基于计算机视觉的圆轴直径精密检测

应用计算机视觉技术精密检测圆轴直径 ,在对圆轴图像边缘进行空间矩亚像素定位的基础上 ,直接利用截面边缘亚像素位置信息 ,精确计算分辨率截面的直径 ,并给出整个圆轴直径的估计。实践表明 ,本算法可达到 0 0 0 11mm的精度     

面向精密微装配的视觉复合定位

基于机器视觉的微小特征定位是精密自动化装配的关键环节,外界干扰和零件本身差异等容易引起视觉引导错误,影响装配成功率,因此提出一种由粗定位与精定位两步组成的复合定位方法。首先通过基于卷积神经网络的目标框检测算法提取感兴趣区域实现粗定位,在此基础上通过轮廓几何特征配准的方式实现零件精定位,算法中还采用自动标注辅助的动态学习机制解决不同批次零件间差异导致定位失败率较高的问题。在自研的装配设备上对该方法进行测试,分析了亮度、离焦和位姿变化对视觉定位算法鲁棒性的影响,并进行了定位精度及小批量装配实验测试。结果表明：本文方法在多种干扰下的装配成功率达到97%,视觉定位的绝对精度与重复精度均优于2μm,装配精度优于10μm,能够满足精密微装配对定位算法精度与稳定性的要求。     

基于计算机视觉的工业检测技术研究

信息化快速发展的时代,计算机技术得到了广泛应用。计算机视觉技术作为前沿技术之一,在工业检测方面能够发挥独特的优势。在具体应用中,该技术可有效提升工业检测的工作效率,缩短数据处理的周期,有助于提升工业生产效率。     

基于计算机视觉的药片实时检测系统

为了提升药品缺陷检测效率,降低制药企业的生产成本,设计了一款基于计算机视觉的药片实时检测系统。介绍了计算机视觉检测系统的工作原理和硬件结构组成,并在此硬件结构基础上,提出了一种新型计算机图像分割和特征提取方法。实验结果表明,所述算法和系统能够显著提高药片缺陷检测准确度,可以达到99%,计算机视觉检测系统能够完全满足实时性、高识别率等要求。     

基于计算机视觉的凸轮磨削自动定位及在线检测

介绍了基于计算机视觉的凸轮磨削自动定位及在线检测系统的工作原理、数学模型和关键技术,在开发的数控凸轮磨床上进行了凸轮自动定位和轮廓在线检测的试验。试验结果表明,该系统可以在凸轮转过一周的时间内,完成自动定位和在线检测操作,定位误差小于1°,满足一般磨削工序的要求。该方法也可以推广到类似零件的加工定位和在线检测,特别是单件、小批量生产的场合,可以有效地缩短磨削工序的辅助时间。     

基于计算机视觉检测技术的PCB数控定位钻机

本文报导了一种基于计算机视觉检测技术和数控技术相结合的 ＺＹＺ—６２０ ＰＣＢ定位孔自动钻机。提出了基于最小二乘原理的实时性很强的计算机视觉检测技术、双向机械复零技术、伺服传动技术、自动定标与自动零位校正技术。测试与实际使用表明钻孔位置精度优于 ± ２５μｍ,能够满足高精度ＰＣＢ定位要求。     

基于计算机视觉的间距检测

目前轿车等速万向节传动轴总装流水线上的检测依赖人工检测 ,对于现代工业的大批量、高品质的生产要求 ,这显然是不相适应的。基于计算机视觉的检测是自动化的在线检测 ,提高了检测精度和劳动生产率     

计算机视觉技术的应用

分析了视觉检测技术的发展、特点、分类及优越性，论述了计算机视觉技术的检测原理、系统组成，详细介绍了计算机视觉技术在工农业生产中的应用。     

一种简便的计算机视觉定位方法

提出了一种基于计算机视觉的物体姿态定位方法,该定位方法只需对物体上事先设定的一个矩形的4个项点进行处理,即可按照特征点之间的矢量几何关系来获取摄像机坐标系中物体姿态的封闭解。该方法原理可靠,计算方便快捷,具有高精度、快速实时的优点。实验表明,该方法具备了较高的实用价值和理论意义。     

一种简便的计算机视觉定位方法

提出了一种基于计算机视觉的物体姿态定位方法,该定位方法只需对物体上事先设定的一个矩形的4个顶点进行处理,即可按照特征点之间的矢量几何关系来获取摄像机坐标系中物体姿态的封闭解.该方法原理可靠,计算方便快捷,具有高精度、快速实时的优点.实验表明,该方法具备了较高的实用价值和理论意义.     

