焦化原料煤场堆取料机自动控制系统设计

针对焦化原料煤场堆取料机人工作业效率低、作业环境恶劣等问题,本文设计开发一套堆取料机自动控制系统。该系统通过三维激光扫描仪获取煤料堆点云数据,经过滤波、简化、坐标转换后得到煤料堆三维成像数据,结合中控PLC自动堆取料控制策略、防碰撞策略,实现安全、高效的堆取料作业任务。     

基于Inception-V3模型的金属板材表面缺陷检测系统

针对传统检测设备对金属板材凹凸表面、边缘面等特殊部位缺陷检测困难、识别率低等问题,课题组提出并设计了金属板材表面缺陷自动检测系统。通过CCD相机获取待检测部位图片,使用以Inception-V3模型为主的迁移学习算法实现对缺陷的检测。实验结果表明该系统能够准确、高效地检测出金属板材一般及特殊表面缺陷,能够满足工业生产需求。     

基于PLC的肉碎骨图像采集控制系统设计

对肉碎骨图像采集控制系统进行设计,选用可编程逻辑控制器(PLC)作为控制核心,通过步进电动机带动传送带运动,实现托盘的往复运动,运动过程中触发激光CCD相机及X射线相机,实现肉碎骨图像采集。按照试验需求系统设计了4种运行模式,可实现自动循环运行,系统经过调试运行正常。系统对图像成像分辨率进行了试验分析,激光图像分辨率可达2 mm,X射线图像分辨率可达1 mm。     

基于激光扫描成像技术的锯材裂缝和孔洞缺陷视觉识别系统

利用激光扫描技术形成了待检测材面的轮廓信息,把激光位移传感器输出的轮廓距离信息转换成图像的象素值而形成轮廓图像.根据裂缝和孔洞缺陷的形状特征,在统计的基础上提取了裂缝和孔洞缺陷的四个识别特征,并在此基础上开发了用于裂缝和孔洞缺陷识别的八条规则.结果表明,所开发的基于激光扫描成像技术基础上的锯材裂缝和孔洞缺陷的视觉识别系统不仅可以正确表征裂缝和孔洞等厚度缺陷信息,而且该系统能够精确地定位和分类上述缺陷.     

基于机器视觉的纽扣缺陷检测技术研究

利用机器视觉和深度学习算法对纽扣缺陷进行检测。首先对纽扣图像滤波去噪处理,提取轮廓并获取图像特征;接着对图像阈值分割,对二值图像标记连通域,完成纽扣区域分割及轮廓提取,通过轮廓数目判断是否存在多孔、少孔和外形轮廓缺陷;最后使用YOLOv4算法训练纽扣缺陷类型,实现四眼塑料纽扣缺陷检测。验证结果表明纽扣缺陷检测精度达到了95.5%,单个纽扣平均检测时间为0.89s,满足工程应用需求。     

康奈推出高端量脚定制服务

顾客脱鞋赤脚站在扫描仪的钢化玻璃上,30秒后,连接扫描仪的电脑屏幕显示出脚的三维图像,一个人脚的大小、肥瘦便赫然在目——这是康奈集团用三维激光脚型扫描仪在为顾客免费量脚型。三维激光脚型扫描仪的推出,使消费者能够买到一双真正意义上合脚的鞋有了保证。     

基于线激光轮廓传感器的鱼体表面重构技术与误差分析

为提高鱼体切割水产品加工设备的智能化程度,提出一种基于线激光轮廓传感器的鱼体表面扫描与重构技术并进行误差分析。针对线激光轮廓传感器扫描垂直边缘时,输出点云数据模糊,存在表面重构偏差问题,提出一种"边缘对折,单边滚动平滑"算法,实现鱼体重构的轮廓优化。通过该算法对标准块和鱿鱼块进行三维重构试验,结果表明该算法可有效减少边缘误差,提高表面重构精度。     

