基于计算机视觉的自动浇注系统

提出一种基于计算机视觉的自动浇注系统。长期以来,由于没有有效的方法测量浇口杯内的铁水液位,浇注一般都是用人工控制。自动浇注系统是采用摄像机拍摄浇注过程,经过图像采集和处理,计算出浇口杯内铁水液位高度,通过实时控制铁水的浇注流量,使浇口杯内液位按工艺维持在一定高度,从而实现了自动浇注。实验证明此系统控制性能良好。     

基于计算机视觉的铁轨表面缺陷检测系统

计算机视觉技术是计算机科学的一个重要分支,它涉及到图像处理、模式识别、人工智能、光学等多个领域。基于计算机视觉技术的基本理论,设计了铁轨表面缺陷检测的软硬件平台,并运用该方案对铁路现场采集到的铁轨缺陷图像进行处理。试验结果表明,该方案能够正确识别出铁轨表面缺陷的大小和位置,具有一定的实用价值。     

基于计算机视觉的锻件尺寸检测

利用计算机视觉系统获取了锻件的原始图像,根据白色背景下锻件原始图像r分量的灰度直方图确定了图像分割的阈值,并进行了锻件图像的分割。采用最大均匀性平滑法对分割后的锻件图进行了滤波,结果表明最大均匀性平滑法不会损伤锻件边缘形状。利用跟踪虫法对锻件边缘进行了跟踪,结果表明利用该锻件边缘跟踪虫法能提高锻件尺寸检测的精度。     

基于计算机视觉的电极接头锥螺纹的测量

提出了基于计算机视觉的电极接头锥螺纹几何参数非接触测量的新方法,采用A102fCCD数字摄像头作为图像传感器,利用数字图像处理技术对电极接头锥螺纹的几何参数进行测量.主要步骤包括:图像的采集;采用边缘保持滤波器进行滤波、降噪;采用阈值法将图像二值化,并进行边缘检测;采用轮廓跟踪算法形成单像素的轮廓边缘.并对一理论锥度为18.925°、螺距为6.35mm、理论牙型半角为30°的合格电极接头进行了实测,测量结果均在系统规定的±6'、±0.02mm和±12'的误差范围内.分析了误差产生的原因.试验结果证明了所提出的测量原理是正确的、可行的,所开发的软件能够满足实际生产的需要.     

基于计算机视觉表面粗糙度的自动测量方法

提出了一种基于计算机视觉的机械加工表面粗糙度非接触测量的新方法,采用A102fCCD数字摄像头作为图像传感器,利用数字图像处理技术对机械加工表面粗糙度进行测量.分析了图像处理过程,根据处理后的图像推导出所对应的表面粗糙度.实验证明,该算法能正确识别不同的机械加工表面,并具有较高的精度.     

一种实用的计算机视觉三维微检测系统的研究

基于计算机立体视觉原理提出一种实用的三维微检测系统，介绍了系统的测量原理，系统构成，三维微检测的实验方案及实验结果，最后讨论了系统的误差的主要影响因素，该方法适于微小构件的表面外形的检测。     

基于计算机视觉的曲面产品测量研究

为了提高工业生产中曲面产品的自动化测量水平,对曲面产品的计算机视觉测量方法进行了研究.针对曲面产品表面特征难以提取的特点,以计算机双目视觉理论为基础,分析了曲面产品计算机视觉测量的原理,研究了有效的测量模型,通过辅助标记点的测量方法设计了曲面产品的测量系统.最后通过软件实例验证了方法的可行性.     

基于计算机视觉的微小轴承表面缺陷检测

提出了一种基于计算机视觉的轴承表面缺陷检测的新方法,采用A102fCCD数字摄像头作为图像传感器,利用数字图像处理技术对轴承表面缺陷进行检测,其主要步骤包括:图像的采集;采用边缘保持滤波器进行滤波、降噪;采用阈值法将图像二值化,并进行边缘检测;采用差影方法对有缺陷表面进行识别.试验证明,用该方法进行轴承表面缺陷检测是可行的,并具有方法简单、定位准确、抗噪能力强、计算速度快、实时性好等优点.     

