基于机器视觉的包装机械贴标功能实现

目的 为了提高包装机械贴标工序的自动化程度和贴标速度、精度,设计一种贴标控制系统。方法 基于机器视觉设计一种贴标控制系统。该系统主要包括PC机、工业相机、视觉处理模块、运动控制模块、打印机、贴标机、标签检测模块等。重点论述图像处理算法,其中柔性形态学滤波和边缘检测用于贴标区域识别和定位;模板匹配则用于检测标签的平整度和倾斜度。最后,针对正方体包装纸盒、圆形包装纸盒、不规则包装纸盒进行试验研究。结果 实验结果表明,所述贴标系统平均正标率均在99%以上。结论 基于机器视觉的包装机械贴标系统能够满足包装要求,而且可以提高包装机械的自动化水平、提高包装效率、降低企业成本。     

机器视觉技术在彩色印刷品质量在线检测中的应用

介绍了彩色印刷品质量在线检测的机器视觉系统、印刷品质量检测软件及其处理流程,并通过试验证明了该软件有较高的处理速度和精度。探讨了2种彩色图像分色处理的方法、优缺点以及适应领域;介绍了2种常用的模板匹配算法,并根据试验结果,提出了在印刷品质量检测中,模板匹配算法的优化应以提高速度为主。     

基于机器视觉的药品包装生产线自动检测系统

目的提高包装药品效率,保证包装过程的正确率和安全性。方法在充分研究药品包装生产线现状的基础上,将机器视觉应用于药品包装生产线药品的自动检测,采用基于最大熵阈值,设计一种图像分割方法;同时采用自适应高斯引导图像滤波算法,设计一种图像去噪算法。结果通过实验验证,该系统可以实现药品包装生产线的自动检测,并能自动剔除不合格药品,保证生产安全。结论研究的药品包装生产线自动检测系统具有自动化程度高、效率高的优点,具有广阔的市场应用前景。     

基于机器视觉技术的水表在线检定系统研究

设计了一套基于机器视觉技术的水表在线检定系统。使用模板匹配技术定位梅花针,分别对基准表和各待检表梅花针转过的齿数同时计数,当基准表计数到达设定值时同时停止计数,计算待检表误差,判断是否合格。现场试验表明,该方法比现有的激光反射计数法检定精度更高,解决了激光反射计数法无法检定梅花针上有气泡的湿式水表的问题。     

基于机器视觉的贴片电阻封装排序方法

目的研究基于机器视觉的贴片电阻封装排序方法,确保贴片电阻的封装效率,减少人力成本。方法基于模板匹配设计一种贴片电阻的相对方向识别方法,并简单介绍检测系统的整体框架。识别方法主要分为3步,截取模板并进行模板匹配;记录匹配区域的匹配度及匹配区域的像素坐标信息;利用匹配度和坐标信息得出贴片电阻的相对方向。结果文中验证了在不同光源下的识别率。当光源强度为18 V时,识别率最高,达到99.9%,处理时间约为130 ms。结论基于机器视觉的贴片电阻封装排序方法能够满足工业生产的准确性和实时性要求。     

基于机器视觉的罐盖缺陷检测

根据金属材质罐盖制造中生产线上的工作环境和检测要求,针对目前生产线上人工检测的速度慢、效率低、准确率不高等缺点,提出了一种基于计算机视觉的罐盖缺陷检测算法,可快速准确地实现生产线上的金属罐盖的缺陷检测.具体做法是综合一系列图像处理算法,对罐盖罐口、注胶区域、内圆区域等三个主要区域进行检测.结果表明,缺陷检测的速度可达到每秒10个,从而为罐盖的缺陷生产线在线检测提供了很好的支持.     

基于机器视觉的透明光学镜片缺陷检测技术研究进展

随着信息化时代的到来及智能电子行业的高速发展,相关行业对透明光学镜片的需求量逐渐增多并对其提出了更高的质量要求。本文从运用机器视觉进行产品缺陷检测的几个关键环节展开探究,包括：对各类镜片的图像采集方法进行研究、对缺陷图像的图像处理算法进行分析、以及对提取出的缺陷的识别分类方法进行归纳总结。从而探究目前运用机器视觉对透明光学镜片进行缺陷检测的发展现状,同时进一步对未来的研究趋势进行了展望和预测,以期对后续工作提供参考。     

基于机器视觉的某种弹弹体硬度检测技术研究

目的 解决某种弹弹体硬度检测过程中人工读取硬度圆直径存在的问题。方法 应用材料的布氏硬度检测原理,设计基于机器视觉的某种弹弹体硬度检测装置,并制定某种弹弹体硬度的视觉检测算法。根据所提出的算法应用Maltlab实现对某种弹弹体硬度圆特征的提取和直径的计算。结果 通过T检验法对所提出的机器视觉检验方法与人工检测的结果进行对比分析,其结果为2种检测结果无差异性。结论 本文所设计的机器视觉检测装置和提出的视觉检测算法的具有较高的可靠性和正确性,可以应用于某种弹弹体的硬度检测。     

基于机器视觉的通孔元器件检验

印刷线路板组件外观检验系统,采用机器视觉技术,用于机插和手工装配等通孔元器件的检验,为电子产品组装过程中外观检验提供自动化质量控制手段。由于通孔元器件材料、形状、尺寸变化大,难以采用统一的算法和判据,本文根据通孔元器件的特点将其分为线束和非线束两种类型,分别采用颜色定位和彩色模板匹配算法,用旋转角度和匹配分数作为综合判据,通过算例验证了该系统的可行性。平台化设计使该系统具有很高的推广价值。     

