基于EPL的无轴凹版印刷套色控制

本文介绍了高速工业以太网EPL的技术及其在无轴凹版印刷机上的成功应用，给出基于EPL的无轴凹版印刷套色控制的网络结构和整体方案，分析EPL无轴凹版印刷机的特点及其成功之处。     

多判据图像型火灾探测系统的研究

根据火灾发生时火焰的颜色、面积逐渐增大、边缘上的尖角等特性,提出了一种基于机器视觉的火灾探测系统.着重介绍了对采集到的火焰图像进行颜色分析、面积计算和火焰尖角识别,以便得到更加准确的火灾识别效果.     

自适应环境的机器人视觉伺服控制方法

机器人和机器视觉的迅速发展,使得基于视觉的智能机器人得到更加广泛的应用。机器视觉提高了机器人控制系统对环境的适应程度,但其适应程度也受到周围环境对机器视觉算法的影响。针对这一情况,本文对机器人视觉伺服控制系统中的机器视觉算法进行了改进,提出了一种基于帧间差分法的自适应环境的机器人视觉伺服控制方法,从而提高了控制系统对环境的自适应程度,提高了对机器人控制的精确度,实验和理论分析证明,该方法具有较大的应用前景和实用价值。     

自抗扰控制器在无主轴凹印机套色控制的应用

无主轴凹版印刷机自动套色控制系统要求版辊根据套印偏差及其变化趋势按要求转动一定距离从而平稳快速地消除偏差。采用自抗扰控制器(ADRC),在没有对象的精确模型时,可实现干扰补偿。在此基础上又将推导出的无主轴凹印机粗基本模型与AD-RC相结合,得出新的控制算法。仿真和实验结果表明,该复合型自抗扰控制器具有良好的动态性能,且对负载变化及扰动都有很好的鲁棒性。     

基于模式化方法的二值图像降噪

目前二值图像的降噪已有很多算法,在很多领域有应用,但是还存在一些问题,如降噪后造成图像质量下降。在这种情况下,文章提出了一种新的基于模式化方法的二值图像去噪声算法。通过分析二值图像噪声的微观结构,用行程匹配法提取出二值图像中的图段,然后根据图段参数判定噪声并进行清除。实验结果显示该方法降噪效果较好,具有一定的实际意义。     

基于机器视觉的直读式抄表系统的研究

本文研究了一种新型的基于机器视觉的直读式抄表终端,并以其为基础构建了水资源信息管理系统.详细阐述了系统的结构、总体特点、硬件的基本结构和各功能模块的具体实现.实验结果表明,该系统能有效地识别水表的计量读数.     

基于机器视觉的储粮害虫图像模糊检测方法研究

本文阐述了基于机器视觉的储粮害虫检测系统,表明了粮虫图像边缘检测方法是该系统的重要组成部分。提出了一种改进的快速模糊边缘检测方法,计算表明,该方法对粮虫图像边缘检测的效果较好。     

基于机器视觉的农药残留速测卡结果判读方法

针对人工判读大批量农药残留速测卡结果存在的误判率高、效率低等问题,提出基于机器视觉的农药残留速测卡结果准确快速判读方法,根据判读原理设计图像采集系统,利用边缘检测技术结合特征提取对速测卡图像处理分析。实验结果表明,该方法在保证准确性的前提下,判读效率达到约500次判读每分钟,能够满足蔬菜采摘前和销售前大批量农药残留检测需求,有助于绿色蔬菜溯源系统的建设和管理。     

基于改进Canny算法的图像边缘检测方法研究

随着机器视觉技术的不断发展,针对经典的Canny算法对图像进行检测与识别时,存在边缘检测效果差、检测准确率低等问题,提出一种基于改进Canny算法的图像边缘检测方法.选取公开数据集图像进行仿真,并将改进后的算法与经典的Canny算法、Soble算子等进行了对比实验和结果评估.从图像边缘检测效果、边缘图像统计结果和算法执...     

低温型风力发电机叶片缺陷自动检测方法研究

针对人工检测发电机叶片缺陷时存在的检测结果不精准,检测时间较长的问题,以低温型风力发电机为研究对象,设计了一种基于机器视觉的叶片缺陷自动检测方法。在分析叶片缺陷特征及参数的前提下生成叶片缺陷图像,利用数字图像处理技术对叶片缺陷图像进行灰度化与滤波处理,采用通域递归法提取叶片的缺陷特征并构建最优阈值,最后利用机器视觉技术,实现发电机叶片缺陷的自动检测。在MATLAB平台内模拟发电机叶片缺陷的检测过程,结果显示,基于机器视觉的检测方法能够准确检测出发电机叶片表面的擦痕、裂纹等缺陷,较人工检测精准度高26.7%,且检测耗时较短,说明机器检测具备有效性。     

凹印机多色套准系统自抗扰解耦控制

针对凹版印刷机对套准控制高精度和高稳定性的要求,提出了一种利用自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)技术设计多色套准系统解耦控制器的方法.首先,根据无轴传动模式下多色套准系统的工作机理,建立了多色套准系统的非线性耦合数学模型,并根据ADRC解耦规则推导了套准系统的解耦模型,得到了套准系统的阶数和静态解耦模型.其次,在套准系统阶数和静态解耦模型的基础上,利用ADRC策略对套准系统解耦控制器进行了设计.最后,仿真结果表明,所设计的ADRC解耦控制器能够很好地对各种系统干扰进行补偿,实现了多色套准系统的高精度控制,具有比PID控制器更好的控制性能.     