多目视觉与激光组合导航AGV精确定位技术研究

为进一步提高自动导引车(AGV)的定位精度,提出了一种多目视觉与激光组合导航的精确定位方法。该方法首先提出了一种基于双目视觉实时测量的AGV位姿控制技术,通过多目视觉系统来识别导引线侧的多个圆形标识点完成前瞻预判与精准定姿。采用基于代数距离方差校验的改进型最小二乘拟合椭圆算法来确定各标识中心坐标,结合激光扫描与视觉定位信息,采用无迹卡尔曼滤波算法进行多传感器信息融合,最终实现精确定位。实验结果表明:使用该方法后定位精度明显得到提高,控制曲线更为平滑,定位鲁棒性更好,姿态调整精度可达±0.5°,停车定位精度可达±1 mm。     

基于机器视觉的工业机器人定位系统研究

随着《中国制造2025》提出,工厂对“智能制造”的战略地位迅速提升。工厂对智能设备的要求越来越高,传统的工业控制技术早已不能满足高质量产品生产的指标要求,尤其是在一些精度要求高、产品前沿报废率低的企业。近年来,机器视觉技术发展迅速,能够适应高要求、高精度的定位需求,机器视觉的引入极大的拓展了机器人的应用领域,对工业自动化发展具有重要意义。本文引入ABB机器人(IRB120)为基础,研究并构建一套基于机器视觉的工业机器人锂电池载流片定位系统。整个系统包括机器视觉系统和机器人控制系统,由机器人本体及控制器、CCD相机、计算机、图像采集卡、光源及软件系统构成。整个系统通过机器人与CCD相机的坐标系标定,模板标定,CCD相机获取锂电池载流片图像,对图像特征进行预处理,分类标记功能,图像处理技术,目标定位算法处理后,将锂电池载流片的定位信息通过通讯传输给机器人控制器,控制机器人执行完成锂电池载流片的定位任务。     

基于计算机视觉的缠绕角度检测系统

针对纤维缠绕角的在线检测问题,介绍了一种应用计算机视觉技术检测纤维缠绕角度的检测系统.由USB摄像头拍摄了纤维在芯轴缠绕的图像,并经计算机处理后得到了缠绕角度.采用了图像旋转结合垂直投影法的算法检测角度,并简化和改进了图像旋转的运算.实验结果证明,该检测过程具有较好的准确度和实时性.     

视觉为基的复杂工件自动检测设备的研制

基于图像处理技术,研制一台基于工业CCD摄像机的喷油器底座自动检测设备,利用三菱FXIN-24MT可编程控制器控制工件自动上料、自动定位及自动分选,实现工件的全自动化检测.设计可调式均匀散射光源,提出基于方向链码的圆边缘提取算法,针对被测工件图像边缘在高度上不共面时,普通调焦甬数无法进行调焦定位的问题,提出一种基于特征边缘跟踪的调焦评价方法,提高了测量精度.试验证明,该检测设备使用方便,精度高,速度快,可满足生产检测的需要.     

基于机器视觉的多旋翼无人机追踪方法研究

为了解决现阶段视频中物体检测方法对目标较小的多旋翼无人机识别能力差、检测不准确等问题,提出一种基于神经网络多层级特征识别及跟踪无人机的方法.该方法包含前向跨阶段连接和反向特征构建两部分:前向跨阶段连接将神经网络每一阶段的输出层输入到其余阶段的输入层,反向特征构建部分是把上采样得到特征图与前向传播得到的特征图进行相加进而...     

基于计算机视觉的烟叶分离系统

采用计算机视觉和图像处理技术,利用CCD摄像机、图像采集卡、运动控制卡、计算机等组成针对烟叶颜色的分离系统,介绍系统的组成和图像处理方法,并给出系统的硬件和软件设计。     

基于计算机视觉的电机换向片检测系统的研究

设计了一种新型的电机换向片自动检测系统,该系统通过CCD图像传感器采集电机换向片图像,在VC平台中嵌入Matlab,利用其Image Processing Toolbox对图像进行变换处理与特征识别,实现计算机视觉代替人类视觉驱使数控机械工作。实验表明该系统精度高、实时性强,具有一定的实用价值。     

基于计算机视觉的辊弯成型应变测量系统研究

介绍了辊弯成型板料应变测量系统的结构和基本原理,分析了不同网格制作方法的特点,提出了适合板料成型应变计算机视觉测量的方网格计算方法.通过与mse.marc仿真结果进行比较,验证了系统的有效性.     

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.