基于机器视觉的尺寸测量应用综述

随着机器视觉技术的不断发展以及工业智能化水平的不断提高,将机器视觉应用于尺寸测量中成为尺寸测量的发展趋势。本文首先阐述了机器视觉的特点及方法研究,介绍了机器视觉尺寸测量系统的硬件部分主要由计算机、光源、图像传感器、镜头以及被测对象等组成,软件部分主要由图像预处理、图像滤波、边缘检测等图像处理算法组成,然后分析了国内外的研究现状以及机器视觉测量技术的发展趋势,指出从软件算法入手,不断开发更优的图像处理算法,使图像处理及分析每个流程所涉及的算法的准确性及鲁棒性更高。     

基于深度学习的金属表面缺陷检测

由于金属产品生产过程中各种因素的影响,金属工件可能会存在一些表面缺陷．这会降低材料强度,缩短工件寿命,并且增加安全风险．因此,需要对金属产品表面进行质量检测,这也是保证工业生产质量的关键环节．与传统人工检测相比,基于机器视觉的表面缺陷检测方法具有速度快、精度高等优点．提出了一种改进的YOLOv5算法,用于金属表面缺陷检测研究,在原YOLOv5算法的基础上将空间金字塔池化结构SPP替换成SPPCSPC,提高模型对金属表面缺陷的检测能力．为了验证算法的有效性,分别采用YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5及改进的YOLOv5算法对1 800张金属表面缺陷样本图像进行对比测试．结果表明,与YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5原算法相比,改进的YOLOv5算法平均目标检测精度均值分别提高了4.3%,3.3%,2%．通过大量图片的学习,可以获得更好的精确率．     

Blob分析中基于游程链的连通区域标记

Blob分析是机器视觉系统中的一个重要组成部分,为满足工业应用的实时性要求需研究快速高效标记算法.该文提出一种基于游程链的快速Blob分析法,使用游程链表和动态数组,建立相邻两行游程信息的动态链表,通过分析游程节点间连通性标记游程节点.该方法只需扫描图像一次,并且无需建立等价表和进行等价标记合并,克服了现有算法中的标记冗余,另外还能标记连通区域中的内洞.实验结果表明该方法对于任意复杂形状、任意数目的Blob区域都能正确检测并计算参数,并且具有很快的速度和很好的稳定性.该方法已成功应用到印刷缺陷在线检测系统中.     

机器视觉辅助的无人机空中加油相对导航

为准确获取无人机空中加油对接阶段的相对位姿信息,提出了一种机器视觉辅助的INS/GPS/MV 组合导航方案,研究了机器视觉图像的特征点提取与匹配算法. 引入相对惯导误差,建立了全局滤波器的增广状态方程,并根据杆臂矢量推导了GPS和机器视觉量测方程. 设计了基于联邦滤波器结构的全局多速率扩展卡尔曼滤波算法,以融合多速率传感器信息,并与标准EKF算法进行对比. 仿真结果表明,所提出的算法能有效融合惯导、GPS和机器视觉的测量信息,使导航参数的精度和输出带宽均满足导航系统的设计要求,有利于改善无人机的飞行品质,放宽对飞控系统的性能要求.     

基于FitzHugh-Nagumo反应扩散方程组的木材纹理图像处理

木材纹理具有树木生长的信息,是人类了解树木的直接途径.针对这种自然现象,提出了利用一类反应扩散方程组的数值解法实现对木材纹理灰度图像进行处理的算法,并分别给出了对木材缺陷图像进行算法处理后的图像实例.实验表明:Fitz Hugh-Nagumo离散模型算法在一定程度上了拉伸了图像对比度,使图像在视觉上得到增强;改进的附带扩散项的离散模型算法对图像的边缘检测结果在一定程度上要比先前的边缘检测算法更完整和清晰,并提高了木材缺陷检测的可靠性.     

基于信息熵的PCB金手指表面镀层缺陷研究

PCB的金手指缺陷直接影响电气设备的性能和稳定性。为了克服传统的图像检测PCB金手指表面镀层缺陷,本文提出了利用计算金手指图像的信息熵来检测其表面镀层缺陷,并讨论了两种信息熵检测算法。一是针对金手指表面露铜、氧化等缺陷,基于颜色变化的信息熵检测算法。二是针对金手指表面划伤缺陷,基于结构变异的信息熵检测算法。测试结果表明,金手指表面图像检测能有效识别露铜、划伤等缺陷,对实际的PCB金手指在线检测有一定的指导意义。     

融合深度学习的无人机巡检绝缘子自爆检测研究

绝缘子自爆检测是无人机电力输电线路巡检的一项重要内容，准确、快速、自动寻找绝缘子自爆区域，能大量节省无人机巡检图像数据处理工作量，提高巡检的精度和效率。本文针对目前绝缘子自爆区域检测存在样本少、目标小且精度不高的问题，提出了一种融合深度学习的无人机巡检绝缘子自爆区域检测方法。该方法用大量绝缘子样本训练深度学习目标识别模型，在识别出绝缘子区域内利用计算机视觉方法对自爆区域进行检测。本文方法综合了深度学习检测复杂目标，以及计算机视觉无需大量样本且能够检测小目标的优点。实验表明：本文算法对缺陷的检测精度能够达到84.8%，对于绝缘子自爆检测具有积极的意义和应用价值。     

