基于虚拟仪器的质量检测机器视觉系统

对机器视觉、虚拟仪器各自应用的特性作了比较，指出了机器视觉和虚拟仪器相互结合的技术优点，探讨了基于虚拟仪器的质量检测机器视觉系统的物理实现问题。文章比较详细地讨论了光源设计、摄像机、图像采集卡选取和系统软件设计等方面的技术实现细节。     

基于机器视觉维氏硬度检测技术研究

维氏硬度测试是一种精度高、应用范围广的硬度测量方法,但人工操作测量误差高、局限性大。本研究基于机器视觉的方法,搭建维氏硬度测试平台,通过采集压痕图像并对其进行处理、运算得出被测物硬度值。实验验证了其可行性。     

基于机器视觉的透明口服液装量检测系统的研究

本文介绍了一种利用机器视觉技术检测塑料透明瓶装口服液的装量检测系统.该系统实时在生产线上采集装有液体的口服液,每幅图片拍摄5瓶口服液,然后使用图像处理方法,检测出液位线,以判断液位线的高度来判断液体装量是否合格,经实验表明,该系统的检测能有效排除气泡干扰,检测精度能达到98％.     

基于机器视觉的油画棒检测系统的设计

油画棒装盒传统方式采用人工,针对其摆放效率低、成本高的问题,设计了基于机器视觉的油画棒装盒系统,选用ARM芯片做图像处理,在有限的资源配置和时间条件下完成任务.系统通过摄像头对油画棒进行图像采集,控制电机转动油画棒,进行图像匹配,完成投放.系统先对图像定位、选取,滤波去噪,再采用改进的自适应阈值的直方图匹配算法,并结合模板图像和待匹配图像的相关系数,有效降低了计算量,提高了系统的识别率.实践证明系统的工作稳定,能实现对油画棒角度的有效调整,匹配速度快,单台识别率达到99％以上,能完成产品的自动装配.     

基于机器视觉的拆回旧电表参数信息检测技术研究

针对拆回旧智能电能表的回收分类存在人工检定准确率不高、效率低下的问题,提出了一种基于机器视觉的参数信息检测方法,通过检测智能电能表的额定参数信息,完成电能表的分类回收工作。在以C#与Halcon为软件平台建立智能电能表图像检测系统的基础上,采用Blob分析算法,对图像进行ROI(感兴趣区域)提取,采用直方图均衡化对提取后的图像进行处理,以增强背景与目标区域之间的对比度,获取质量较高的电能表图片,通过OTSU算法对Canny边缘检测算法进行改进,提高图像阈值范围的自适应性,获取更完整的图像外观轮廓,最后对图像进行字符分割处理,得到电能表的额定参数信息。经过实验验证,该方法能够准确检测识别电能表铭牌的额定参数信息,实验数据显示检测准确率达99.5%,平均每台电能表检测耗时0.62 s,很大程度上节省了电能表分类工作的检定时间,提升了工作的效率与准确性。     

基于机器视觉的方便面分类检测系统设计

针对方便面生产线上,传统人眼在分类不同品种方便面时的低效率、高劳动强度问题,将机器视觉技术应用到其生产线上。为了便捷高效实现不同品种方便面的自动分类,采用基于HSI颜色空间特征的统计模式识别方法,并基于VC++6.0开发了易操作的人机交互界面。测试结果表明,该检测系统能正确快速实现多品种的方便面的识别与分类,其性能可满足生产需求。     

基于机器视觉的缺陷检测应用综述

针对工业生产过程中缺陷检测的必要性以及传统人工缺陷检测的缺点,研究了基于机器视觉的缺陷检测技术,阐述了典型的机器视觉检测系统的组成,分析了国内外机器视觉缺陷检测技术的应用现状,展望了机器视觉缺陷检测技术的发展趋势,并指出不断优化算法,提高图像处理算法的准确性与鲁棒性,使检测系统更加智能化,是需要不断努力的方向。     

基于机器视觉的风机叶片缺陷检测

针对风机叶片缺陷难以检测的问题,提出一种基于机器视觉的风机叶片缺陷检测方法.首先,使用非局部均值方法去除图像中的背景噪声,同时平滑缺陷边缘;其次,使用自适应对比度增强方法进行图像增强,提升图像的整体质量;然后使用双阈值 OTSU 大津法分割增强后的图像,提取得到缺陷区域;最后,使用 Canny算子和形态学 变换对缺陷区域进行边缘检测,得到缺陷区域定位.试验结果表明,该算法具有一定的有效性和准确性.     

