基于机器视觉的丝网印刷样板尺寸测量方法

丝网印刷样板种类和样式多,每片样板上待测目标也较多,不宜采用一致的梯度阈值参数定位边缘实施测量;此外,传统视觉检测采用定位矩形框建立测量坐标系的方式会引入测量误差,因此,提出一种基于机器视觉的丝网印刷样板的尺寸测量方法。采用一种由粗到细的测量策略,借助每一类待测目标的模板进行信息统计,针对性地设置阈值参数,改善测量精度。在测量阶段,利用基于图像金字塔和归一化互相关函数相结合的分层匹配算法实现多个待测目标的粗糙定位,再使用由模板信息统计获取的阈值参数进行边缘精细定位,建立局部坐标系,完成测量。实验结果表明:在同等实验条件下,此方法能够有效提高测量精度,算法改进后测量结果的平均相对误差由原来的4.02%降到1.47%,并且无需用户介入调整测量参数,适用于不同种类丝网印刷样板的灵活测量。     

机器视觉产业如何过冬

对于做重复性的工作,用机器眼代替人眼是一种趋势。也就是说在变成自动化升级时,机器视觉是非常重要的技术,此项技术的广泛采用将是在国内整个产业升级的一个必然阶段。     

基于灰度的亚像素插值视觉测量方法

针对现有视觉测量中的检测代价高,精度低和速度慢问题,该文提出一种基于计算机机器视觉的紧密内插值亚像素测量方法。该方法基于线性插值算法的原理,结合常规边缘检测方法和图像的灰度曲线图,利用阈值分割和标准长度进行亚像素自适应阈值选择。为验证该方法的有效性,对标准量块长度进行测量实验,并分析测量系统的误差影响因素。相比于传统的Canny算子方法检测结果,该方法的平均测量准确度提升46.2%。实验结果表明该算法的测量精度较高,可以快速、精确地测量出物体的几何尺寸。     

基于计算机视觉的防护眼镜视野测量方法

针对目前防护眼镜视野测量的单一性和低效性,提出一种基于计算机视觉的防护眼镜视野测量方法,建立了实验测量系统;利用标准头模和光纤光源模拟人眼直视前方时的视野区域,通过比较佩戴眼镜前后的视野投影区域的变化,快速判定眼镜的视野是否合格;以待测眼镜投影图为分析对象,聚类提取并保存眼镜轮廓信息,再根据人眼视觉特征,实现对眼镜视野的计算。实验结果表明:与传统检测方法相比,此方法具有检测速度快、智能化等特点,对一副眼镜视野的合格检测仅需10 s;并对测量系统进行了误差分析,最终得到扩展不确定度U=0.8(k=2),能满足防护眼镜视野检测的实际需要。     

基于机器视觉的鞋楦数字化及类似方法对比

介绍了机器视觉的原理和目前主流的鞋楦数字化方法,讨论了机器视觉的研究发展现状、优缺点及技术上的瓶颈;重点将接触式测量、激光扫描和立体视觉这三种方法进行了对比。接触式测量可靠性高,但是精度低。激光扫描法测量精度相当高,可测量柔软易脆对象,不必作测头半径补偿,工作距离大、范围广,但是容易受物件表面光学性质影响,设备精密,价格昂贵。立体视觉方法也可测量柔软易脆对象,速度快,硬件简单,价格低廉,并且不会抹平模型上的尖点。立体视觉方法是目前正在发展的一种图像测量方法,同样能完成鞋楦数字化,与前两种方法相比,在鞋模的定制方面更为合适。     

基于机器视觉的螺纹测量技术

应用机器视觉技术能够对螺纹进行快速、准确的在线非接触测量。IMAQ Vision将机器视觉和虚拟仪器结合在一起。在LabVIEW虚拟仪器平台上开发的螺纹测量系统，采用直方图分析、LUT变换、域值分析、颗粒分析、几何变换、边缘检测等图像处理技术测量螺纹各项主要参数，测量结果利用计算机进行数据库存储和网络传输。     

基于机器视觉与无人机的结构动位移测量方法EI北大核心CSCD

针对基于视觉的结构位移测量方法中相机分辨率不足或测量基站位置选取困难等局限,提出一种结合机器视觉与无人机的结构动位移测量方法。以静止激光灯投射在结构表面的激光光斑为参考,设计算法自动检测目标测点和激光光斑位置,逐帧计算并更新比例因子,估计并消除无人机自身的运动,从而计算目标测点的绝对位移;为验证该方法的准确性,设计一个小型框架模型试验,随后又将此方法应用于大型地震模拟振动台试验。结果表明,利用无人机进行视觉测量得到的位移响应与激光位移计和加速度计测得的参考数据具有良好的一致性,在结构动位移测量和模态参数识别上均能较好地应用。     

基于机器视觉的电缆绝缘护套厚度测量系统的研究

传统的电缆绝缘护套厚度测量方法存在繁琐、速度慢、受人为因素影响大等缺点,本文针对这些缺点提出了一种新测量方法,设计了一套基于机器视觉的电线电缆绝缘护套测量系统。文中介绍了测量系统的组成,通过试验证明测量系统的测量精度符合标准要求,而且具有速度快、操作简便、精度高等优点,对提高工作效率和检测精度有重要的意义。     