计算机视觉及其在焊接中的应用

简要阐述了计算机视觉的基本原理，系统结构和计算机视觉的基本处理方法，并着重讲解了在焊接自动化领域的应用情况。     

基于机器视觉的轴承尺寸检测

本文采用机器视觉和图象处理技术，利用CCD摄象机、图象采集卡、运动控制卡、计算机等组成一针对轴承外形尺寸的视觉检测系统，介绍了系统的组成和图象处理方法，并给出了系统的硬件和软件设计。     

基于开放平台的机器人视觉抓取控制系统设计

设计了一个基于开放式运动控制平台的机器人视觉抓取控制系统。该系统将视觉技术与机器人运动控制系统相结合,采用模块化设计,利用TCP/IP网络实时传输实现信息交互,机器人在视觉引导下完成复杂条件下的抓取作业,系统的可靠性、实时性及可扩展性都得到了提高。该系统应用于自主研发的4轴关节式机器人,运行稳定可靠。     

基于信息系统的精铸行业计算机应用

计算机信息系统的应用有助于提高精铸行业管理和技术水平。本文给出一个企业信息系统实例，并介绍了其相关模块     

基于机器视觉的UVW定位系统

面向工业装备对高性能运动平台的需求,开发一套基于机器视觉的UVW定位系统。提出一种基于机器学习的视觉系统标定方法,利用平台运动学分析得到的平台坐标与图像坐标的方程,建立UVW平台的逆运动学图像求解关系,用于求解目标坐标的控制量。完成了定位系统的机器学习视觉标定和双目视觉定位控制实验,结果表明:设计的UVW平台视觉标定方法简单高效,运动平台具有较高的对位精度,可以满足工业应用需求。     

基于计算机视觉的塑料齿轮齿形缺陷检测

提出了一种基于CCD图像的塑料齿轮齿形缺陷检测方法.采用A102FCCD数字摄像头采集塑料齿轮的图像,经过IEEE1394数字接口卡传输到计算机.对含有噪声的原始数字图像实施平滑处理、图像分割、轮廓提取及细化等处理,使图像转变成易于检测的单像素宽边缘信息.检测了齿轮中心孔的圆心,进而对齿轮齿形缺陷进行检测.理论分析及实验结果表明该方法检测速度快、精度高,满足产品在线检测的要求.     

齿轮外表视觉检测系统设计

本文在分析制造过程中机器视觉检测系统应用的基础上,利用CCD摄象机、图象采集卡、运动控制卡、计算机等组成一针对齿轮外表的视觉检测系统,介绍了系统的工作原理,并给出了系统的硬件和软件设计。     

基于视觉测量的绗缝加工智能控制

根据绗缝加工中布料容易变形的特点,提出了计算机视觉测量闭环控制方法,采用该方法能动态跟踪加工运动轨迹并进行图像数字处理。通过建立布料变形的数学模型,对变形前后两加工轨迹图进行快速相关计算．得到最小相关系数,并求得位置偏差补偿值,实现了绗缝加工智能控制。     

基于计算机视觉系统的机器人焊接路径修正研究

对于机器人焊接视觉系统,由于零件的公差配合和焊接热作用,会导致焊接过程中焊头发生微小变化,所以要进行轨迹修正。系统将摄像头安装在机器人焊接臂上,工作前将系统进行校准,然后根据采集到的焊缝形状和位置图像,建立焊缝的3D模型。根据立体视觉算法对焊接轨迹进行编程,然后焊接。系统用标准的工业焊接机器人和CMOS相机进行了试验,焊缝最大偏差轨迹为0.7 mm,平均偏差为0.23 mm。     

基于视觉的机械臂轨迹优化方法研究

针对应用视觉系统进行工件抓取时,工件相互遮挡导致识别工件不准确且抓取效率较低的问题,提出基于视觉的机械臂轨迹优化方法。由相机采集工件图像信息,通过标定机械臂坐标系、工件坐标系及相机坐标系,建立“手眼”坐标关系,基于点云数据对工件识别与定位;提出改进遗传-鲸鱼混合轨迹规划算法,以控制工件抓取过程。对机械臂的3个重要关节进行了运动仿真与实验测试。仿真结果显示：改进的遗传-鲸鱼混合算法收敛速度更快,搜索能力更强,优化后的抓取时间比基本遗传算法优化的抓取时间减少了2.3 s。实验结果表明：基于点云识别的机械臂抓取成功率达到93.75%,极大提高了抓取效率,验证了算法的有效性。