基于计算机视觉的玻璃瓶裂纹在线检测系统

采用计算机视觉的原理和方法对待检玻璃瓶进行了图像获取、图像预处理、图像分割、特征提取和判断决策研究,开发了一个正确率很高的玻璃瓶裂纹在线检测系统。     

计算机视觉检测技术在吻合器检测中的应用研究

提出了一种利用计算视觉检测带手柄吻合器漏针新方法。通过采用正面光源投照的检测装置,综合运用图像处理和识别方法对利用CMOS相机采集的吻合器图像进行数学形态学,图像增强等方法处理,并提出模糊局部阈值分割算法实现吻合器漏针的自动识别,并根据面积特征判别漏针数。实验表明：该方法能够对多种型号颜色的吻合器进行稳定、准确的快速检测,检测正确率可达95.6％,平均每次检测时间为2.385s,本方法实用性强,适合现代化生产的要求。     

计算机视觉技术的图像识别分析

在技术发展的过程当中,使计算机系统模拟人类的行为模式和思考方式来为人们的生活提供便利成为了一个重要的发展趋势,这也是人工智能的内涵.计算机视觉技术就是在这样的背景下产生的,它使计算机系统拥有了三维分析的能力,可以对三维信息进行处理,对图像进行三维立体化的识别.实践证明,计算机视觉技术支持下的图像识别展现出了更大的信息量...     

计算机视觉的哲学原理

人类所获得的信息的百分之八十来自于视觉系统，而计算机的应用已开始涉及所有有意义的领域，所以计算机视觉（CbrllputerVision）的研究是本世纪最活跃的领域之一。从事计算机视觉研究工作的人已经取得了很大的成果，各种各样的机器视觉系统层出不穷。但是，科学家们也看到，一些对人类来说非常简单的问题在计算机视觉的研究和实现中却变得非常困难，因为一个裸露的机器缺少起码的在人类看来天经地义的智能和知识。就目前计算机视觉的发展来看，从根本上用机器视觉来代替甚至模仿人类的视觉系统是非常困难的。越来越多的从事这一领域研究…     

计算机图形图像处理技术在视觉传达系统中的应用

随着信息化和科学技术的不断发展,计算机技术应运而生,在人们的工作、学习、生活中发挥重要作用。计算机图形图像处理技术作为计算机技术的一个重要分支,在视觉传达系统中得到广泛应用,采用图形图像处理技术设计出来的作品给人们的视觉带来强烈的冲击。该技术的诞生,丰富了创作者的创造手段,提高了创新力。通过对计算机图形图像处理技术相关内容的研究,分析其在视觉传达系统中的应用,以期弥补视觉传达系统中存在的不足,使设计者的作品更加完美。     

计算机视觉发展中存在的问题

在计算机视觉的发展中，Ｍａｒｒ视觉理论发挥了重要的作用。但计算机视觉与其人类的对应物－人类视觉相比，还处于相当初级的阶段。十多年来，在Ｍａｒｒ理论的框架下，计算机视觉领域中成果颇丰，同时也陆续发现了一些问题，对此，本文从输入、目的、知识、控制等方面加以论述，并提出了几点建议。     

计算机图形图像处理技术在视觉传达系统中的应用研究

计算机图形图像处理技术作为计算机技术的一部分,在视觉传达系统中该项技术的有效应用,增强了设计作品的视觉效果.基于此,对计算机图形图像处理技术的概念及其于视觉传统的异同点进行了分析,并对其在视觉传统系统中的具体应用进行了探讨,以供参考.     

计算机图形图像处理技术在视觉传达系统中的应用

随着社会的发展和经济的进步,计算机技术在全球范围内大范围延伸,几乎所有的领域都遍布着计算机技术的踪迹,人们将计算机技术大规模地应用在生产生活的各个领域,计算机技术也为人们带来了极大的便利。计算机技术由于种类多被人们分成了几个大的分支,计算机图形图像处理技术就是其中一个重要分支,目前来说计算机图形图像处理技术已被广泛的应用在视觉传达系统中,与视觉传达系统相互交融,给人们带来了技术变革。笔者探讨了计算机图像图像处理技术在视觉传达系统中的应用。     

计算机视觉类库OpenCV在VC中的应用

本文介绍了一种开放源代码的计算机视觉类库OpenCV。在阐述了该软件的特点及结构的基础上,对其在Visual C 环境下的配置进行了详细的说明,最后通过“检测一个视频中的运动物体”这一实例探讨了使用OpenCV进行编程的方法。     

基于计算机视觉的农作物害虫自动检测研究综述

综述了国内外计算机视觉在农业生产领域的应用研究热点——农作物害虫自动检测技术的进展及最新研究成果,重点论述了害虫识别、分类、计算机视觉和图像处理技术的研究和开发,并分析提出了这一技术的发展趋势。     