三维激光扫描仪在隧道断面检测中的应用

以广东云茂高速SDJC-3标段隧道断面检测为依托,运用三维激光扫描仪断面检测技术,总结三维激光扫描仪技术在隧道开挖断面检测的应用。采用常规的断面仪及全站仪检测,速度慢,检测点数少,且影响施工。为解决速度慢,测点数少的问题,在施工中采用了三维激光扫描仪检测技术。结合三维激光扫描仪技术在广东云茂高速SDJC-3标段隧道施工中的应用情况,介绍三维激光扫描仪检测原理及数据的分析,解决了检测对施工的干扰,能为类似工程施工提供借鉴和参考。     

基于视觉图像识别的番茄表面农药残留量无损检测方法

为了提高对番茄表面农药残留量的准确检测能力,提出一种基于视觉图像识别的番茄表面农药残留量无损检测方法。采用激光成像技术进行番茄表面农药残留区域视觉图像采集,对采集的番茄表面图像进行农药残留量的光谱特征分析,提取番茄表面农药残留区域的边缘轮廓特征,根据特征提取结果进行番茄表面农药残留区域视觉图像重构,在重构的区域图像中采用分块匹配技术进行番茄表面农药残留量区域分割,结合自适应分块特征匹配方法实现番茄表面农药残留量检测识别。仿真结果表明,采用该方法进行番茄表面农药残留量的无损性较好,输出图像的信息饱和度较高,提高了对番茄表面农药残留量的准确检测能力,在番茄病虫害防治和农药的去除等方面具有很好的应用价值。     

梯度空间下的丝饼表面缺陷检测

为解决工业生产中人工检测丝饼表面缺陷效率低、漏检率高的问题,提出了一种在梯度空间下根据图像信息熵变化和能量分布的差异来检测丝饼表面缺陷的方法。首先设计一套基于机器视觉的丝饼图像采集装置,用于获取传输过程中的丝饼表面图像;然后将丝饼图像转换到梯度空间域,构建一个信息熵和能量的组合特征用来表征缺陷,选择适当的临界阈值区分丝饼缺陷区域与正常区域;最后对分割出的丝饼缺陷利用形态学处理得到最终的检测结果。实验结果表明,该方法对丝饼表面污渍、压痕、起毛等缺陷具有较好的检测效果,缺陷识别准确率高、速度快,可满足工厂对检测准确性和实时性的要求,实现丝饼表面缺陷的自动化检测。     

基于人体特征提取的模特体形尺寸自动测量方法

 为提高模特选拨中体形尺寸测量的速度和精确性,提出了一种基于人体特征提取的模特体形尺寸自动测量方法。该方法采用由激光三维扫描仪输出的三维点云数据,经去噪、人体朝向自动调整等操作得到三维人体表面轮廓;通过近似区域搜索和精确找点自动找取等步骤提取了13个人体特征界标,由其坐标信息得到模特体形尺寸。用此法测量了石膏模型100次和六名真人模特,并与手工测量结果作比较,结果表明该方法是一种可靠快速的人体尺寸测量方法。     

基于FPGA的平板式数粒机检测系统

针对目前国内药品检测数粒机大多是多通道数粒机,存在稳定性差、检测精度低等缺陷,课题组提出了基于FPGA的平板式数粒机检测系统。采用现场可编程门阵列(FPGA)作为控制系统的核心,对面阵图像传感器进行参数配置、图像数据采集,并对原始图像进行增强预处理。再由FPGA运用Canny算法获取图像采集单元的药粒目标轮廓信息,运用质心法获取质心位置坐标,采用检测线目标位置预测计数方法实现药品的高速在线检测计数。实验结果表明,基于FPGA的面阵图像传感器数粒机系统可以实现高速度、高精度的在线计数。     

立体成像机

英国研究人员最近研制出一种立体成像机,利用它可得到物体的立体图像,可通过计算机进行观看和存储。该公司研制的这种新装置的核心部件是微小的定位仪和激光扫描仪。使用时,扫描仪发出一束激光在所拍摄物体上上下移动,根据物体反射和散射回来的激光判断物体表面的变化情况及色彩等。将成像机绕物体转动,就可获得物体不同方位的图像。定位仪采用先进的纳米技术     

