基于机器视觉技术的智能烟草异物剔除系统

本文首先简要介绍了昆船公司自主研制开发的基于机器视觉技术的智能烟草异物剔除系统的工作原理、关键技术与创新点,接点用试验数据分析了影响系统异物剔除率指标的主要因素,最后介绍了该系统的实际使用情况和专家鉴定情况。     

机器视觉技术在烟草杂物剔除系统中的应用

本文简要介绍了机器视觉的概念及机器视觉系统的组成，讨论了烟草杂物剔除系统的功能和结构组成框图，重点阐述了机器视觉的关键技术在烟草杂物剔除系统中的具体实现。     

基于机器视觉的液体药品异物检测系统研究

为实现液体药品异物在线高速高精度检测,设计了一套基于机器视觉的自动化检测系统.本文首先研究了异物检测系统的机械与电气控制系统结构,开发了面向医药生产线的图像获取装置.然后根据药液内异物运动轨迹连续性的特点,提出了基于序列图像的检测跟踪识别算法.最后,选择100 ml玻璃瓶装10%葡萄糖和0.9%氯化钠药品为对象进行测试,实验表明:本文设计的检测系统能很好地满足医药生产线的需求,检测分辨率达到10 μm,准确率近95%.     

基于机器视觉的自动扶梯防异物卡入预警系统研究

为防止硬币、螺钉、垃圾等异物卡入自动扶梯梯级和梳齿板之间的间隙,基于机器视觉研发了自动扶梯防异物卡入预警系统.该预警系统利用相机作为采集装置,获取自动扶梯梯级上的异物状态信息;控制装置对异物状态视频信息进行处理、识别和判断;预警装置通过语音提示器发出语音预警.该预警系统可实现对自动扶梯异物卡入的全程监测、自动识别和主动...     

机器视觉在烟包包装检测中的应用

机器视觉是建立在图像处理技术研究基础上的一门新兴检测技术．基于视觉传感器的检测系统具有抗干扰能力强,效率高,组成简单等优点．随着计算机软件．硬件技术的发展,以及机器视觉理论的完善,机器视觉越来越多地应用到工业生产现场的在线．非接触检测及监控。本文提出了一种基于PC板卡式的机器视觉检测方案．用于烟草行业中进行烟包包装检测。     

基于激光分拣技术的烟草异物剔除系统

分析比较了目前国内卷烟企业剔除烟草异物所运用的技术,详细阐述了基于激光分拣技术异物剔除系统的原理和优点。从实际应用效果来看,其能够在较低误剔率的情况下对烟草物料中所含异物进行高效可靠地剔除,很好地满足卷烟企业有效净化烟草物料的使用需求。     

基于机器视觉的物料废料剔除系统

提出了一种基于机器视觉的通用块状物料的废料剔除系统的设计.由上位机对采集到的物料图像进行处理,然后输出结果信号给下位机,在下位机内存中建立一个环形缓冲区存放上位机发来的数据,下位机不断读取和分析缓存数据,并实时测量输送速度,计算物料位置.当物料到达剔除位置时输出信号,控制剔除执行机构动作,对废料进行剔除.     

基于机器视觉的保健酒可见异物检测系统研究与开发

针对国内某企业生产的125ml玻璃瓶装药酒内可见异物的检测要求,设计了一套基于机器视觉的高速检测系统,该系统包括机械传动子系统、多类型异物成像子系统、伺服控制子系统、图像识别与处理系统等.通过利用异物在图像中运动的连续性和噪声运动无序性等特点,提出了基于序列图像差分和阀值分割的检测算法,该方法首先采用Top-hat形态学滤波抑制图像噪声,通过三帧差分提取图像中的运动目标,然后提出改进二维最大熵阀值分割算法实现了目标的快速分割,最后根据异物运动的方向性确定是否存在异物并判断出产品质量.实验结果表明,研制的系统能够有效地检测出酒液中的异物,在检测精度、误漏检率等方面满足企业要求,已成功替代了原有的人工检测.     

基于机器视觉的罐盖质量检测系统设计

文中根据饮料易拉罐罐盖制造生产线的工作环境和检测要求,研制了基于机器视觉的罐盖质量检测系统,实现了铝制罐盖瑕疵的自动检测和快速剔除.该检测系统由下盖装置、盖传送装置、光源与图像采集系统、视觉处理及控制系统、次品剔除装置等组成,铝制罐盖经下盖装置连续不断的进入盖传输区域,盖传输装置通过真空将罐盖吸附在传送带上,当罐盖通过成像系统时,光纤传感器触发工业相机和光源,获得高速罐盖图像,图像检测系统分析罐盖多个检测区域,电气控制系统根据图像检测结果分拣罐盖.通过实验测试证明:该视觉系统实时性好,可靠性高,有效地提高了罐盖检测生产线的工作效率.     

