棒材在线计数分钢系统常见故障分析与处理

针对棒材在线计数分钢系统运行过程中出现的故障,提出有效的解决方案,以保证系统安全可靠运行。     

基于机器视觉技术的棒材自动计数系统的研究与应用

对图像处理和机器视觉技术在我厂轧钢生产线上棒材自动计数和分钢控制系统中的应用进行了研究并对使用情况进行了介绍.该系统不但能满足实时性的要求,而且能够实现棒材的准确计数和分离.     

基于VC的棒材自动计数方法的研究与应用

本文提出了一种利用图像技术实现棒材的自动计数的方法，该方法以Visual C 6.0为开发平台，实现了对棒材端面图像分割，然后对分割得到的二值图像实施形态学运算，使粘连部分彼此分离，最后通过8－邻域标注计数。     

视觉检测技术及其在棒材生产中的应用

视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴检测技术，基于三角法的主动视觉测量原理具有抗干扰能力强，效率高，组成简单等优点，非常适合生产现场的在线，非接触检测及监控，介绍了该技术在棒材生产中的应用。     

基于机器视觉的机械产品在线装配质量控制系统

针对传统机械产品在线装配控制系统的自动化程度差,信息集成程度低等问题,提出了基于机器视觉的机械产品在线装配质量控制系统（Online Quality Control System Base On Machine Vision,V-OQCS）.首先建立V-OQCS整体概念模型并说明,然后介绍了机器视觉组成结构并建立了在线装配质量控制系统的视觉因子库,最后以某汽车变速箱装配系统为研究对象,开发V-OQCS应用实例,验证本文所述方法的可行性和有效性.     

机器视觉测量系统在工业在线检测中的应用

机器视觉测量用视觉传感器采集目标图像,通过对图像各种特征量的分析处理,获取被测曲面信息.设计了一机器视觉测量系统,识别一幅图像中是否存在确定大小和形状子图像,若有则识别出它的位置.介绍如何利用“模板匹配”法对目标图像进行识别,并举例如何利用系统检测药片的包装是否合格（有无漏装）.     

基于机器视觉的手机键盘质量检测系统

分析了利用机器视觉技术设计检测系统的现实意义,并介绍了系统的硬件和软件结构,对基于机器视觉的实时图像处理算法进行了研究。把主元分析的方法引入了图像校准领域,实现了图像的倾斜校正。通过现有分割方法的比较,提出了一种综合分割方法,对图像的特征有比较好的保持效果。使用轮廓跟踪技术完成了特征提取。根据特征的统计分布特性,利用特征区域匹配实现质量检测。实际使用情况表明该系统是可行且有效的。     

多目视觉伺服控制棒材分离系统研究

大型工业设备的视觉伺服控制系统需要采用多目视觉监测较大的工作场景,即对多个执行机构进行视觉伺服控制。系统要求价格低廉、适应性和实时性好、维护简单等是工业视觉伺服系统面临的挑战。针对钢铁企业的棒材生产线的多目视觉伺服控制系统的总体设计、视觉检测方式、图像特征提取、控制策略等方面进行研究。该多目视觉伺服控制的大型棒材分离系统已投入实际应用。     

基于计算机视觉的成捆轧钢棒材棵数的测量

提出一种基于计算机视觉的成捆轧钢棒材棵数测量方法,由CCD摄像机摄取成捆轧钢棒材的端面图像,经图像处理成二值图像,通过基于图像侵蚀的算法测量捆内轧钢棒材的棵数。该方法不仅可以准确地测量棵数,而且抗干扰能力强,可以扩展到其它棒材的棵数测量。     

一种实用新型棒材计数装置设计

棒材计数系统广泛应用于棒材轧制生产线,而计数的关键在于棒材的平铺和有效的分离。本文通过多年的现场经验和试验,对棒材计数装置进行了总体方案分析以及对棒材平铺、隔离、分离等装置进行结构设计。     

