实时测距,为解决这一问题,对双目立体视觉的关键技术进行研究与分析后,采用预标定方法,通过选取一种快速的立体匹配算法,对其各参数进行优化,并以动态视差搜索的方式,结合目标跟踪算法,实现了对目标的实时跟踪与测量。经实验验证,该系统成本低、可行性高,能实时对目标进行跟踪与测量,并在一定范围内具有较高的精度,且有一定的应用价值。     

基于HIL和机器视觉的汽车仪表测试平台

针对人工进行汽车仪表测试时低效率的现状,提出一种有效的检测方法,结合了硬件在环(HIL)和机器视觉技术。已开发的系统能在实时环境下模拟车辆行为,并通过一个智能摄像机进行视觉检测,用上位机控制整个操作流程,进而实现汽车整车的自动化检测。文中介绍了模型仿真和图像处理两部分,并在实验室环境下对指示灯状态、指针状态和字符显示等功能进行了验证,实验证明了检测结果的正确性和稳定性。该系统具有较大的实用价值。