基于视觉的汽车线束绑扎胶套检测与测量系统

为解决汽车电路线束绑扎胶套的质量检测时人工测量误差大、效率低的问题,提出基于机器视觉和深度学习的汽车线束绑扎胶套检测与测量系统。系统通过相机对汽车线束的各个部分进行图像采集,然后利用Halcon算法库对采集的多张图像进行拼接,通过深度学习和形态学处理对拼接图像中的胶套进行粗定位和精定位确定胶套数量及位置,使用自适应边缘检测阈值设定法检测胶套边缘,提出一种自适应类高斯权重分布的全采样测量方法对胶套长度进行测量。经现场测试,该系统对胶套尺寸的测量平均相对误差低至1.12%,胶套检出率达100%,可满足实际应用中胶套检测与测量要求。     

基于计算机视觉的晶振帽缺陷自动检测系统

针对工业现场中晶振帽的主要缺陷,通过计算机视觉系统来实现缺陷的自动检测.结合晶振帽的缺陷特点,论述了晶振帽缺陷检测系统的构成、图像处理及检测流程,提出一种基于计算机视觉的晶振帽缺陷检测方法.设计了缺陷检测系统的具体软件结构,并用模块化方法实现软件功能.该软件主要包括主程序模块、图像采集模块、图像处理模块和通信模块.实验证明,该检测系统能够准确地实现晶振帽缺陷的检测,满足自动化生产的需要,可在实际生产中代替人工检测.     

硅棒特征点三维坐标视觉检测技术研究

针对人工接触式硅棒参数检测中存在的耗时、低效、误检等问题,提出一种采用四CCD机器视觉系统作为硅棒参数实时检测的非接触式测量方案。系统基于多目视觉检测原理,以四CCD多目视觉检系统作为机器视觉检测前端数据采集模块,拍摄待测硅棒表面轮廓图像信息。相邻两CCD构成正交双目交汇数据采集子模块,子模块基于正交双目交汇测量原理实时采集两路含有目标空间信息的数字图像数据并保存到上位机。上位机图像处理系统读取采集图像,完成多目相机标定,特征点提取、同名点匹配以及视差计算后提取出目标特征点三维坐标。该检测技术有效避免了人工主观因素造成的漏检、错检,满足实时在线检测要求,实现了硅棒特征点空间三维坐标高精度检测的目的。     

移动式刀具失效巡检系统

为了实现面向产线的柔性化智能刀具失效检测，设计了一种移动式刀具失效巡检系统。通过系统需求分析，针对性地进行了图像采集模块和换刀模块结构设计；通过耦合去噪模块和分类模块，训练了刀具故障诊断模型；通过对机床电流等信号进行分析，实现了失效在线诊断，并与在位检测相结合，解决了检测实时性不足的问题。经过实验验证，移动式刀具失效巡检在实际数控加工过程中进行原位巡检时无错误诊断发生。     

基于机器视觉的汽车线束压接缺陷检测系统

汽车线束是汽车电路中信号传输的载体,线束的压接是线束整装工艺中至关重要的一环。接触件端子与导线压接的过程中会出现芯线外露、端子变形等质量问题,传统的检测方法是依靠人工肉眼检测,检测效率不高且准确率较低。针对上述问题,设计了基于机器视觉的线束压接缺陷检测系统,利用OpenCV计算机视觉库对图像中线束的特征进行分析,完成线束压接质量的在线检测。实际应用结果表明该视觉检测系统精度达到±0.03 mm,误报率小于3%,漏报率为0,检测时间小于500 ms,满足生产现场实际的应用需求。     

基于HALCON的织物质量检测技术研究

为解决玻璃纤维织物人工检测时效率低、劳动强度大等问题,搭建了基于机器视觉的织物质量在线检测系统。根据视场和测量精度的要求,确定了图像采集模块中的相机、镜头和照明方式,形成了有利于图像处理的成像效果;在基于HALCON的图像处理模块中,提出了采用Blob分析法进行缺陷特征的提取,给出了图像分割、形态学处理和特征提取等过程的关键算子;对一些织物样品图像进行了实例验证。研究结果表明,采用本研究所述检测技术,可以简单、快速地实现织物缺陷特征的识别和缺陷特征参数的计算,检测结果稳健可靠,能够满足实际生产的需要。     