视觉反馈分钢机系统仿真研究

简要介绍了视觉反馈分钢机系统的情况。针对棒材厂生产现场环境,提出用机器视觉的方法,动态跟踪棒材位置,自动分钢的系统方案。建立控制系统模型,用MATLAB／Simulink进行系统仿真。仿真结果验证了模型的合理性,并成功应用于现场设备。     

棒材分钢视觉反馈控制

在实现轧钢厂棒材生产自动计数的基础上，提出用视觉图像信号作为反馈信息，实时跟踪棒材位置，实现自动分钢控制的方案．用实际视觉系统和对象仿真相结合，采用粗糙集数据挖掘技术进行离线学习，提取控制策略，驱动分钢装置实现分钢自动化操作.     

视觉反馈分钢机的驱动系统研究

根据轧钢厂在生产上分钢工序的需求,提出用视觉图像信号作为反馈信息,实时跟踪棒材位置,实现自动分钢控制的方案;介绍了分钢机器液压驱动系统的数学模型及Simulink仿真过程,最后通过仿真结果验证了其合理性,并将其成功地应用于现场设备中。     

基于图像连通区域面积的成捆棒材自动计数方法

提出了一种基于图像连通区域面积的成捆棒材自动计数方法。该方法首先对获取的棒材图像进行灰度化、滤波和图像分割处理,然后对分割图像中的连通区域分类:小于基本面积的区域视为噪声区域,介于基本面积和阈值面积之间的区域视为一支棒材区域,大于阈值面积的区域表示多支棒材粘连区域。对于多支棒材粘连区域,采用区域面积除以标准面积得到棒材支数。最后将所有连通区域的棒材支数求和即可得到图像中全部棒材的支数。该方法应用于13幅成捆棒材图像计数实验时所得误差均小于3%。     

粘连棒材图像自动分割计数技术

针对棒材图像自动计数存在的问题,提出了一种粘连棒材图像自动分割计数技术。首先采用粒度测量术估计棒材图像尺寸半径分布,自适应地选取处理参数。然后提出了一种新颖的棒材中心区域标记方法避免了初始过分割标记,在此基础上又提出了强、弱粘连概念。根据强弱粘连的特点,提出两步标记策略。分类粘连图像、获取图像的初始标记。对强粘连形成的欠分割标记区域采用逐次腐蚀算法,结合棒材形状面积等知识进行识别,获得正确的图像标记。最后融合两步图像中心区域标记结果,采用基于标记的分水岭分割算法进行图像分割。实验证明,这种方法能准确分割粘连棒材图像,实现可靠的棒材计数。     

改进的自适应分割算法在钢筋图像中的应用

为提高复杂条件下成捆钢筋端面图像的分割效果,先进行非均匀光照校正和噪声滤除,提出了新的阈值搜索范围和新的阈值计算准则寻找最佳阈值,改进了自适应阈值算法,并对端面图像进行分割,最后借助Matlab对该算法进行了仿真。实验结果表明,新算法不仅缩短了运算时间,而且有效去除非均匀光照、噪声等因素的干扰,突出了图像内部的细节,有利于后续的钢筋识别和计数。     

一种基于多模板覆盖的钢筋计数方法

提出了一种用于钢筋计数的基于多模板覆盖的图像处理方法,该方法用水平模板快速寻找图像的目标区,用十字模板确定目标位置,用正八边形模板判断。与单模板覆盖法相比,这种算法效率更高,实时性更好。     

一种棒材计数装置的研究

介绍了棒材在线计数的意义和这一技术的进展，详细分析了影响摄像技术采集棒材特征的各种因素和干扰，研制成功了棒材在线计数装置并获得国家专利。装置在线采集链条上每组棒材端面的图像，经计算机进行图像识别，实现了各种规格棒材在线的精确计数。装置的创新点：数据采集箱用于隔离外界干扰；快速准确的图像识别算法；喷液装置使端面成像易于被识别；采集的数据参与过程管理。