基于虚拟仪器的计算机视觉技术在电度表校验中的应用

本文对计算机视觉技术的发展现状进行了研究和分析，介绍了虚拟仪器开发平台LabVIEW和图保处理软件IMAQV5sion5．O的特点，以及虚拟仪器技术在电度表校验系统中的应用。     

计算机视觉在焊缝跟踪控制中的应用

研究一种基于计算机视觉的焊缝跟踪控制系统,重点论述焊缝图象分割和边缘提取的理论方法,通过对视觉传感器CCD检测到的弧焊区图象进行处理来准确地识别焊缝位置,从而有效地提高焊缝跟踪精度。     

基于计算机视觉的飞行目标的跟踪研究

主要介绍了一种利用飞行器的可见光图像进行目标跟踪的方法;针对所研究图像的特点,对图像中含单多机情况选取不同的分割方式,运用形态学上的腐蚀、膨胀和标注等方法,确定出被跟踪飞行器的形心(即灰度质心),并用GM(1,1)灰色预测模型进行形心预测;然后根据给定的摄像机参数,得出飞行器实际形心的偏移量以及摄像机的偏转信息;仿真结果表明,该方法能够有效地识别图像中的目标,跟踪精度较高,具有良好的准确性和适应性。     

基于视觉识别的机动车辆智能驾驶系统

将机器人视觉原理运用于对机动车辆智能驾驶的研究中,通过识别高速公路车道线的变化,使得车辆能够实现自动驾驶。由CMOS图像传感器摄取道路图像,采用小波处理、线性递推估计、波门跟踪滤波和二次拟合抽取车道线信息,从而得到行驶控制误差;控制命令通过串行232口发送到单片机上,驱动步进电机带动游戏杆转动来仿真实际的自动驾驶过程;获得了很好的实验结果。     

计算机视觉技术在车辆跟踪中的应用

智能交通监控是计算机视觉技术的重要应用之一。对行驶中的车辆进行自动跟踪,能够得到车辆的动态信息,为交通部门提供重要依据。Mean—Shift跟踪算法和基于PPM质心迭代跟踪算法对运动目标的跟踪具有很好的效果,应用两种算法对运动车辆进行跟踪,并对两种算法在车辆跟踪过程中稳定性、精度和实时性上做了对比分析。     

计算机视觉技术在发动机缺陷检测系统中的应用

利用计算机视觉技术及相应的机械伺服系统,对汽车发动机缸孔表面缺陷进行检测,其主要解决的问题是：二值化图像阈值的选取,图像的分段检测,和缺陷的数据处理。针对以上的问题,采用最佳阈值分割法将图像二值化,并通过摄像机标定求取摄像机各参数,进而推导出标定缺陷实际面积的公式。实验结果证明此方法克服了传统检测方法的不足,是一种准确性和自动化程度较高的检测方法。     

基于计算机视觉的笔杆笔夹对正系统设计

针对制笔行业传统人工对正笔杆笔夹效率低、易遗漏、准确度差等弊端,提出了计算机视觉自动对正检测技术.笔的种类繁多,笔杆LOGO图案复杂、色彩多样,图像特征不同,采用了先作多尺度多结构元素相结合的形态学增强后进行灰度模板匹配的方法.通过对不同笔杆图像处理表明,能够抑制噪声及可疑边缘,保留LOGO图案的有用边缘信息,具有极强的实用性.基于该方法开发的自动对正检测系统,经试运行,结果表明该系统的精确度及效率均满足生产要求,且对正结果不受主观因素的影响,稳定性好、效率高.     

机器视觉应用于混凝土加料的对接定位方法

混凝土装载机进行成品料卸料前的出料口位置视觉校准是进行混凝土装载的重要的一步，目的是通过计算机视觉系统，保证处于空间位置的出料口中心和处于固定位置的运输车装料口中心重合。研究出一种采用人机交互的方法。实验结果证明该方法可实现装／卸料口的准确定位，缩短了图像处理的时间，提高了混凝土卸料的速度。     

机器视觉工业检测系统的应用与发展

介绍了机器视觉工业检测系统的发展概况,阐述了机器视觉的研究已经从实验室走向实际应用的发展阶段,业已成为当代计算机技术研究的热点,获得了广泛的工业应用。重点讨论了机器视觉系统在实际工业生产中的应用及工业视觉检测原理、常用图像处理算法等。举例说明了如何利用模板匹配法对目标图像进行识别,从而实现对产品包装的检测。最后,指出在社会高度信息化发展过程中,在人类获取信息中占很大比例的视觉信息处理技术及机器视觉测量系统,将受到人们越来越多的关注。     

基于计算机视觉的农作物病虫害识别研究现状

农作物病害虫种类多,不仅给农作物的产量和品质带来了很大影响,也对人类的健康造成较大威胁.分析了国内外农作物病虫害研究的现状,讨论了与以往肉眼观测法不同,采用计算机视觉技术中的数字图像处理以及模式识别等技术具有很高的实用价值,能够精确、实时、快速识别病虫害,从而及时地采取相应的补救措施,提高经济效益.