计算机视觉技术的应用

分析了视觉检测技术的发展、特点、分类及优越性,论述了计算机视觉技术的检测原理、系统组成,详细介绍了计算机视觉技术在工农业生产中的应用.     

基于计算机视觉的FMS生产零件状态检测系统

计算机视觉检测AVI(AutomatedVisualInspection)技术是计算机检测的新发展,它使检测更具智能化、柔性化。文中介绍融AVI技术于FMS的生产零件状态检测系统,是计算机视觉技术在机械制造中零件检测的使用。     

基于计算机视觉检测技术的PCB数控定位钻机

本文报导了一种基于计算机视觉检测技术和数控技术相结合的 ＺＹＺ—６２０ ＰＣＢ定位孔自动钻机。提出了基于最小二乘原理的实时性很强的计算机视觉检测技术、双向机械复零技术、伺服传动技术、自动定标与自动零位校正技术。测试与实际使用表明钻孔位置精度优于 ± ２５μｍ，能够满足高精度ＰＣＢ定位要求。     

基于计算机视觉的干枣在线分级

研究了基于计算机视觉的干枣在线分级,通过计算机视觉技术获取干枣的图像,对该图像进行阈值分割等处理,确定干枣的检测方向,进一步对干枣的尺寸、颜色、缺陷等进行快速精确的分类。试验表明,该方法检测速度快,正确率高,适用范围宽,能够满足农产品加工过程中计算机视觉水果分级技术的要求。     

制造业中计算机视觉检测技术的研究

本文介绍了计算机视觉检测技术的原理以及它的特点,并列举了它在现代拔丝模孔型检测、车身视觉检测、智能焊接方面以及手机生产检测这些制造业中的应用。本文在对这项技术作分析的基础上对于其所存在的问题作了明确且对其广阔的发展前景作了合理的预测。     

承压零件气密性视觉检测系统的研发

采用视觉检测技术检测承压零件的气密性,通过提取零件承压时图像中有无气泡的产生,来判定零件是否存在泄漏,解决了传统的气密性检测方法检测效率低、准确性差的问题。以视觉检测技术和计算机数字图像处理技术为基础,设计了一套承压零件气密性检测的视觉检测系统。采用机械传动与气动相结合的传动方式,多工位检测,提高了气密性检测的效率。     

机器视觉与科学成像为机电产品制造和精确性开辟新途径

一机器视觉系统的构成与应用特征 近年来．计算机技术不断进步，使图像采集成为一种广为使用的测量数据来源，从而推动了基于计算机的机器视觉与科学成像技术在电子产品捡测技术中取得新的突破．所以才会有“任何通过人来完成的检测过程都适合于用机器视觉技术来代替”的新机理。     

机器视觉技术在农业生产中的应用

随着计算机和图像处理技术的发展,机器视觉技术的研究和应用已扩展到农业生产领域,并取得了许多重要研究成果.阐述了机器视觉技术在农业生产各领域(水果的自动分选、种子和粮食品质的检测、农产品异物检测、农田作业机械、植物生长情况监测及动物生产中)的应用.为进一步应用机器视觉技术提供参考.     

基于计算机视觉的间距检测

在现代工业、国防、医学、空间技术等领域计算机视觉有着广泛的应用前景。特别近年来,高分辨率ＣＣＤ摄像机的开发,计算机性能的不断提高,数字图像处理技术的快速发展和ＰＬＣ控制器的应用,使得计算机视觉技术在工业领域自动控制及检测方面越来越被重视。本文介绍的是计算机视觉技术被应用于轿车等速万向节传动轴总装流水线上的自动检测实例。检测工作原理传动轴在总装后,要求对两橡胶护套内侧间距、４个夹箍松紧状态等进行检测,限于篇幅,仅讨论其中两橡胶护套内侧间距的检测。而两橡胶护套内侧是由两夹箍夹箍２和夹箍３固定的,实际…     

基于CPV理论的模板生产成方法及其在视觉检测中的应用

基于计算机泛视觉理论中借助非视觉信息辅助视觉问题求解的思想，研究了通过产品的ＣＡＤ模型提取视觉检测相关先验信息，从而自动生成图象匹配模板的方法。该方法利用ＤＸＦ文件中的实体Ｓｅｃｔｉｏｎ生成模板位图，并讨论了模板尺寸与匹配计算量的关系。     