一种基于机器视觉的机加工件尺寸测量系统设计

针对目前机加工零件尺寸需检测位置多、主要依靠人工检测、检测困难且检测效率低等问题,设计了一种基于机器视觉、多传感器融合的机加工件尺寸测量系统。通过多传感器耦合,工业相机对机加工零件进行图像采集,采用VS2010配合Open Cv函数库对图像进行一系列的数学形态学处理,并将测量结果实时反馈在控制端,实现对机加工件的测量。试验表明,系统能成功实现对机加工零件的高效率、高准确率的尺寸测量,达到了机加工件尺寸测量自动化产线的生产检测要求,具有较大的应用价值。     

基于计算机视觉的轮对轮缘磨耗动态测量方法的研究

应用计算机视觉技术动态测量轮对轮缘磨耗的尺寸,研究了电荷耦合器件(CCD)隔行扫描造成的运动模糊的消除、图像平滑、图像二值化、中心线提取、标定等技术,发现中值滤波平滑处理图像的精度高,最大类间方差法分割图像效果好,变窗"跟踪虫"轮廓跟踪法提取光带的中心线完整。现场检测结果和人工测量进行比较,结果表明:测量系统可以快速准确地实现轮对轮缘磨耗动态测量,检测误差不超过0.3 mm,满足车辆段现场动态检测的要求。     

视觉技术在车灯光轴交点检测中的应用研究

作者将计算机视觉技术引入汽车车灯光轴交点检测中,根据测量对象的特征,采取图像卷积、边缘特征提取等图像处理的方法及数据处理方法,实时检测光轴交点,是一种全新的灯光轴交点检测方法.此系统的特点是应用日益先进的计算机技术及图像处理方法,实现了车灯光轴交点检测由人工目测向计算机自动检测的转换.     

焊缝轮廓自动识别激光焊接系统研究

基于视觉系统对工件焊缝轮廓进行图像采集,经过软件处理,自动生成焊缝轨迹。系统包括图像采集模块,信号处理模块,轨迹生成系统及监视系统。着重阐述了图像采集及处理过程,并且对轨迹生成过程中的位置补偿进行分析,实现对工件的精确定位和焊接。图像信号经过软件程序处理转化成特征坐标值,对来料尺寸进行检测,实现对来料工件焊缝尺寸的判定。     

反求工程中基于图像的汽车零部件曲面的重建

从明暗恢复形状是计算机视觉中的一个重要的研究课题,其目的是利用单幅图像中明暗变化等信息来恢复其表面形状.本文提出的是一种基于汽车零部件曲面图像的三维数据模型重建方法,根据从明暗恢复形状原理实现汽车零部件灰度图像的深度信息提取,通过可视化编程实现建模过程.     

图像检测技术在沥青路面现场热再生中的应用

主要介绍了基于视觉图像的沥青路面病害检测系统,该系统分为图像采集、图像预处理、病害目标提取、畸变校正、图像识别等五个功能模块,利用CCD摄像机、图像采集卡和计算机搭建路面病害图像采集和处理系统,将24位彩色病害图像转换为8位灰度图像,利用加权的邻域法对图像进行平滑处理,采用大津法阂值分割结合区域生长法的算法提取出路面病害目标.通过算法确定病害的外接矩,并根据加热器的排列结构对图像进行栅格划分,找出病害与加热器的对应关系,最终计算出加热范围参数.实验结果表明,本研究设计的路面病害检测系统具有良好的集成性和稳定性.     

基于机器视觉的齿轮质量在线检测系统

针对当前齿轮缺陷检测过程中存在的问题,提出了一种基于机器视觉的齿轮在线检测系统设计方案,实现了图像采集与显示、图像分析及运行控制等功能。该系统通过单片机控制模块负责上料设备和传送带运行,并利用光电开关触发高速摄像机实时采集齿轮图像;然后,工控机对采集的图像进行处理,得到齿轮的外观质量信息;最后,工控机将测量的NG和OK信号传送到单片机,驱动外部设备实现齿轮分拣和声光报警。实验表明,该方法具有较高的测量精度和测量效率,能够满足实际生产的需要,为齿轮在线测量提供了新的途径。     

考虑耦合件的耦合模块化设计方法及应用研究

针对制造业中功能相似、尺寸规格多样、单批量生产的机械产品模块化设计问题,分析了模块化设计时产品从设计域到需求域的映射过程中,功能模块和结构模块的对应关系,提出了一种耦合模块化设计方法。在功能模块划分的基础上,分析了功能模块的结构组合关系、各零部件的组成与接口关系;确定了设计目标中是否存在耦合件的判定原则,并给出了耦合件的详细设计方法;最后以舱门开关机构为例,进行了实际设计验证。研究结果表明:经过耦合设计,功能模块之间尺寸可调,一套舱门开关机构可以在不同直径舱门上装配,满足了测试时两个转动模块的不同中心距要求,避免了重复装配模块接口的精度影响,减轻了整个机构的重量。     

