机器视觉心理与分辨率锥体的应用

通过目标识别问题提出了机器视觉心理的概念，以及由此理论进行指导的工程实践应用，对于其典型应用之一的分辨率锥体技术用于目标识别进行了详尽的讨论，并对机器视觉心理理论的发展进行了预测     

基于机器视觉的目标识别方法的研究进展

随着社会的不断发展,机器视觉系统在各行业已被广泛应用,基于目标检测与目标识别的图像处理方法在机器系统中有了主要的应用途径,总结近年来使用机器视觉研究中用到的目标识别方法,包括Blob分析法、模板匹配法、深度学习法,详细讨论这些目标识别方法的原理、优劣以及在各个领域中的应用。首先介绍了基于机器视觉的目标检测识别的任务、难点和发展现状,其次基于深度学习方法的目标检测识别算法,最后讨论当前实际应用中目标检测识别方法存在的问题和未来可能的发展方向。     

基于机器视觉的动态多目标识别

提出了一种基于机器视觉的实时动态多目标识别的方法.该方法首先根据前后帧之间像素的变化,分割出运动目标和样本图像,然后使用Gabor滤波器提取图像的特征,得到特征向量.最后使用Fisher判别准则分类识别,将得到的分类识别结果自动标注在输出图像中,并且将其连续输出,便能获得已经识别完成的输出视频.实验结果表明,在多个动态目标的情况下,综合运用Gabor特征与帧间差分法的动态目标识别方法能准确检测到动态目标区域,并能准确分类、识别和标注.     

机器视觉在精密测量中的应用

机器视觉技术正广泛地应用于各个方面,从工业检测到文件处理,从医学图象到遥感图象,从毫微米技术到多媒体数据库,不胜枚举,可以说,需要人类视觉的场合几科都需要机器视觉。文章围绕自行研制的二维显微摄象精密检测系统,描述了机器视觉的基本原理、基本组成以及制造业中精神测量的现状和发展趋势;展示了机器视觉技术在机械制造微尺寸精密测量中的成功应用,以及其在精确定量感知等方面特有的优越性。     

双目立体机器视觉检测系统及其应用

为了快速准确地获得被测物体的三维立体尺寸,双目立体视觉检测系统是有效解决方案之一。经过精密标定的双且视觉系统,可根据两摄像机的视差,准确计算空间物体的三维形貌尺寸。双目视觉系统的标定技术及立体匹配技术是决定测量数据质量的关键环节。设计了高精度视觉标定系统,有效解决了立体匹配的难题,所开发的便携式立体测量仪,可以快速准确地获得大型物体的稠密三维坐标点云。在不喷涂显影荆的情况下,解决了黑色物体和反光物体的三维测量难题,可广泛应用于摩托车、汽车、模具、服装鞋帽以及逆向工程设计中。以逆向工程的3D轮廓测量为例,介绍了双目立体视觉技术及其应用。。     

机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用

随着视频技术和红外成像技术在机械制造业中的广泛应用,一些应用场合优先利用计算机视觉技术,由计算机替代监控人员进行图像理解。文中简要介绍了机器视觉系统的基本组成,在已有的或设想的一些应用实例的基础上,详细分析了机器视觉技术在机械制造及其自动化中应用,重点阐述了在检测和测量方面的典型应用,并探讨了机器视觉广阔的应用前景。     

基于机器视觉的首饰识别

为了实现首饰的自动识别,设计了一套基于机器视觉的首饰识别系统,并提出相应的算法。采用8种首饰作为试验样本,利用G+R分量和的颜色阈值分割法,并用27×27的模板对二值化图像进行滤波,采用2×2窗口内像素灰度值之和并结合阈值的边缘提取方法。提取面积特征和图像形心到边缘的距离特征。对面积判断其大小在设定数值范围内,对距离特征采用互相关算法处理。实验结果表明,该方法的识别准确率达100%,识别一个首饰所用时间约3秒,满足在实际中应用的要求。     

基于机器视觉的零件自动装配系统

针对工业装配生产线的削刀架自动装配问题，基于机器视觉技术，构建了一套在线机器视觉系统．采用特征值方法识别零件，并通过质心法结合特征点及最小二阶矩进行定位．利用带有透镜径向一阶畸变的小孔摄像机模型，采用径向排列约束（RAC）2步标定法对摄像机进行了标定，并在线验证．实验结果表明，该方法可获得很好的识别效果，识别零件正确率100％，系统工作时间约300ms，满足装配作业的实时性和精度要求．     

基于机器视觉的煤矸石识别方法综述

煤矸石识别是煤炭智能化产业中的重要环节,而基于机器视觉的煤矸石识别技术是当前的研究重点和热点,但现有技术存在着一些问题和不足.首先揭示了外界因素对煤矸石图像采集的影响,其次阐述了煤矸石图像处理中的常用方法并指出了各方法存在的不足之处,最后总结了当前基于机器学习的煤矸石相关识别分类技术.基于上述研究成果,提出了当前煤矸石机器视觉识别方法的进一步研究方向,即:构建高质量的煤矸石数据集、研究高效的图像分割方法、选择最具代表性的煤矸石特征、优化深度学习网络模型结构.     

