一种基于机器视觉的铅酸蓄电池尺寸检测方法

国内废旧铅酸电池回收效率较低,仍停留在人工分拣与回收处理阶段。为此,提出一种基于机器视觉的智能拆解方法。通过工业相机采集铅酸电池图像后,通过去噪、二值化、连通域提取、边缘检测与作边缘最小外接矩形完成尺寸检测,通过HSV色彩分割、Blob连通域检测完成槽数检测,依据所得的相关检测信息控制切割机对废旧铅酸电池进行切割与回收,实现了高速、高精度检测,提高了电池的回收率及回收效率,减少了对环境造成的污染。     

机器视觉在轴承检测中的研究现状及发展趋势

随着我国制造业的快速发展,传统的检测方法已经不能满足市场的需要。机器视觉在轴承检测中发挥着不可估量的作用,它具有非接触性、精确性、客观性、重复性、实时性及自动化等优点,有着广阔的应用前景和研究价值。在阅读大量文献的基础上,从尺寸检测、表面缺陷检测、图像处理3个方面着手,对前人的研究进行归纳总结,综合性地阐述了机器视觉在轴承检测中的研究现状及发展趋势,可为后期的相关研究提供参考。     

基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统研究

为了解决金属软管接头组件表面检测精准度不高和检测效率不高的实际问题,设计一套基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统。针对接头组件图像背景复杂、噪声干扰多,通过使用图像滤波去噪、Otsu算法二值化以及图像形态学分析,提高图像的对比度,有效提取目标检测区域。而后采用Canny边缘检测算法,对图像进行边缘轮廓精准识别,并采用快速傅里叶变换方法和R-FCN算法,对缺陷特征信息快速进行匹配提取和分类处理。试验结果表明:此缺陷检测系统能有效提高检测效率,保证较高的检测准确率和精度,满足实际工业检测的需求,具有较好的实用价值。     

机器视觉在轴承检测中的应用

基于机器视觉的轴承质量检测具有重要的应用前景和研究价值,一些研究者对该课题进行了研究并取得了一些成果.对前人的研究进行了综述,指出了存在的『廿J题,展望了今后的研究,以期为进行相关研究提供参考.     

基于机器视觉的滚抛磨块缺陷检测方法

为检测烧结型球状滚抛磨块的圆度和黑心缺陷,提出基于机器视觉的滚抛磨块缺陷检测方法。首先利用单片机、步进电机、采样圆盘、数字显微镜和上位机搭建磨块图像采集系统,实现磨块图像的连续采集;后利用图像灰度化、阈值分割、形态学处理提取磨块区域和黑心缺陷区域;再计算磨块区域的圆度和黑心缺陷尺寸;最后通过磨块缺陷检测试验确定磨块缺陷的检测阈值。结果表明：该方法能够对烧结型球状磨块的圆度和黑心缺陷进行数字化检测,分析磨块制备过程中存在的问题,为磨块制备方法改进提供反馈依据。     

用于铸件表面缺陷机器视觉检测的快速图像处理技术

提出一种基于DSP数字图像实时处理的主从机器视觉系统结构,图像采集、图像处理和图像分析可并行进行,提高了视觉系统的信号处理能力;提出图像噪声平滑和图像分割的快速算法,实验结果验证了本文方法的可行性和有效性.     

基于机器视觉的液晶面板质量检测系统设计

随着科技的发展,液晶面板应用越来越广泛,传统的人工检测方式已无法适应现代化工业生产高质量、高效率的需求。针对液晶面板检测项目多、检测精度要求高的难题,研发出一种基于机器视觉的液晶面板检测系统。给出了液晶面板AOI检测系统设计的整体方案、结构组成、视觉系统的功能及控制流程中产品的高精度检测,极大地提高了检测效率,有效地降低了废品率,保证了液晶屏的生产质量。     

基于机器视觉的在线轴承检测系统

文章在分析机器视觉系统应用的基础上,利用CCD摄像头、图像采集卡,运动控制卡,运动平台,计算机等组成在线轴承尺寸检测系统.介绍了系统的工作原理、软硬件的设计、实现.     

基于机器视觉的安全带气体发生器颜色检测方法

对基于机器视觉的汽车安全带气体发生器的颜色检测方法进行研究,研究的目的是检测出该元件的颜色信息。使用的方法是:采用彩色CCD相机获得被检测元件的彩色图像;对获取到的彩色图像使用美国NI公司的Lab VIEW软件及其图像处理模块来实现彩色图像的色偏调整、彩色图像的滤波处理等操作后获得可用于检测的理想彩色图像;将获取到的各种不同的气体发生器的颜色图片保存为标准模板,之后检测到的元件与标准模板之间通过颜色距离计算的方法相匹配就可以检测出该元件的颜色。     

基于机器视觉的轴承沟道曲率半径在线检测

在实际生产线上,根据不同的尺寸偏差对同一型号的轴承沟道曲率半径进行在线检测。针对该问题,设计基于机器视觉的轴承沟道曲率半径在线检测系统,以替代人工检测。运用CCD摄像机与MATLAB图像处理技术相结合的方法,对零件进行非接触式测量,并对采集到的零件图像进行预处理;通过对比各种边缘检测算法,采用Canny算法求取像素精度的轴承边缘;利用圆的Hough变换检测出带有圆弧的圆特征,计算此圆弧的圆心坐标和半径值。实验结果表明:该系统的测量精度可达到0.5μm,测量标准差小于2.5μm,符合工业检测要求。