基于机器视觉技术的药片包装缺损检测系统的研究

介绍了机器视觉的概念及基于机器视觉技术的药片包装缺损检测系统,并给出了系统的硬件组成、控制系统软件模块结构及其工作过程。     

基于视觉技术的扣式电池自动检测系统设计

介绍扣式电池自动化检测系统的实现方法,以实现其在线检测。设计了该系统硬件模块组成和控制系统结构,基于机器视觉的外观缺陷检测是重点,设计了分布式机器视觉系统组成方案,以实现并行检测。上位机软件具有系统控制、图像处理等功能,并包含能够实时显示的人机界面。     

作动器齿环的机器视觉检测系统设计与应用

基于计算机视觉检测原理,提出了齿环视觉检测系统总体设计方案。根据作动器齿环的结构和质量要求,采用LED背光源的照明方式,通过CCD相机和大远心镜头采集齿环图像,构建了系统的硬件部件,使用HexSight视觉软件对图像进行处理。检测结果表明,该系统能准确判断零件的缺齿、表面瑕疵等缺陷及模具编号信息,系统的检测精度可达0.03 mm,并且结构简单和操作方便,能够满足齿环精密检测的要求。     

基于计算机视觉的晶振帽缺陷自动检测系统

针对工业现场中晶振帽的主要缺陷,通过计算机视觉系统来实现缺陷的自动检测.结合晶振帽的缺陷特点,论述了晶振帽缺陷检测系统的构成、图像处理及检测流程,提出一种基于计算机视觉的晶振帽缺陷检测方法.设计了缺陷检测系统的具体软件结构,并用模块化方法实现软件功能.该软件主要包括主程序模块、图像采集模块、图像处理模块和通信模块.实验证明,该检测系统能够准确地实现晶振帽缺陷的检测,满足自动化生产的需要,可在实际生产中代替人工检测.     

振动环境下显示设备显示性能分析系统原型

研究了在振动环境下,基于计算机视觉技术实现显示设备显示性能客观分析的方法。给出了系统的硬件组成与软件原型的总体结构,说明了硬件系统设计和设备选型的方法;阐述了视频运动补偿、图像中线检测与定位等关键技术的实现方法。软件模型由C++编程实现,实验结果表明该系统能够采集清晰的图像,能够实现亚像素级的目标图像检测分析,并输出检测结果。     

基于卷积神经网络的玻璃瓶口缺陷检测

摘键要：在玻璃瓶的生产中,玻璃瓶制品的质量检测显得尤为重要。随着计算机硬件的更新进步和不同视觉检测算法提出,在工业中机器视觉产品检测逐渐代替人工检测。针对玻璃瓶口的缺陷检测,对玻璃瓶口进行图像采集及预处理,采用预处理的缺陷图作为数据集,利用嵌套残差神经网络的图像识别模型对玻璃瓶口进行缺陷检测并分类。实验结果表明,该方法能够有效提高玻璃瓶口缺陷分类的正确率,验证了该方法的有效性。     

基于图像处理库的机器视觉检测系统的研究

为满足机器视觉检测系统通用性的需求,设计出一套机器视觉检测硬件系统,并在此基础上设计出一种基于图像处理库的检测系统软件。该视觉软件包含一套应用于工业的图像和信号算法处理库,该库作为单独的软件模块,通过插件的方式为通用外观检测软件使用。利用图像处理算法组件分别配置图像处理链,对电容器外观底部露白缺陷和引脚变形缺陷进行检测实验,测试结果表明该视觉检测系统具有较好的通用性和实用价值,可以满足工业领域部分的图像和信号处理的需求。     

微型铣刀在位检测方法及系统设计

针对现有计算机视觉测量设备在刀具检测领域的应用现状和不足,结合微型铣刀的磨损特点和微型机床的结构,提出了一种基于计算机视觉的微型铣刀在位检测方法。通过机械手夹持光学成像系统的方法对微型铣刀的刀尖高度、刀具直径、副后刀面面积、前角和后角进行在位检测,特别强调了使用线性激光投影变换的方法测量前角、后角,最后介绍了系统软件、硬件设计并通过实验验证了系统检测效果。     