机器视觉技术在烟草异物剔除系统中的应用

作为工业自动化、智能化的一个核心技术领域,机器视觉技术在工业应用中的作用日趋突出.烟草异物剔除系统是根据烟叶的色度来识别和剔除异物的.在实际应用中,由于纸箱板、麻绳等的颜色和烟叶颜色极其相似,想剔除这类杂物是很困难的.就此问题文中给出了一种有效的过滤方法.该方法使纸箱板、麻绳等的剔除率得到了很大提高.     

基于SBB工艺的机器视觉系统

随着硬盘生产工艺的不断进步，硬盘磁头越来越小，硬盘的体积也越来越小，容量却越来越大。硬盘磁头组装件生产工艺主要有GBB和SBB。GBB工艺由于无法适应小磁头生产而必将被依赖于机器视觉的SBB工艺所取代。因此开发SBB工艺的机器视觉系统已是迫在眉睫。这里研究了机器视觉原理及SBB工艺，开发出满足硬盘磁头组装件生产所需的机器视觉系统。     

一种基于智能相机的机器视觉系统的设计

从传统机器视觉系统的概述入手,介绍了智能相机机器视觉系统的特点、组成,从硬件、软件两方面给出了智能相机机器视觉系统的开发思路;智能相机机器视觉系统的开发,主要利用实验室开发平台来仿真工业生产线,实现系统的各项功能;结果表明：该开发平台完全可以移植到工业生产线中,具有较强的实用价值。     

机器视觉在异色羽绒分选系统中的应用

异色羽绒分选系统应用机器视觉技术,成功地实现了异色绒与纯白绒的分离。了该系统的工作原理和技术关键。     

基于机器视觉技术的射击训练系统

简述了机器视觉图像识别技术在射击训练中的应用,并从硬件、软件组成及工作流程等方面对其进行了系统介绍,系统完成后可降低射击训练成本,提高报靶速度、精度。     

DIP外观缺陷机器视觉检测系统

设计简单光学成像系统实现单个面阵CCD的三维机器视觉检测,利用图像顺序形态学以及基于知识的阈值选择算法对双列直插式芯片DIP（Dual Inl i ne Package）管脚图像进行预处理,检测过程引入质量控制图方法分析系统误差对系统稳定性的影响,采用时间序列建模预测系统检测误差并调整检测结果.实验结果表明系统检测精度高,实时性好,满足多种DIP在线检测的要求.     

汽车传动器同步环装配质量的机器视觉检测

汽车传动器同步环的漏装现象在各汽车厂家屡见不鲜，严重地影响了汽车传动器的质量。大量实验表明，基于机器视觉技术的自动实时检测方法能很好地解决此类问题。     

基于机器视觉的整经机断纱检测系统

针对目前纺织行业整经机断纱检测可靠性低、灵敏度差等问题,开发了一款智能相机,实现了基于机器视觉的断纱自动检测系统.系统硬件结构以智能相机为核心,结合可编程逻辑控制器和触摸屏等设备实现机电一体化检测,提高了系统检测的灵敏度.视觉算法将复杂的二维信号转换为一维信号,从一维信号中自适应提取信号的极值,根据极值信号统计纱线根数,得到检测结果.针对现场图片存在噪声干扰的问题,提出基于局部信号相关性判断和极值点修正等信号极值选择方法,提高了系统检测的可靠性.实际应用表明,该断纱检测系统具有较好的检测灵敏度和可靠性,能够有效提高整经机的整经效率.     

图像处理耦合机器视觉的芯片表面缺陷检测研究与应用

微电子工业中芯片表面外观检查需求已广泛存在,而人眼检测已愈来愈不能对应当前自动化、数字化的要求.当前已有图像处理技术应用在电子芯片外观检查上,但往往没有整套的系统,只是针对某个问题提出算法或解决方法.对此,提出了一个图像处理耦合机器视觉的芯片表面缺陷检查系统,并在软件硬件上集成实现.首先设计并搭建光源取像平台;然后基于轮廓定位芯片ROI区域,识别各种缺陷.最后,引入IO卡控制传动伺服、读码器记录芯片ID、基于Socket通信完成电算统计,从而完善整个系统.对比实验结果显示:与人工检测方法相比,所提方案具备更高的效率和精度.