基于机器视觉的注射液针头胶帽缺陷检测

目的 封装检测是保证流水线上产品质量的关键。针对预罐装注射液,提出一种基于机器视觉的注射液针头胶帽缺陷的实用检测算法。方法 算法首先采用以灰度分布概率作为度量标准的直方图双峰法,对图像进行阈值分割;随后依据以特征角点为中心延伸出的4个象限区域进行特征分析,定位胶帽下边沿左、右角点,以计算胶帽高度;将对称轴点集进行分段直线拟合,得到对称轴所有可能的斜率和截距,基于边缘信息计算最优对称轴和胶帽倾斜角。结果 采用多组图像检验算法缺陷检测,实验结果显示检测成功率达到97.86%。结论 该算法能够对针头胶帽的多种缺陷进行检测,对不合格产品进行分类。     

基于机器视觉的易拉罐打标区域定位方法

目的 为了提高易拉罐打标效率和打标位置精度,降低劳动强度,提出一种基于机器视觉的易拉罐打标区域定位方法。方法 首先建立模板库,获取即将打标的不同图案的易拉罐表面图像,对图像进行柱面反投影,使有一定弧度的图像展开,并利用模板匹配原理对图像进行拼接,得到易拉罐表面完整图像;其次采用ORB算法在模板库中确定易拉罐表面图案种类,利用模板匹配方法确定该种类图案的打标区域在待打标易拉罐上的位置,从而进行定位打标。结果 实验结果表明,该方法能实现直径为40～65 mm易拉罐的打标区域快速定位,定位误差为±2°。结论 基于机器视觉的易拉罐打标区域定位方法能实现易拉罐打标过程的自动化,可以快速、准确地定位出打标区域,且灵活性较高,降低了劳动成本,能满足企业的生产加工需要。     

基于机器视觉的航空铆钉尺寸检测技术

航空铆钉的尺寸偏差会增加航空事故发生的可能性。为了实现航空铆钉尺寸检测的高精度与智能化,提出一种基于机器视觉的航空铆钉尺寸检测方法。通过边缘检测算法对铆钉进行自动识别与检测,可减少航空铆钉尺寸的误差。基于航空铆钉产品规范,分析得出各项尺寸参数要求与事件流程,使用OpenCV作为开发平台,采用阈值分割算法与分水岭算法进行图像分割;同时,通过平滑处理、形态学、轮廓提取算法完成图像处理。实测结果表明,在±0.005mm精度下,铆钉尺寸检测结果与实际值的吻合度达到90%以上。     

基于机器视觉的玻璃瓶口缺陷检测方法

目的为提高玻璃瓶口缺陷检测精度,确保生产线包装效率。方法基于机器视觉设计一种瓶口缺陷检测方法,并简要介绍检测系统的整体框架。分别论述基于最大熵值法的图像分割方法、瓶口定位方法以及图像特征提取方法,其中图像特征主要包括周长、圆形度、相对圆心距离。利用BP神经网络实现瓶口缺陷的准确识别,将瓶口破损程度转换为具体数值,最后进行实验验证。结果文中检测方法对破损瓶口的检测成功率为99%,对于不同的破损类型均有较高的检测准确度。结论基于机器视觉的玻璃瓶口缺陷检测方法能够满足生产线对准确性和实时性的要求。     

基于机器视觉的包装物料自动筛选系统

目的为解决传统人工分拣作业效率低、速度慢、质量难以保证的问题。方法设计一种基于机器视觉的包装物料自动筛选控制系统,适用于多种输送线物料分拣的方案。结合多种图像处理算法,以提高物料筛选精度。改进中值滤波可实现图像预处理;形态学滤波可实现包装物料边缘检测;基于边缘匹配可完成物料识别。最后进行试验研究。结果试验结果表明,对于圆形、方形、三角形物料,所述包装物料筛选系统的分拣精度在99.5%以上,最大抓取速率能够达到150次/min。结论所述图像处理算法能够有效地提取物料边缘并实现物料识别,具有比较高的检测精度和稳定性,可以满足包装需求。     

基于视觉的驾驶机器人导航技术

对驾驶机器人的视觉导航技术进行了研究,提出了一种快速可靠的车辆引导线检测算法.该算法首先对感兴趣的移动窗口进行有条件的边缘检测,进而引入了梯度方向直方图的处理思想,制定了车辆引导线边缘候选点集与有效点集的筛选算法,最后,通过所提出的一种基于标量化处理Kalman滤波方法实现了引导线特征参数的快速准确提取.试验表明,本文提出的检测算法能够满足复杂路况下的导航需要,具有30ms/帧的实时处理速度.     

基于机器视觉的商品条码质量检测方法

目的针对EAN-13商品条码,运用机器视觉技术进行商品条码质量检测,实现一体化、自动化、智能化检验。方法根据检测要求,设计商品条码图像采集装置,通过系统标定完成初始化。条码检测时,采集待测条码图像,进行畸变矫正;通过边缘检测、形态处理和轮廓匹配,找到条码准确位置,分割出条码图像区域,对其旋转校正,分为条码区域和数字区域;对条码区域,水平采样获取反射曲线,计算光学特性参数和译码数据,通过几何特征分析,结合标定参数,计算出相关结构参数;对数字区域,通过字符分割、模版匹配,完成字符识别;最后,通过比对分析,获取全部检测数据。结果分别采用该方法和传统方法,对100个EAN-13条码样本进行了检测对比,试验表明该方法的检验结果符合国家标准,检测数据准确可靠;该方法操作快捷,精度更高,检测速度大幅提高。结论文中方法实现了商品条码质量检测的一体化、自动化、智能化处理,显著提高了检验水平和工作效率。