基于RLE编码定位的数字水印算法

提出了一种二值水印嵌入方案。对水印图像进行游程编码,对载体图像进行离散小波变换,选择最高级细节子带中最大系数为嵌入目标,由密钥K1将水印图像的游程编码拆分成两部分,密钥K2和水印图像的RLE码值共同确定嵌入位置。检测时,根据游程码值和小波系数变化幅度两个原则检测水印信息。实验结果表明：该方案不仅具有很好的不可感知性,而且对常规图像处理和几何攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于机器视觉技术的教室照明节能控制系统

为解决教室照明用电浪费问题,设计和制作了基于机器视觉技术的教室照明节能控制系统.该系统在监控计算机端采用帧差分与分段收敛的背景差分叠加法从监控录像中识别教室人员,并根据室内人员情况控制教室照明设备的开启或关闭.系统硬件主要由图像采集模块、监控计算机、电气控制模块及教室电气线路等4部分组成;系统软件基于Matlab开发,按功能可分为图像获取、图像处理、串口双向传输、图形用户界面及数据库等5部分.室内人员检测实验结果表明,系统识别平均耗时0.2s,进行实时室内人员识别的帧速上限为5帧/s;当图像中不包含和包含人员时,系统对室内人员的检测准确率分别为100％和93％.     

基于机器视觉的采茶机割刀控制方法

针对现有乘坐式采茶机切割的茶叶质量偏低的问题,提出了一种基于机器视觉的采茶机割刀控制方法。首先对相机参数进行低复杂度的标定,然后采用动态阈值分割方法和颜色分类器,提取茶叶图像中的嫩芽区域,并设计间接定位法定位弧形割刀位置;接着通过计算两个指定区域的嫩芽面积及它们的和与差异,得到弧形割刀左右两侧的动作参数;最后将动作参数传给下位机,控制割刀到达预期位置。本方法分别对单株茶树和实地茶园进行了实验,结果表明该方法能够准确定位弧形割刀位置和识别嫩芽区域,实现割刀位置的自适应调整,具有较好的茶叶切割效果,切割得到的嫩芽比例可达70%以上。     

基于机器视觉的梳棉机棉结在线检测

棉结是纺织生产中的一种有害疵点,不仅影响纺织品的质量,对染色质量影响也较大。提出了一种基于机器视觉的梳棉机在线棉结检测系统,分别对光源系统、高速图像采集系统、实时图像处理系统的设计进行了讨论,实验验证了系统的可行性。实测结果表明:系统具有高速数据采集、宽幅表面棉结特征识别、在线实时处理(棉结计数)和显示(报警)等功能,且在高速生产环境下运行稳定可靠。     

基于机器视觉的啤酒瓶检测系统研究

为了提高啤酒瓶的检测效果,提出了一个基于机器视觉的啤酒瓶检测系统的方案.根据啤酒瓶检测过程的高速度、高精度和实时性的特点,设计了系统中图像获取、图像处理和图像识别的过程和方法.利用图像滤波去除获取的啤酒瓶数字图像中的噪声,通过二值化将物体和背景分离,再经过边缘检测提取边缘,最后识别和分类有缺陷的啤酒瓶.实验结果表明,该方案能够快速有效地对啤酒瓶进行检测,提高了检测效果,具有一定的可行性和现实意义.     

基于机器视觉的烟支检测系统的设计

针对卷烟包装线上出现的空头和缺支问题,提出了一种基于机器视觉技术的烟支在线检测系统软硬件设计,给出了关键的电路原理图及软件流程,并对实际测试中的一些问题进行了分析。系统利用OV7620及FIFO缓存技术实现了图像的实时采集,并采用数字图像处理的方法对烟支图像进行分析,实现了空头及缺支的自动检测。     

基于机器视觉的全自动电池检测系统的研究

给出了一种基于机器视觉和X射线的全自动电池检测系统.利用X射线的穿透性和计算机对数据的快速处理能力,相机可以采集到成型电池的内部结构图像并对图像数据进行快速处理.通过对图像进行滤波、锐化、边缘提取等过程得到阴极和阳极的精确位置.运用软件来测量各个特征问的距离并与标准值进行比较来判断电池的好坏,从而实现电池检测过程的完全自动化操作.     

基于LabVIEW的网络机器视觉检测系统

针对生产过程中需要实时监测零件尺寸的情况,采用一种网络机器视觉尺寸测量系统,该系统以LabVIEW为平台,配以1394摄像头和图像采集卡,利用一定的图像处理技术完成视觉检测,利用DataSocket技术实现图像的网络实时发布和客户端图像的接收。经过测试,从图像采集、处理和发布系统耗时不超过280m s,该系统开发周期短,检测速度快,充分发挥了虚拟仪器技术的功能强大、扩展性强的特点。     

不透明瓶质量视觉检测系统研究

针对不透明玻璃瓶传统灯检方式检测精度低,人力成本高的问题,研制了一套基于机器视觉的自动检测系统。研究了内壁检测系统的机械与机电控制系统结构,开发了动态成像系统;提出了基于120°交叉投影中值定位方法,根据内壁污迹、杂质灰度值的分布特征采取专家决策算法进行识别。选择128 mL不透明白色回收瓶为对象进行测试,检测的正确率在99.125%以上,远高于人工灯光验瓶。