基于机器视觉的弹壳多尺寸测量

考虑弹壳产品的多尺寸检测是制约弹壳生产效率提高的主要因素,引入机器视觉技术建立一个弹壳的多尺寸测量系统,通过对弹壳产品的正、侧图像采集、利用灰度矩边缘检测对图像处理分析、采用Hough变换检测直线、进而计算测量相关尺寸等环节,实现对弹壳产品多个尺寸的非接触精密检测。对一组合格产品的七个尺寸检测实验表明:基于机器视觉的弹壳多尺寸测量系统,可以实现对弹壳多个尺寸的快速精确检测,具有良好的应用前景。     

基于OpenCV的机器视觉尺寸测量研究

通过对激光测距传感器与机器视觉的研究利用激光测距传感器、视觉传感器相结合的方法,提出了一种不同于结构光和双目尺寸测量的更为简单有效的新方法和新技术。首先对灰度直方图比较分析选取了最佳滤波方法,然后通过激光测距传感器测距和单目视觉传感器进行边缘的精确检测。激光测距传感器实现了对采样目标车厢进行快速测距定位,计算出采样机械手与目标车辆的相对位置关系。视觉传感器准确识别车厢尺寸及定位,为煤炭采样机械手自动采样提供了实现基础。检测目标是拉煤货运火车车厢,给煤炭采样行业带来更为简单有效,准确的目标定位的识别系统和方法。     

基于机器视觉的零部件尺寸测量

实现尺寸测量的方法很多,但大多数测量重复性、高效性和鲁棒性不高。为了提高工业在线测量的实时性和准确性,提出了用机器视觉软件IGAUGE结合用改进的OPTA模板进行边缘细化,进而实现测量。系统实验结果表明,该测量具有良好的连续性和精度,生产工作效率和产品质量控制很快就可以提高。     

基于机器视觉的二维高精度手机玻璃屏尺寸测量仪

为了满足现在制造业自动化生产中百分百的在线检测要求,设计了一种基于机器视觉的二维高精度手机玻璃屏尺寸测量仪器。该测量仪器引入二次滤波的方法对图像进行处理,采用光栅位移传感器对运动平台精密控制。利用多个CCD相机对玻璃屏进行测量,减少了单个CCD相机测量带来的随机误差,解决了导轨的直线度对测量结果的影响。然后对测量仪器的误差进行综合分析。经过一系列实验,结果表明,该仪器具有较高的测量重复性和测量精度,其测量精度可达5μm,具有很高的应用价值和广泛的应用前景。     

基于机器视觉的二维小尺寸精密测量系统

针对原有万能工具显微镜存在的瞄准麻烦、读数过程烦琐、人员主观误差相对较大、长期工作劳动强度大等缺点,设计了一种对万能工具显微镜进行改造而成的二维精密测量系统;该系统引入了机器视觉技术进行自动测量对准,采用光栅传感器提供坐标系以检测尺寸,既保持了原有仪器的准确度高、抗干扰能力强、长期稳定性好、应用范围广等优点,又提高了测量的自动化水平,同时具有较高的性价比;该系统很适合工业上零件的精密测量,具有较高的应用价值和广泛的应用前景;文中设计的测量系统测量范围为25 mm×25 mm,其测量精度可达5 μm.     

基于视觉的零件尺寸测量

针对在线实时检测和测量工业零件尺寸的问题,利用视觉技术建立一个的零件尺寸测量系统,采用简单高效的霍夫变换和亚像素技术实现对规则零件的非接触精密测量。尺寸测量过程包括图像采集、图像分析处理和结果输出。其核心算法是图像预处理、直线检测、圆检测和尺寸计算,详细介绍了利用霍夫变换进行直线和圆检测的方法。经研究可知,零件测量系统能实现工业零件的在线实时检测和尺寸测量,且具有速度快、实时性好、非接触、低成本等优点,具有良好的应用前景。     

基于机器视觉的西林瓶尺寸检测

在西林瓶生产过程中,尺寸是一项重要的产品质量判断标准,与传统的西林瓶尺寸人工检测方法相比,基于机器视觉的自动检测具有巨大优越性。为实现西林瓶尺寸的检测,提出了一种基于机器视觉的西林瓶尺寸检测方案,设计了系统的图像采集和背光源照明方案,通过中值滤波对图像进行去噪,利用对图像像素点的运算算法,对图像的灰度进行了校正变换,增强图像的对比度,采用Canny算子成功提取西林瓶边缘,在HALCON平台下实现了西林瓶尺寸测量。设定系统标定方法并选取15个2mL样品西林瓶进行测试,结果表明,该方法对西林瓶尺寸检测快速准确,边缘量化精度达到了亚像素级别,检测精度为0.02mm,满足西林瓶生产的参数测量精度要求,为工业生产产品尺寸的自动检测提供了一种有效的新途径。     

基于机器视觉的隔热条尺寸测量系统

针对当前隔热条的尺寸测量仍停留在产品离线后,工作人员用卡尺测量,劳动强度大,工作效率低、测量精度易受人为因素影响的现状,本文提出将机器视觉技术引入到隔热条自动化生产线的在线尺寸检测系统中,这种非接触式测量既可以避免在测量过程中对隔热条的损坏,又可以提高测量精度和测量速度,从而达到提高测量效能的目的。     