中小型金属工件在线检测系统的设计

随着机器视觉技术的快速发展,利用图像处理技术对工件进行在线实时检测的方法近年来得到广泛的应用和发展。为了解决工件离线人工检测效率低、精度差的问题,设计了包括上料模块、图像采集处理模块、零件传送模块、筛选模块和控制模块的基于机器视觉的工件在线检测剔除系统。系统运用PLC可编程逻辑控制器作为工业控制器,机器视觉和图像处理作为检测方法,提高了工件检测的产品品质、生产效率和自动化程度,该机器视觉检测系统可以通过改变程序的方法,运用和推广到其他表面品质检测的行业中。     

基于机器视觉的链篦机台车侧板偏移检测

文章提出了一种基于机器视觉的链篦机台车侧板偏移检测方法,旨在解决链篦机台车在工业生产中出现的侧板偏移问题。为实现实时监测与分析,采用LSD算法进行边缘检测,以提取链篦机台车侧板的轮廓。在系统框架中,硬件部分主要包括摄像头、计算机等设备,软件部分则涵盖图像处理、边缘检测和偏移计算等功能模块。采用LSD算法,能够提供有效的侧板偏移监测,从而提高链篦机运行的安全性。文章通过实际生产现场采集的图像数据进行实验,验证所提方法的有效性,并与传统方法进行对比分析,结果表明,LSD算法在侧板偏移检测方面具有优势。     

一种新型的小型无线主动式全景视觉传感器设计

针对小口径火炮炮膛内表面全景图像获取难、内膛疵病种类多、定性定量分析难和检测自动化程度低等问题,本文提出了一种基于主动式全景视觉的各种口径火炮身管疵病检测方法。首先,设计了一种便于获取各种口径火炮炮膛形貌全景图像的主动式全景视觉传感器,通过对心装置将其与伸缩推杆连接成一体,便于在检测时主动式全景视觉传感器沿火炮炮膛轴线移动采集内膛全景图像;其次,通过P2P点对点通信技术将主动式全景视觉传感器获取的全景图像传输给检测系统。实验结果表明:基于主动式全景视觉传感器的视觉检测系统能够适合不同孔径的火炮身管,实现了小型化、无线化和轻量化的设计,为实现火炮身管疵病检测的"采集-识别-判定"全过程的自动运行奠定了坚实基础。     

基于机器视觉的制动主缸活塞总成在线检测

在大批量工业生产过程中,用人工视觉检测制动主缸活塞总成是否合格,效率低并且合格率下降,然而,利用机器视觉检测方法则可以大大提高生产效率和生产的自动化程度,而且机器视觉易于实现信息集成。针对制动主缸活塞总成进行检测识别,利用自动控制技术实现待测零部件的运动控制,通过康耐视机器视觉软件进行模板图像的建立,把采集到的目标零件图像与模板图像进行实时比对。试验结果表明该方法可以对制动主缸活塞总成的漏装、错装和缺陷给予在线检测。     

药品生产线瓶盖缝隙的视觉检测技术研究

结合药品生产线瓶盖缝隙检测的具体需求,提出一种视觉成像采集系统的筛选与设计思路以及在此基础上的视觉图像处理方法。分析了视觉图像信息采集系统与具体生产线需求的关系,确定了图像采集系统的参数,设计了透射式照明与成像采集系统架构。在获取视觉图像后,提出使用区域标记算法、canny边缘检测算法、黑白二值化算法等,自动寻找瓶盖区域并确定瓶盖缝隙的像素宽度,最终给出实际物理宽度。测试实验表明,该系统测量的准确率为100%,最大误差值为0.016 mm,最大误差百分比为2.73%,平均误差百分比为1.15/%。     

基于机器视觉的汽车装配协作机器人机械故障图像识别系统

为了避免汽车装配协作机器人故障发现不及时而导致的生产效率低下,设计一种基于机器视觉的汽车装配协作机器人机械故障图像识别系统。以典型机械故障识别系统为基础,建立具有故障图像采集、故障图像处理、故障图像特征提取和故障图像分类四大模块的汽车装配协作机器人机械故障图像识别系统;利用机器视觉技术获取机械故障图像特征,根据Saulola算法实现机械故障图像彩色增强,通过Niblack算法确定协作机器人机械故障节点位置,得到机械故障图像识别系统的机械故障图像分类结果,实现汽车装配协作机器人机械故障图像识别。实验结果表明：该方法识别效果好、识别效率高。