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。      

基于机器视觉的飞机故障检查系统

针对当前飞机维修检查工作以人工目视检查为主、效率低且存在人为因素影响的情况,设计一套基于图像识别与机器深度学习的飞机部件表面无损检测系统。收集并整理了某航空公司一线飞机维修员拍摄的飞机机身及发动机部件图片,对图片集进行预处理,包括通道提取、Sobel滤波处理及二值化;最后用Blob分析对处理后的图像进行特征提取与系统分析。系统运行速度快、准确率高且可连续自动识别图像。利用机器视觉技术对飞机部件表面进行无损检测不仅可以提高生产效率,同时可以去除人为因素对航空器飞行安全的影响,使得飞机的飞行安全得到进一步提升。实践证明,该系统性能稳定可靠,具有极高的推广应用价值。     

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。     

基于机器视觉的机床冲孔检测方法研究

结合图像采集、图像预处理和摄像机标定等机器视觉技术以及真圆度算法,研究出一种基于图像处理的形态分析法和一种结合了最小二乘法拟圆的边缘拟合法,对冲孔机床上加工的制孔大小、个数和位置不固定的铁塔构件进行检测,并评价两者的检测结果和实用性。其中边缘拟合法的平均半径检测精度可达0.395 mm,位置检测精度可达0.399 mm,可同时满足检测构件制孔半径大小和中心位置两要素的要求,实现产品的自动化在线检测。并通过软件编程和辅助算法代替以往的图像拼接匹配方法和电机驱动控制板块,自动对进入钢联生产线传送区域的铁塔构件采集图像,为搭建机床冲孔视觉检测系统提供技术支持。     

基于机器视觉的钢拱架定位检测方法

针对岩石隧道掘进机(TBM)钢拱架拼接施工过程中的定位问题,提出一种基于机器视觉的钢拱架铰接孔定位检测方法。根据钢拱架拼接的现场环境,设计图像采集系统;使用具有旋转不变性的归一化的互相关值(NCC)模板匹配算法,可快速匹配钢拱架铰接孔所在的感兴趣区域;基于一维像素序列上的灰度梯度确定铰接孔外轮廓边缘点,并使用基于随机抽样一致性(RANSAC)算法的椭圆拟合方法确定钢拱架铰接孔圆心,实现钢拱架定位,为钢拱架拼接提供位姿信息。结果表明：该方法可实现钢拱架铰接孔的高效率、高精度定位检测。     

基于EMD复合材料X射线图像微小缺陷提取

提出了基于经验模态分解（简称EMD）方法复合材料X射线图像内部微小缺陷自动提取算法。该算法利用信息熵结合峰值信噪比,合理控制EMD分解层数,实现缺陷特征最优提取。通过试验结合图像分割,有效地分割出内部微小缺陷。相比于传统方法,该方法可检出由材料结构和图像噪声造成的微小缺陷以及所有方向和类型的缺陷,且可提取材料的其余特征值。     

基于机器视觉的膨胀阀安装孔缺陷检测方法

针对工业生产中膨胀阀安装孔缺陷自动检测的需求,提出一种基于机器视觉的安装孔缺陷检测方法。使用SURF特征匹配定位待检测区域,利用双阈值迟滞分割法去除噪声;通过Canny算子计算轮廓边缘,利用邻域生长法提取轮廓信息。为克服缺陷信息的干扰,准确定位安装孔圆心,提出基于几何矩与最小二乘拟合的圆心定位方法。根据轮廓上的点到圆心的距离分割出缺陷轮廓并在输入图像上进行标注,从而实现安装孔缺陷的检测。结果表明：所提出的算法能准确检测膨胀阀安装孔的缺陷,满足工业生产中自动检测的需求。     

基于机器视觉的异形弹簧快速缺陷检测方法研究

为实现异形弹簧的尺寸和变形缺陷在线检测,基于机器视觉设计一套零件快速定位、测量和缺陷检测的方法.详细论述图像处理算法,即图像预处理、图像定位、尺寸测量和变形缺陷检测算法等.基于形状的模板匹配对零件进行定位,通过创建测量矩形完成对零件的尺寸测量.基于微分和自身对照的思想,对零件易变形区域进行微分,通过对比微分的小区域,实...     

基于机器视觉的SOP贴片元件的定位检测方法研究

为了提高SOP类贴片元件的贴装效率,提出一种基于机器视觉的定位识别检测方法。针对SOP类封装贴片元件的成像特点,采用中值滤波代替Canny算子的高斯滤波进行图像边缘检测,以便达到更好的去噪效果;根据一定的轮廓周长和面积为限制条件剔除干扰轮廓和引脚轮廓的根部,只保留引脚足部的轮廓;通过计算中心矩的方法得到引脚足部的中心坐标,采用邻接矩阵和改进的最小二乘法相结合的方法计算出元件的偏转角度。该方法简单有效、运算量少、稳定性高。实验结果表明:该算法在保证SOP类元件高精度定位的同时,也能够实现高效率的贴装。     

基于机器视觉的多螺孔检测系统

提出了一种基于机器视觉的内螺纹检测算法,并在此基础上设计了一套多螺纹孔检测系统.首先从CCD获取的图像中提取出ROI(region of interest)区域,然后利用中值滤波去除图像表面噪声,通过形态学开闭运算对所得图像进行处理,最后计算螺纹图像沿螺孔母线方向的灰度曲线极值得到螺纹牙数,进而对于螺孔合格与否进行判断...     

基于机器视觉的单阳极导杆爪头形变在线检测

针对单阳极导杆钢爪工况检测中附着物及弯曲变形这两个难题,提出一种基于机器视觉的单阳极导杆钢爪工况检测方案。该方案使用两个相机从不同的工位进行拍照,然后通过中值滤波和图像分割技术对采集的单阳极导杆钢爪图像进行预处理,最后根据制定的爪头形变超限的图像检测判据来判断待检测钢爪是否满足正常工作的要求。测试结果表明:该方案能够有效地对单阳极导杆钢爪工况进行检测,在保证较高检测精度的同时检测效率也有了较大的提升。