铸件表面缺陷自动化检测设备的系统设计

铸件成形后会在表面形成砂眼和裂纹等表面缺陷,而传统的铸件表面缺陷检测方法为人工通过肉眼检测,这种检测手段效率低、易受工人的主观情绪影响,已不适应现代化的大规模自动化生产,因此开发出一套自动化检测设备,完成对铸件的表面缺陷检测具有很重大的现实意义,本文采用的检测方法为机器视觉检测,分析机器视觉检测设备的系统组成,简述系统的工作原理,重点研究系统的硬件设计和软件设计,完成主要硬件的选型和参数计算,并利用Matlab软件对缺陷样本处理分析。     

透明材料微小器件键合质量检测系统设计

针对材料和结构均特殊的透明材料微小器件的键合质量检测,提出了可见光透射机器视觉检测法。分析了检测系统硬件中主要部件的性能要求,研究了该检测系统的图像处理技术。检测系统利用光源、相机、镜头和计算机等主要部件实现图像采集功能,并通过图像相减、灰度直方图调整、图像滤波和图像二值化等图像处理功能来完成质量检测。实验结果表明,提出的可见光透射机器视觉检测法能灵敏有效地检测出透明材料微小器件键合位置处存在的键合间隙和缺陷大小,检测精度可达10 μm,满足透明材料微小器件键合质量的要求,是一种高效、非接触、无损、无污染的检测方法。     

基于模糊分类的流体管道泄漏故障智能检测方法研究

本文针对基于负压波法管道泄漏实时检测系统误报高和灵敏度低的问题提出一种流体管道泄漏故障智能检测方法,该方法首先给出管道运行参数的确定模型,然后结合模糊算子给出流体管道状态模糊模型,进而利用该模型实现管道故障分类.以这种智能检测方法为核心设计流体管道故泄漏故障智能诊断系统(leak intelligent diagnosis system for fluid pipeline,LIDSFP),通过对某成品油管道实例仿真和在流体管道测试系统上的试验研究,给出了LIDSFP性能指标,进一步分析表明该系统可以有效完成流体管道的泄漏故障诊断.     

基于机器视觉的平板式数粒机检测方法

以现代药品包装为应用背景,以新型平板式数粒机为研究平台,以机器视觉技术为研究重点,提出了一种基于机器视觉的平板式数粒机的检测方法。该检测方法可用于药品颗粒的缺陷检测和计数算法的研究。实验结果表明,基于机器视觉的平板式数粒机检测方法可达到用户的要求,实现高速度、高效率、高精度的在线检测计数。     

基于Halcon的电表铭牌缺陷检测系统

国家电网(State Grid)的快速发展扩大了智能电表的生产规模,电表铭牌作为其中关键部分,在生产中的印刷缺陷检测问题应运而生.利用机器视觉,设计了一种基于生成基准图像的电表铭牌视觉检测方法.联合Halcon软件与C#语言编写缺陷检测系统验证检测方法的有效性,结果表明:检测方法对电表铭牌印刷缺陷检测有较好的鲁棒性,能...     

平衡电磁检测技术同步数据采集控制系统研究

针对平衡电磁检测技术对铁磁构件表面纵向裂纹缺陷的长度、横向裂纹缺陷的宽度量化检测问题,提出平衡电磁检测技术传感器移动与数据采集同步的方法.分析了平衡电磁检测技术对铁磁构件表面纵向裂纹缺陷长度、横向裂纹缺陷宽度的检测原理,研究了基于FP GA的平衡电磁检测技术同步数据采集控制系统,搭建了三轴检测机械平台,完成了信号处理电...     

基于ORB关键帧匹配算法的机器人SLAM实现

针对复杂环境下机器人的同时定位与地图构建(SLAM)存在实时性与鲁棒性下降等问题,将一种基于ORB特征点的关键帧闭环检测匹配算法应用到定位与地图构建中。研究并分析了特征点提取与描述符建立、帧间配准、位姿变换估计以及闭环检测对SLAM系统的影响,建立了关键帧闭环匹配算法和SLAM实时性与鲁棒性之间的关系,提出了一种基于ORB关键帧匹配算法的SLAM方法。运用改进ORB算法加快了图像特征点提取与描述符建立速度;结合相机模型与深度信息,可将二维特征图像转换为三维彩色点云;通过随机采样一致性(RANSAC)与最近迭代点(ICP)相结合的改进RANSAC-ICP算法,实现了机器人在初始配准不确定条件下的位姿估计;使用Key Frame的词袋闭环检测算法,减少了地图的冗余结构,生成了具有一致性的地图;通过特征点匹配速度与绝对轨迹误差的均方根值对SLAM系统的实时性与鲁棒性进行了评价。基于标准测试集数据集的实验结果表明,ORB关键帧匹配算法能够有效提高SLAM系统建图速度与稳定性。     