基于机器视觉的竹材尺寸测量系统设计

为适应竹材加工过程的竹材剖分自动化需求,该文提出将机器视觉技术应用到竹材图像实时处理与显示中,并设计一种新的算法来测量竹材的尺寸参数。首先,针对采集图像存在的噪声,采用选择式掩模平滑法进行去噪并保护边缘信息;然后利用Sobel算子提取竹子的内外轮廓,通过二值化分割图像的目标和背景,并按照新的算法获取竹材尺寸大小;最后通过VC++编写的软件界面显示采集和处理后的图像及测量数据,并存储在数据库里。试验结果表明:软件设计采取的数字图像处理算法能有效滤除噪声,保留感兴趣的目标,而新的测量算法能高效快速精确地计算竹材的尺寸参数,为竹材自动化剖分的实现提供有效途径。     

An experimental-mechanics dynamic measurement procedure based on computer vision techniques

This paper describes a computer-vision based methodology for non-contact measuring of mechanical system movements. This methodology consists of frame-to-frame processing of video images corresponding to pictures acquired from vibrating structures. The main hardware and software tools are described here. Some benchmark tests are also shown so as to demonstrate the accuracy of the measurement methodology, Finally, perspectives of future developments and applications are discussed.     

双目立体视觉动态角度测量方法

为实现对大幅度动态摆角及运动过程中物体空间姿态角的在线测量,提出一种基于双目立体视觉技术的动态角度测量方法。通过标定好的双目系统实时跟踪采集被测物体的特征点图像,重建特征点的空间三维坐标,进而计算出待测物的动态摆角或空间姿态角。实验结果表明:该系统在测量摆角时示值误差为±0.02°,测量空间姿态角时示值误差为±0.12°,同时具有非接触的优点,适用于动态摆角的在线测量及运动物体的空间姿态跟踪。     

计算机单目视觉测量系统

为了精确实现对空间物体的测量,提出了利用线激光、单CCD相机、小孔成像与激光面约束模型的激光线测量法。引进三维信息已知的标准阶梯块,作为激光面约束的标定块。由计算机控制摄像头对实物连续拍摄和实时处理,提取激光线上的像素坐标,利用建立的模型将二维坐标转换成三维坐标,再以点云的形式重构出物体,实现三维自动测量。实践中检测系统测量精度可达到0.05mm。     

基于机器视觉的自动扶梯梯级测速方法

针对自动扶梯运行速度的检测,提出一种基于机器视觉的自动扶梯梯级测速方法。首先,对机器视觉系统采集得到的梯级运行图像进行一系列的预处理,通过设置阈值实现目标颜色的识别;然后,采用直线扫描法对颜色提取后的不连通区域进行填充,对得到的二值图像进行边缘检测与轮廓识别,返回轮廓面积最大的图像;最后,提取每张图像中黄色区域右边界直线起始端点的横坐标,通过差分法计算得到梯级的速度。结果表明,该方法实现了非接触测量并且能够得到较为准确的检测结果。     

索力振动测量的传递矩阵法

振动法测量拉索张力需要准确描述索力与自振频率的关系,在建立拉索振动的离散模型基础上应用传递矩阵法计算拉索固有频率,通过求解特征方程建立了索力与振动频率的关系;然后将计算得到的模态频率与测试得到的模态频率比较,通过修正拉索张力计算值使计算频率与实测频率误差最小,最后修正的拉索张力则为拉索实际张力。通过对实际工程的测试结果分析表明,该方法具有准确、实用和易编程的特点,完全能满足工程应用要求。     

机器视觉空间目标姿态自动测量方法研究

针对空间目标姿态测量问题,提出基于机器视觉的空间目标姿态自动测量方法,并对其中较为关键的目标靶自动分割及特征点自动排序问题进行研究。首先改进圆形目标靶的设计,通过设置区域面积及矩形度阈值,实现目标靶的自动分割,并提出基于向量夹角的圆心点阵顺序排序法,实现特征点准确快速地自动排序,最终基于张正友标定法,完成相机标定,获取目标靶在相机坐标系下的旋转矩阵,进而计算目标靶的空间姿态变化。实验结果验证:姿态解算的最大相对误差≤3%,整个姿态解算过程自动化程度较高,平均耗时2.026 s,能够满足工程测试需要。     

基于计算机视觉的珍珠形状分级识别技术研究

 为了解决人工分选珍珠效率低、精度不高等问题,提出了一种基于计算机视觉的珍珠形状分级方法.首先根据珍珠图像的灰度直方图对图像进行分割,并使用闭操作去除图像中噪点,接着用八邻域法搜索珍珠图像的边界,提取珍珠轮廓曲线的傅立叶描述子,再计算被测珍珠与标准模板库珍珠的傅立叶描述子的欧氏距离,根据欧氏距离实现珍珠形状的分级识别.最后实验验证了本方法的有效性和实用性.