基于模板配准的零件轮廓缺损检测

基于机器视觉的机器零件轮廓破损检测在产品质量检测中具有重要作用.根据在线检测速度的要求,对于利用模板轮廓进行零件轮廓缺损检测,提出了轮廓校正和轮廓极坐标表示方法,有效地解决了快速性和模板轮廓与被测轮廓采样点不一致的问题.实验结果表明了本文算法的有效性,为零件轮廓破损快速检测提供了有效途径.     

基于机器视觉的制动主缸活塞总成在线检测

在大批量工业生产过程中,用人工视觉检测制动主缸活塞总成是否合格,效率低并且合格率下降,然而,利用机器视觉检测方法则可以大大提高生产效率和生产的自动化程度,而且机器视觉易于实现信息集成。针对制动主缸活塞总成进行检测识别,利用自动控制技术实现待测零部件的运动控制,通过康耐视机器视觉软件进行模板图像的建立,把采集到的目标零件图像与模板图像进行实时比对。试验结果表明该方法可以对制动主缸活塞总成的漏装、错装和缺陷给予在线检测。     

基于嵌入式的智能视觉检控设备的研发

机器视觉系统在工业检测中应用越来越广,而如何获得精确的检测结果以及实现一个可重构在线检测系统,是视觉检测的关键技术。研发了一种基于嵌入式的智能机器视觉在线检控系统,在嵌入式Windows CE平台上,使用模板匹配算法锁定并缩小检测区域,实现工件检测的高效性,准确快速的实现了在线检控功能。     

基于机器视觉的齿轮图像拼接方法研究

基于机器视觉的测量技术现在已经相当成熟,但目前使用机器视觉进行工业零件测量的多为小尺寸零件,对于超出工业相机有效物距的零件的测量较少.应用图像拼接方法,将拍摄到的单个齿轮的多个图像拼接成一个完整的齿轮图像,以便后续进行齿轮的测量.在图像拼接过程中,将SURF特征点检测与FREAK特征描述子相结合,节省了特征匹配的时间,...     

基于机器视觉的精冲零件断面缺陷检测系统研究

将机器视觉技术应用在精冲零件断面缺陷检测上,提出了一个基于机器视觉的检测系统方案。根据精冲零件在传送带上运动过程特点,设计了检测硬件设施和计算机图像处理技术。通过工业相机拍摄零件照片,利用图像分割获得精冲零件信息,再通过滤波和边缘检测提取轮廓边缘,使用二值化处理将缺陷分离出来,并计算出断面缺陷面积及撕裂带最大垂直高度,判断零件是否合格。实验结果标明该方案能快速有效的对精冲零件进行检测,对实现精冲零件智能化制造具有重要意义。     

基于机器视觉的工件自动分拣系统的研究

介绍了机器视觉技术在工件识别中的应用以及主要图像处理算法。采用机器示教方法建立待处理零件的特征库,通过图像预处理、阈值分割、边缘和轮廓提取算法等获取零件图像的特征并与标准模板比较,从而判别待测零件的合格性。为解决零件摆放的位姿偏差,采用边缘检测和轮廓跟踪算法确定工件形心位置和旋转角度,根据与模板零件的相似性测度判断工件的特性,为自动分拣提供决策支持。实验验证了本算法的有效性。     

基于MATLAB的小型零件表面缺陷检测方法研究

机器视觉技术在零件缺陷检测领域中应用前景广阔。图像处理作为机器视觉技术中的关键技术,对零件表面缺陷检测效果有着直接的影响。本文以MATLAB为图像处理工具,对小型零件表面缺陷检测方法进行研究,并对不同处理方法下的检测效果进行分析比对,并对未来的研究方向进行了初步的探讨。     

中小型金属工件在线检测系统的设计

随着机器视觉技术的快速发展,利用图像处理技术对工件进行在线实时检测的方法近年来得到广泛的应用和发展。为了解决工件离线人工检测效率低、精度差的问题,设计了包括上料模块、图像采集处理模块、零件传送模块、筛选模块和控制模块的基于机器视觉的工件在线检测剔除系统。系统运用PLC可编程逻辑控制器作为工业控制器,机器视觉和图像处理作为检测方法,提高了工件检测的产品品质、生产效率和自动化程度,该机器视觉检测系统可以通过改变程序的方法,运用和推广到其他表面品质检测的行业中。     

基于嵌入式视觉的零件状态检测系统开发

针对车床自动化上料零件的正反检测,提出一种基于多级模板匹配的零件检测方法,提取并生成一系列旋转模板图像库,利用图像增强算法提高边缘灰度的对比度,使用归一化互相关算法去除不均匀光照的影响,采用多级模板匹配方法提高计算速率和检测准确率。设计并实现了基于嵌入式视觉的零件状态检测系统,方便快速生成零件模板,完成视觉系统与控制设备的通信。测试结果表明,系统能进行多种零件的状态判别,具有低成本、模块化、高准确度等优点,适合工业现场使用。     