基于机器视觉的线扫描弹簧表面缺陷检测系统的研究与实现

针对传统的弹簧人工检测存在效率低、检测精度不高等缺点，本文通过对几种方案的对比论证，构建了一个基于机器视觉的线扫描弹簧缺陷自动检测系统，并在Visual C＋＋2005平台下开发了系统软件，对图像进行一系列的分析和处理，最终实现了对金属表面缺陷的自动检测识别，并还能够得到精确的尺寸测量结果。通过测试，结果表明系统能够实现既定的要求和目标。     

基于PC的机器视觉系统

本文概述了机器视觉的市场前景，比较了PC式视觉系统与嵌入式视觉系统在检测速度、测量精度等指标上的优劣，并最点介绍了基于PC的机器视觉系统的设计方法，包括光源、镜头、摄像机、图像采集卡等的选用以及视觉软件的设计方法。文章还列举了几个基于PC的机器视觉的成功应用案例。     

基于机器视觉的电子枪检验与修复系统

电子枪成品检验与缺陷修复是电子枪生产的关键环节,基于机器视觉设计的电子枪检验与缺陷修复系统,可快速对多个参数同时进行高质量的检测和修复,有效地提高了良品率,降低了漏检率,一台设备能适用多种规格电子枪生产。     

基于机器视觉的瓶口缺陷检测方法研究

在基于机器视觉的啤酒瓶口质量检测过程中,由于部分瓶口图像中缺陷灰度值变化范围大、边缘区域的干扰多,传统方法难以实现瓶口缺陷快速、准确检测。为此,分析总结各类瓶口缺陷特征,提出基于随机圆评估的三圆周定位法,以提高抗干扰能力和定位精度,并提出残差分析动态阈值分割与全局阈值分割结合的瓶口缺陷检测方法,克服灰度变化和瓶口缺失对检测结果的影响。对90幅图像测试,与5种瓶口缺陷检测法对比,结果显示:执行时间为117.33 ms,与效果最好的SVM算法相比,检测正确率提高了2.22%,可实现强干扰、大缺陷的瓶口图像中缺陷快速、准确定位和检测。     

机器视觉在铜带表面缺陷检测系统中的应用

介绍了将机器视觉技术和LabVIEW图像处理技术应用于在线铜带表面检测的系统设计,以及系统的图像处理算法。系统采用两个面阵CCD摄像头同步采集铜带表面的图像,并通过LabVIEW图像开发模块对图像进行分析和处理,以得到铜带表面的缺陷情况。最后将缺陷图像数据进行分析并存储,根据结果适时发出警报。     

基于机器视觉的牵引供电接触网异物清除系统

列车在运行过程中,使用受电弓从铁路沿线接触网取得电力,而接触网大多都露天架设,极容易被各种异物悬挂,导致列车延误或发生安全事故。目前对接触网大多采用人工现场巡检方式,工作量大且效率低下。针对以上问题,设计了一种基于机器视觉的接触网异物清除系统,该系统由异物清除机器人和异物清除管理软件构成。异物清除机器人悬挂在接触线上,可自动运动拍摄视频,并利用机器视觉技术自动识别接触网上是否悬挂异物,若发现异物及时使用自带的大功率激光器清除,同时将相关数据通过4G网络发送到调度控制中心;异物清除管理软件收集并分析各个机器人上传的数据,若发现异物及时通知相关工作人员处理以保障列车运行安全,同时也能有效降低人工巡检工作量,提升巡检效率。     

基于机器视觉的挤压机调速系统

基于机器礼堂的挤压机调速系统由嵌入式图像处理系统和基于伺服电机技术的运动控制系统组成实现了在线的速度闭环调节，系统具备良好的平稳性、鲁棒性和自适应能力。该系统在某硬质合金集团公司型材厂的工业现场运行效果良好，极大地提高了生产效率，是运动与视觉完美结合的典型案例。     

基于PC的机器视觉系统研究

文章以机器视觉在啤酒空瓶检测系统中的应用为例，介绍了基于PC的机器视觉系统的组成，及各主要组成部分的功能、特性和设计、选型原则。     

基于机器视觉技术的壳体表面缺陷检测研究

以自行研制开发的深海水密圆形连接器外壳体为例,本文提出了一种基于机器视觉技术的壳体表面缺陷检测方法,阐述了机器视觉技术在壳体表面缺陷图像的处理过程及特征值提取过程,并在深海水密圆形连接器产品研发中连接器壳体缺陷检测进行应用.最后,构造了运用BP神经网络进行壳体表面缺陷识别的分类器,实现了壳体表面缺陷的准确识别与分类.     

基于机器视觉的贴片机元件定位的图像处理算法研究

讨论了贴片机机器视觉系统中机器图像处理的主要过程和实现方法。分析了几种常用的图像平滑技术并在仿真实验的基础上选用中值滤波的方法来实现图像滤波。针对阈值图像分割技术,对全局阈值的选择方法进行了分析比较,实验表明最大类间方差法分割效果较好。     

全自动灯头质量机器视觉检测系统

为了克服灯头产品质量人工检验效率低、精度差等缺陷,将机器视觉检测技术引入灯头产品质量检验,实现了基于机器视觉技术的灯头产品质量全自动在线检测。检测系统由电机及传动模块、振动送料器、分拣执行机构、PC机、摄像头、光源、图像采集卡以及图像处理软件构成,针对灯头产品中存在的六种主要质量缺陷,根据其不同的图像特征设计了可靠有效的算法进行判别。实际应用表明,系统简单实用,能准确高效地识别出目前灯头产品中存在的六种主要质量缺陷,并能实时对缺陷产品进行分类剔除。