基于视觉的机器人抓取系统应用研究综述

针对生产线上工业机器人的柔性和智能水平不高的问题,将日益发展的计算机视觉技术引入原有的搬运工业机器人领域,利用机器人视觉技术获取工件及其周围环境的信息,识别出了所要操作的目标工件,并能通过做出决策来引导工业机器人完成对工件的抓取和放置等操作。针对生产线上的工业机器人抓取系统中摄像机的标定、目标工件的识别匹配、机器人对目标工件的定位抓取这3个主要步骤在现阶段的研究成果进行了综述,对计算机视觉定位中涉及到的相关图像预处理方法进行了分析与归纳,并对该技术的实际应用研究和未来发展进行了讨论。研究结果表明,视觉抓取系统技术成熟,能够满足工业应用中的实时性要求,各部分算法的研究和改进对工业的发展和相关研究具有一定的参考价值。     

基于计算机视觉的精密测量技术

精密测量技术是精密工程领域研究的一项重要内容。具有测量精度高、测量速度快等特点的计算机视觉方法在精密测量技术中得到了广泛的应用。本文首先介绍了基于计算机视觉的精密测量技术的基本原理,然后分析了该精密测量方法的几个应用实例。最后,以计算机视觉方法在微运动测量中的应用为例。表明了该方法在精密测量技术中的优越性。通过分析,揭示了基于计算机视觉的精密测量技术在精密工程领域的重要性。     

智能视觉传感器及其应用

本文介绍了近年兴起的集图像采集、处理、通讯等功能于一体的智能视觉传感器——智能相机。重点分析了其体系结构、组成模块和关键技术，比较了市场上可见到的几款智能相机。对智能相机技术的主要发展方向，以及智能相机在安防监控、工业检测、智能交通系统和机器人领域的应用作了较深刻的探讨。     

型材搬运机器人视觉伺服控制研究

文章通过分析型材搬运机器人视觉伺服控制的技术要求和特点,提出一种基于型材型心线坐标附加值模型的识别算法,并以此作为型材图像边缘检测与识别理论的算法,分析了机器手的定位方法;以数字图像处理理论和算法为基础,以VisualC 6.0为平台,实现型材搬运机器人视觉伺服控制图像处理与机器手定位坐标值的确定,提供了一种型材搬运机器人视觉伺服控制的方法。     

基于虚拟仪器的三维视觉检测系统设计

把计算机视觉领域中的明暗恢复形状(Shape From Shading,简称SFS)技术应用于工业产品的三维视觉检测,利用单幅产品图像的明暗灰度变化来得到物体表面形状信息,并采用全面像素不确定度进行检测分析。该检测系统采用Lab VIEW及其视觉开发工具来实现,可广泛应用于工业自动在线三维视觉形貌检测和质量控制。     

机器视觉定位平台的研究与应用

机器视觉主要研究用计算机模拟人的视觉功能,从客观事物的图像或图像序列中提取信息,进行处理并加以理解,最终对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别.论文通过采用合理有效的图像处理技术,实现了对目标图像的特征提取,构建了视觉定位系统的平台.从实验结果来看,本系统实现了移动机器人在结构环境下的定位.     

显微视觉快速自动调焦方法及实验

分析了显微视觉与计算机宏观视觉的特性,得出显微视觉下模糊效果是由几何光学和波动光学两部分造成的结论,并用标定实验验证了显微视觉下扩散参数与物距呈线性关系这一假设。研究了现有基于聚焦的自动调焦DFD(Depth from Focus)方法,提出了显微视觉下一种新型的基于离焦(Depth from Defocus)的快速自动调焦算法,该算法只要给定两幅模糊图像,就可直接计算出目标聚焦平面位置。实验结果显示,该方法的聚焦速度比传统DFF方法(本文选择SML法)快2～4倍。改进了的DFD算法提高了自动调焦性能,增强了显微光学鲁棒性,调焦精度较高,且具有较好的实用性。     

基于二维小波的面型光滑度检测算法研究

在计算机视觉恢复三维型面的技术基础上,利用多个相机对测量物体进行三维重建,为了检测光滑度构造了高消失矩的小波,给出了利用小波变换描述三维面型的光滑度的算法,探测异常点和导数不连续点。经过不同消失矩小波的处理,表面光滑度不同的地方数值不同。导数阶数相同的光滑表面变成平面,而在异常点处小波重建值会有较大的变化,从而解决了遇到的问题,同时,该算法可以用于所有需要探测物体光滑度的应用中。