基于转向架姿态轨迹的轨道线路曲率探测系统研究

主动径向技术是进一步提高轨道车辆曲线通过性能、彻底解决直线运行稳定性和曲线通过之间矛盾的有效途径,而实现轨道线路曲率准确、高效的探测是其中的重要环节。为了提高轨道线路曲率探测的精度和实时性,首先提出了一种基于转向架姿态轨迹的曲率探测系统(Bogie attitude trajectory based curvature detection system,BATCDS),该系统由布置于转向架上的速度传感器、角速度传感器、倾角传感器以及算法单元组成,布局简单且易于实现。此后,提出了与上述系统相匹配的曲率探测算法,该算法利用转向架偏航角速度ω和车速v获取转向架在二维水平面上的运行轨迹,并据此初步估计线路曲率;利用转向架侧滚角α和车速v获取转向架的侧滚姿态轨迹,进而估计转向架侧滚角;综合转向架上述各项姿态信息,利用轨道线路固有几何规律融合计算线路曲率。最后,建立了BATCDS的联合仿真模型,仿真计算的结果表明,该系统在有效滤除原始信号中的高频噪声的基础上,仍能维持较高的实时性;仿真工况下,相较传统的低通滤波而言曲率探测结果的精度和实时性得到显著改善,相对误差率均降低至传统方法的50%以下,最大...     

基于光学傅里叶变换的周期性微结构缺陷检测

为了实现大视场周期性微结构缺陷检测,提出了一种基于光学傅里叶变换(FT)的大视场周期性微结构缺陷检测方法,并搭建相关实验系统进行实验验证。首先,对周期性微结构的像进行二维快速傅里叶变换,获取周期性微结构的空间频谱;然后,选取一级衍射斑点中的一个斑点做快速傅里叶逆变换,得到周期性微结构的幅值分布图;最后,根据幅值分布图中的幅值突变位置确定缺陷的位置以及根据幅值突变的剧烈程度来定性地判断缺陷处的点偏离原来位置的位移。实验结果表明:该套系统的测量视场能达到1.5mm×1.5mm,测量分辨率能达到0.5μm以上,在保证分辨率达到要求的前提下,大大地提高了检测视场,能够快速、高效、便捷地在大视场下对周期性微结构进行缺陷检测。     

基于视觉显著性的太阳能电池片表面缺陷检测

现有基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测算法均是采用各种类型的数学模型来进行算法设计,为进一步提高检测准确率,从人眼仿生学角度出发,首次将人眼的视觉注意机制引入到太阳能电池片表面缺陷检测中,提出了一种基于视觉显著性的太阳能电池片表面缺陷检测算法。首先,对输入的太阳能电池片表面图像进行预处理,去除对检测有影响的噪声和栅线;其次,提出一种基于自学习特征的视觉显著性检测算法来大致定位缺陷区域;随后,提出一种视觉显著性和超像素分割相结合的算法来进一步精确定位缺陷区域;最后,通过形态学后处理得到最终检测结果。在包含多种缺陷类型的测试图像库上的主观和客观实验评估表明,该算法具有较高的检测准确率。     

基于信息融合技术的交通量检测算法研究

针对智能交通系统中交通流数据采集及处理实时性和准确性的要求,设计了基于多传感器信息融合技术的交通量检测系统。首先构造了基于时间和空间特性的两级融合结构;然后分别设计了空间信息融合算法和时间信息融合算法,在分析融合算法特点及使用的基础上,对算法进行优化;最后对系统进行仿真实验。经过实验验证,该系统实时性强、准确性高,满足智能交通系统的需要。     

显微视场下微型零件亚像素边缘检测方法

为了提高微型零件在显微视场下的边缘检测精度, 提出了一种非正交二次B样条小波变换结合Zernike矩的亚像素边缘检测算法. 采用非正交二次B样条小波变换算法得到图像的像素级边缘, 利用Zernike矩算法的矩不变性对像素级边缘进行亚像素边缘细化. 为了实现算法的原理, 建立了一套微型零件的实时检测系统. 给出了系统的总体结构和工作原理, 完成了实时图像采集与检测, 分析了检测结果, 并对检测精度进行了评估. 实验结果表明: 该系统检测零件尺寸可以达到0.01~10 mm, 检测精度可以达到0.01%~0.1%, 可准确识别出微型零件的边缘, 将检测精度提高到亚像素级, 满足了在显微视场下微型零件检测的需要.