轴尖表面缺陷检测及尺寸测量系统研究

针对陀螺轴尖加工生产中对表面缺陷进行在线检测和关键几何尺寸进行高精度在线测量问题,设计并实现了基于显微机器视觉技术和快速图像处理技术的在线非接触检测测量系统,检测时,待检轴尖安装在精密位移台上,采用专用光源系统照明,通过显微成像系统成像;图像经采集,预处理、分割、特征提取,参数测量、结果统计等处理步骤,得到轴尖表面缺陷数量及几何尺寸.实测结果表明系统具有高效率、精度高、易于使用等特点,可有效解决轴尖表面缺陷检测及尺寸在线测量问题.     

基于计算机视觉的衣服尺寸测量

为了实现衣服尺寸的自动测量，提出了基于计算机视觉的衣服尺寸的测量方法，分析了这一自动测量的硬件系统，并对测量处理过程中的关键算法进行了讨论。     

基于螺纹边缘图像的快速SSDA算法

序贯相似性检测算法（sSDA）是针对传统的模板匹配算法提出的一种高效的图像匹配算法,但是SSDA算法难以满足螺纹检测的实时性。针对传统SSDA算法的不足,提出了一种基于螺纹边缘图像的快速SSDA算法。该方法用形态学对螺纹图像进行了边缘提取,然后只在边缘处进行匹配,从而大大减少了匹配的次数,同时提出了减小匹配运算量的方法。     

机器视觉的零件轮廓尺寸测量系统设计

提出了一种新的基于机器视觉的零件轮廓尺寸精密测量系统,设计了系统的硬件和软件部分,并介绍了测量系统的关键技术.利用LabVIEW为平台开发系统软件,采用改进的Canny算法识别图像边缘,使得测量速度更快,零件轮廓信息提取效率更高.     

基于改进SSDA的彩色目标识别方法

提出了基于改进SSDA算法的机器人视觉彩色目标识别方法,利用颜色分量的权重系数对SSDA算法进行了改进,同时,在图像特征提取时引入目标的形状和大小信息。实验表明,这些措施有效地减少了运算量,提高了目标识别的准确性,具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于双目视觉的移动机器人空间测距研究

空间测距是移动机器人实时避障和路径规划的基础.研究了移动机器人双目摄像头由一般布置形式变换到标准布置形式进而实现空间测距的方法.首先对摄像头进行标定(对双目摄像头进行立体标定);然后基于标定结果对摄像头一般布置下所获得立体图像进行极线校正,并得到校正后新的摄像机相互位置参数;最后基于已校正图像和新的位置参数实现移动机器人移动过程中深度与特定目标空间尺寸测量.实验结果证实了本文方法能获得比较精确的测量结果.     

基于IMAQ Vision和PLC的水果大小自动分级系统设计

水果大小是水果分级的一个重要依据,随着计算机技术和图像处理技术的飞速发展,计算机视觉技术被广泛用于水果品质的检测。所设计的水果大小自动分级系统由机器视觉检测系统和基于PLC的水果传送分拣机构组成。使用LabbVIEW软件编写水果大小自动分级系统的监控界面,并实现对CCD摄像机的控制及获取图片;使用IMAQ Vision工具包对所获取的水果图片进行处理,并进行大小分析,根据大小的等级由LabVIEW通过串口通信发送命令给PLC,由PLC控制水果的传送并进入对应的分级口,从而完成水果的自动分级。实际运行证明该系统能实时进行动态采集图片,有效地进行水果大小分析及自动分级。     

物流业几何尺寸智能化测量系统

互联网与电子商务的高速发展带来了物流业的颠覆性变革,但目前我国物流业存在总成本偏高、技术装备偏低、配送系统效率低下的缺点。长久以来,物资的几何尺寸信息的利用在物流行业中处于薄弱环节,有效利用几何尺寸信息将极大程度地改善物流业的包装、分拣以及分类运送等环节。基于此,设计了物流业物资的几何尺寸测量系统,该系统 基于双目视觉系统,将视差法三维重构算法与特征提取及定位算法紧密结合,能够在复杂场景下对一般物流业物资进行现场测量,且受光照影响较少。 测量系统的关键环节是目标物体特征的提取以及几何尺寸的测量。实验结果表明,几何尺寸的平均测量误差小于2%,最大误差小于3%,能够满足物流业的基本要求,可使之更加快速和智能。     

基于机器视觉的蟋蟀体态测量

设计一套基于机器视觉的蟋蟀体态测量装置,初步研究用图像处理和图像测量的方法实现对蟋蟀躯干长宽的测量.该装置构建一个PC-Based的机器视觉系统,利用VisuaI Basic开发工具编写图像处理算法和图像测量算法的程序.应用惯性主轴的方法实现蟋蟀图片位置的归一化,应用数学形态学分割算法实现了蟋蟀躯干与足和触角的分割,将分割后的躯干进行边缘提取,从而进行蟋蟀体态的测量.