机器视觉测试系统

介绍了机器视觉测试系统的组成、分类及工作原理 ,列举了机器视觉测试系统在工业在线检测生产中的一些应用实例 ,阐明了机器视觉测试系统在现代工业自动化生产中应用的重要性     

基于模型的驾驶员眼睛状态识别

采用机器视觉来检测驾驶员眼睛状态对判别驾驶员疲劳具有重要意义,现有机器视觉采集系统中眼睛状态识别常用虹膜特征来衡量,针对虹膜信息缺失或者改变都会导致眼睛状态误检且准确性和实时性不能兼顾的问题,在分析机器视觉系统和人眼状态的基础上,以兼顾识别算法的实时性和准确性为目标,利用机器视觉系统成像带来的更好区分眼睛状态的非虹膜特征,提出了基于融合模型的改进型人眼状态识别方法,进一步搭建了嵌入式平台并进行了算法识别的对比实验。结果表明非虹膜特征的融合检测算法提高了人眼的睁闭眼识别的区分度,与模板匹配法相比,眼睛状态识别的准确性提高15%,耗时也减少了约1/3。     

硅棒特征点三维坐标视觉检测技术研究

针对人工接触式硅棒参数检测中存在的耗时、低效、误检等问题,提出一种采用四CCD机器视觉系统作为硅棒参数实时检测的非接触式测量方案。系统基于多目视觉检测原理,以四CCD多目视觉检系统作为机器视觉检测前端数据采集模块,拍摄待测硅棒表面轮廓图像信息。相邻两CCD构成正交双目交汇数据采集子模块,子模块基于正交双目交汇测量原理实时采集两路含有目标空间信息的数字图像数据并保存到上位机。上位机图像处理系统读取采集图像,完成多目相机标定,特征点提取、同名点匹配以及视差计算后提取出目标特征点三维坐标。该检测技术有效避免了人工主观因素造成的漏检、错检,满足实时在线检测要求,实现了硅棒特征点空间三维坐标高精度检测的目的。     

复杂背景中奶粉罐内配件数量检测研究

针对在奶粉罐底部(麻面拱形铝箔)这一复杂背景中检测奶粉勺等配件数量的要求,设计了基于机器视觉实时在线检测系统,提出了一种基于自适应形态学复杂背景图像中前景提取的方法,通过运用球积分光源照明,将采集的图像通过图像平滑、模板匹配、阈值分割、连通区域、自适应形态学去噪,对提取出的奶粉勺配件的像素点进行了统计分析,检测出了奶粉勺数量。实验结果表明,在线检测过程中勺子等配件的正检率为99.99%,误检率小于0.05%,并且该技术适用于现在市面上各种奶粉罐或异型罐内配件、罐内异物及罐壁缺陷的在线检测。     

基于机器视觉的电子器件在线检测分选系统

针对一种声表面波滤波电子器件,设计了基于机器视觉的电子器件在线检测分选系统,详细论述了机器视觉系统的硬件组成和工作原理。在搭建系统硬件平台后,采用Qt应用程序框架,结合OpenCV开发了一套电子器件在线检测分选系统软件。经过大量实验和长时间实际生产运行表明,该系统检测速度快、识别准确率高、成本预算低,完全满足现代工业在线检测的需要。     

机器视觉在工业测量中的应用与研究

基于普通双目视觉测量模型,针对视觉测量系统的关键技术-标定、特征提取、特征匹配,提出了一种实用的高精度摄像机标定方法,基于“多对一”的思想,讨论了一种改进的Hough变换方法;山外极约束理论,提出了一种基于角点的外极斜率特征匹配方法。实验证明.该方法能成功的应川于复杂零件的测量。     

机器视觉概况及其在轴系部件测量中的应用

介绍了机器视觉的概念、基本组成。重点阐述了机器视觉中关键技术的发展现状。分析了机器视觉在轴系部件测量中的应用情况。展望了机器视觉的发展趋势,强调了机器视觉技术在提高市场竞争力中的重要作用。     

基于机器视觉的隧道衬砌裂缝检测算法综述

《公路隧道养护技术规范》中明确指出隧道裂缝的调查是专项检查项目之一。目前常采用人工检测,漏检不可避免,为克服此缺点,用机器视觉的方法实现自动化检测已成为近年来该领域里国内外主要研究手段。在机器视觉研究方法的背景下,对目前国内外关于隧道混凝土衬砌裂缝检测算法的研究进行了较全面的综述,包括衬砌图像预处理、裂缝的检测、干扰的剔除、裂缝宽度的测量及误差分析4个部分,并对所采用的算法进行了优势及不足的比较,最后给出结论和未来设想。