烟草异物剔除系统的原理与结构

介绍了烟草异物剔除系统的用途，给出了其结构组成示意图，阐述了各主要组成部分的工作原理，最后还画出了系统的数据传输和处理流程图。     

一种基于机器视觉的全自动灯检机图像采集系统

介绍了一种全自动灯检机检测液体制剂的图像采集系统技术,该技术采用LED/激光组合照明系统和高速摄像头,通过五工位、双头模式,实现高速摄取和处理旋转制剂瓶内可见异物动态图像,同步完成旋转制剂瓶内液位、瓶盖和瓶壁裂纹等项目检测,以达到高效率和最佳检测效果。     

基于机器视觉的铰链精密检验系统

门窗铰链是现代建筑的重要五件构件,是影响门窗质量和安全性的关键部件。介绍了作者开发的不锈钢铰链关键零件形位尺寸的智能检验系统的原理、结构和关键技术。系统应用机器视觉、激光检测技术和伺服控制、信息处理等技术实现长铰链杆件的装配孔径、孔距和平面度等参数精密检验和智能化操作。在有限的机器视觉检测分辨率情况下,保证了大范围尺寸工件检验精度±0.005 mm,检验效率达到12片/分钟,自动生成检验结果统计报表。     

机器视觉半导体分选系统的研制

大批量混杂废旧半导体电子元件的自动分选对其后续环保再生处理有很重要的作用,目前多为人工目检,精度不高,效率低.设计了一种基于机器视觉OCR图像处理技术的自动分选系统,系统中废旧半导体电子元件的进料、图像获取、识别分类全流程计算机自动控制.经测试系统技术指标为:分选速率1-2个/秒,识别率70％以上,误识率小于2％.     

基于机器视觉的喷雾分布测试系统设计和研制

针对喷雾分布均匀性的测量，提出了基于机器视觉的测试系统。介绍该系统对无色透明液体液位的并别、图像处理以及图像定位的方法。本系统具有简洁、快速、精度高和成本低的特点，对相关应用有很好的借鉴意义。     

基于机器视觉的端子尺寸检测系统

介绍了一个基于机器视觉的端子尺寸检测系统。针对汽车电子产品中的端子在线尺寸检测,采用单轴机械手将产品送到检测位置,用LED背光照明,用CCTV镜头和视觉传感器获得端子图像,用图像处理单元对图像进行二值化、锐化、边缘提取后对端子的尺寸进行检查。从实际应用来看,此检测系统具有非接触性、在线实时、精度合适等优点。     

基于机器视觉的酒液智能检测系统研究与开发

设计了一种基于机器视觉的酒液智能检测系统,主要用于酒液中杂质的在线检测。设计了系统的直线式检测机械结构和翻转机械手以及基于工控机和可编程控制器的控制系统,通过特定的给光方式和高速摄像机,获取酒液序列图像,采用亚像素边缘定位方法确定检测区域,提出了在检测区域里采用累积差分和基于空间最小交叉熵的阈值分割相结合的方法获取运动目标,根据运动轨迹判断目标是否为杂质,并对提取的杂质进行测量,计算是否在允许范围内。大量实验验证了检测算法的有效性和装置的可行性。     

基于机器视觉的螺钉在线检测

介绍了一种基于机器视觉技术的非接触式螺钉在线检测系统。该系统利用CCD相机采集图像,经过拉普拉斯锐化算子、中值滤波等图像处理,可获得清晰的螺钉轮廓图像,再利用机器视觉的相关几何运算测量出各个螺钉几何参数,实现螺钉的在线检测。实验表明,该系统检测速度快、精度高,具有很好的推广应用价值。     

基于机器视觉的电感质量自动检测系统

主要介绍了将机器视觉技术应用于电感质量检测系统,通过图像采集卡和CCD采集图像,并通过图像预处理、阈值分割、边缘定位,边缘检测、Blob分析等算法对图像进行处理,输出检测结果的控制信号,再借助PLC控制执行机构,最终达到对电感的表面质量进行在线检测的目的。     

基于机器视觉的手机镜片分拣系统

设计实现了一套基于机器视觉的以PLC为控制核心的手机镜片分拣系统。针对不同尺寸的镜片设计了基于区域分割的图像采集系统,并给出了相应的上位机产品分拣程序模型。实验结果表明该系统能够高速可靠地采集图像、分拣成品。     

基于机器视觉的纠偏检测系统

卷材在复卷过程中容易发生偏移,而现有的纠偏系统纠偏效果不理想,利用机器视觉技术设计了一套全新的自动纠偏系统,实现了对卷材偏移的实时检测,并且能及时将偏差信号反馈给执行元件,提高了纠偏精度和工作效率。