三维激光扫描技术在大飞机上的应用研究

数字化测量技术是现代飞机数字化装配技术的重要组成部分,从当前常见几种数字化测量系统入手,简要介绍了各自的优缺点及使用现状,重点以手持式三维激光扫描仪为研究手段,以某型机中机身环控管路装配不协调问题为研究对象,详细论述了手持式三维激光扫描仪在解决机身内部管路装配偏差问题的研究过程,为今后行业内机身内部管路装配偏差检测提供研究方法和思路。     

步进电机PLC控制的研究设计

在PLC步进电机控制中,输入到其线圈组中的脉冲数或脉冲频率可控制步进电机的角位移和速度。在给步进电机的各线圈组输入脉冲时,需先经脉冲分配器进行分配。脉冲分配器可由软件实现,也可由硬件组成。以三菱的FX2系列为例,讨论了步进电机的PLC控制系统的硬件设计方法。     

基于改进CNN和数据扩充的苹果表面缺陷检测

目的:提高苹果表面缺陷的检测准确率和效率。方法:基于改进卷积神经网络(CNN)和数据扩充建立苹果表面缺陷检测方法。改建CNN的拓扑结构,并将其用于苹果表面缺陷检测;利用条件生成对抗网络,合成表面无缺陷和有缺陷苹果图像,实现图像数据扩充和提高改进CNN的苹果表面缺陷的识别性能;通过模型剪枝,合理权衡苹果表面缺陷的检测准确率、检测时间及节能限制,以提高所提方法的实用性。结果:当改进CNN中的解释层选用2 048个解释性神经元时,平均检测准确率最高;条件生成对抗网络增强了苹果图像数据集的多样性;随着增强图像数在测试数据集中占比的增加,所提方法对苹果表面缺陷的检测准确率不断升高;当剪枝后的模型尺寸占原始模型尺寸的百分比从100%降至50%时,可以以6.96%的准确率损失将苹果表面缺陷的检测效率提升1倍。结论:试验方法有望在苹果生产和加工过程中实现自动化缺陷检测。     

图像检测技术在皮革缺陷检测排样系统的应用研究

介绍一种计算机皮革缺陷检测与排样切割系统的构成原理与设计思想.该系统对皮革纹理图像采用小波包分解去噪,并用共生矩阵提取皮革图像的纹理特征向量,用改进模糊聚类方法对样本特征样本向量进行聚类分析.提出了一种基于类间方差和类内方差的自适应确定分割区域数的方法.该算法可以准确的检测出皮革表面缺陷信息,其在线缺陷检测结果与人工判断缺陷类别的一致性在89.1%以上,实现了对皮革缺陷的自动检测,优化排样.     

卷烟爆珠拖尾缺陷检测方法

为准确识别卷烟爆珠生产中产生的拖尾缺陷并计量拖尾高度,提出了一种基于球体多角度外轮廓圆投影的拖尾缺陷检测方法.首先,通过自旋转机构和相机快速采集单颗爆珠10个不同角度的图像;其次,使用轮廓提取算法提取每张图像中爆珠外轮廓;然后,使用轮廓圆投影方法将外轮廓展开,检测每个角度对应的爆珠外轮廓上异常突起部分,并计算高度值;最...     

基于稀疏表示分类的家具表面缺陷检测

针对家具表面的死节缺陷,提出一种基于图像颜色特征和稀疏表示分类的家具表面缺陷检测方法。首先将RGB转换为HSI图像,分别提取HSI、RGB空间颜色分量,将各颜色分量灰度图分成一系列小块,提取每块子图的特征值,选取部分缺陷与背景子图的特征值作为训练样本集,利用稀疏表示分类算法得到家具表面的缺陷目标,最后经过腐蚀膨胀消除缺陷边界小点使缺陷边界平滑,实现家具表面的缺陷检测。实验结果显示,该方法能够有效的检测出家具表面死节缺陷,为现代家具表面缺陷检测提供准确、快速的识别算法。     

论实木家具材质缺陷的处理技术

木材缺陷是影响实木家具表面装饰质量和档次的主要因素之一。本文论述了木材表面的一些常见缺陷 ,并提出了一些合理的处理工艺技术 ,通过对木家具白坯表面进行适当的优化处理 ,达到提高实木家具表面装饰效果的目的。