改进的Canny算法在工业机器人视觉系统中的应用

【目的】随着制造业对新型方式需求的提升，用机器视觉技术来提升机器人的抓取精度成为行业的研究重点。在机器人视觉图像处理过程中，传统的Canny算子存在人为设定高斯滤波及高低双阈值参数误差大等问题，需提高机器视觉的精度。【方法】本研究采用中值滤波和迭代法阈值选择算法得到阈值的方法，通过改进传统Canny算子中需设定高斯滤波及高低双阈值参数不足的问题。【结果】由试验结果可知，改进的Canny算子绝对误差值减小25%，相对误差值减小12.5%，可实现机器人视觉的精准定位。【结论】本研究基于改进Canny算子的机器人视觉技术，可完成精准、复杂的抓取任务，能满足工业柔性生产的需求。     

基于图像的线路缺陷检测

运用图像处理技术,设计了PCB板线路检测系统.采用Labview语言编写了图像预处理、阈值分割、形态学滤波、缺陷识别等程序模块,并针对PCB图像特点,根据线路缺陷的特征,构建了一个能够分析和识别PCB线路断路、短路、缺损和毛刺等缺陷的PCB板线路检测系统.实验结果表明,该检测系统能够比较好地识别PCB板线路缺陷,且算法操作简单,有广泛的应用前景.     

多尺度自卷积方差显著性SAR图像目标检测

针对SAR图像中显著性目标检测问题,提出一种基于多尺度自卷积方差显著性的自适应检测算法. 该算法在对SAR图像多尺度自卷积运算基础上,通过计算MSAV得到方差显著图. 设计了一种自适应阈值检测器,完成SAR图像中显著性目标的检测. 实验结果表明,在复杂背景环境下,所提算法能有效检测出与人类视觉较为一致的显著性目标.     

基于虚拟仪器的PCB线路检测

运用虚拟测试技术,以LabVIEW为软件开发平台,设计了PCB板线路检测系统．对采集到的图像进行预处理,用最大类间方差法对图像进行阈值分割,用形态学开运算滤除毛刺．根据线路缺陷的特征,提出了一种利用缺陷图像和参考模板相减后,连通域个数变化的方法来判断缺陷．实验结果表明,该检测系统具有易于实现,无损等优点,能够较好的识别线路板断路、短路、缺损和毛刺4种主要缺陷．     

基于机器视觉技术的自动化理瓶机设计研究

整理瓶环节是影响灌装生产线效率的重要节点,人们要深入推进视觉检测技术与机器人技术的融合开发,研制自动化理瓶机,这是保证产品质量的有效手段。本文研究了自动化理瓶机设计方法和关键视觉算法,深入分析了视觉系统搭建、视觉系统标定、整理瓶的多目标分类跟踪技术算法、Delta机器人轨迹规划及动态目标抓取、视觉控制系统设计等关键研发问题,并详述了研究方法和具体实施方案。实践表明,在复杂环境(杂乱无章)下,自动化理瓶机充分利用机器视觉技术,可以完成复杂分拣、挑选、整理等高重复度工作,展现出良好的稳定性和高效性。     

木材缺陷重建图像的多核模型研究

针对基于应力波技术的木材无损检测算法中,重建后的木材缺陷图像与真实的木材缺陷图像差距较大,不能够准确地反应出真实情况下木材内部缺陷的大小和形状这一现状,采用多核模型进行优化重建算法,提高重建图像的准确率。以含有空洞的椴树木材为实验样本,利用多核模型优化重建的缺陷图像,提高重建图像的拟合度。根据采集到的数据建立点速度模型,对得到的点速度模型用多核模型进行优化,将多核模型优化的重建缺陷图像阈值分割处理,得到轮廓平滑、拟合度高的缺陷重建图像。研究结果表明,利用多核模型优化可以更加准确地反应出木材内部真实缺陷的情况,通过和其他方法的比较,证实了多核模型比其他模型更能准确表示木材内部缺陷,重建图像的拟合度更高,为提高木材缺陷重建图像提供了可行性方法,可为木材缺陷检测装置的设计提供参考。     

一种微小表面缺陷的机器视觉检测方法

针对表面缺陷在线自动检测应用的特点,提出一种快速检测微小表面缺陷的新方法. 文中分析了Otsu 法分割表面梯度图像中微小缺陷的性能,结合分析结果提出利用梯度图像方差分布搜寻表面缺陷区域的算法,在有表面缺陷的局部区域应用Otsu 法分割图像. 算法性能分析和实验结果表明,该方法可从背景变化不剧烈的表面图像中快速自动检测微小表面缺陷.     

视觉三维测量中激光特征点扫描控制系统

在机器视觉三维测量中，特征点匹配是个难题．本文提出了采用激光投射形成特征点，并介绍了一种用数字和模拟集成电路实现的激光特征点扫描控制系统．该系统的硬件结构较简单，和具有单片机的控制功能，事先不需编写复杂的程序和示教，能使测量装置方便地测量各种复杂形状的物体．     

图像处理技术在运动目标跟踪检测中的应用

视觉坐标测量系统中，被测目标和探测器之间常常存在相对运动，造成光电探测器采集的图像模糊．本文从空间频率的角度分析了图像模糊及复原对图像测量系统的影响．图像测量系统传递函数分为：光学成像系统、图像因匀速运动而导致的图像模糊、模糊图像恢复和光电探测器的图像离散化等几部分来考虑．认为系统总体传递函数是这几部分影响的综合结果，并据此判定图像测量系统等效分辨率．     

基于神经网络的机器视觉图像识别算法应用

研究神经网络的机器视觉图像识别算法应用,神经网络是通过模仿生物个体中的神经网络的结构,并模仿其功能特性,即神经网络的并行性的信息处理、非线性映射等能力,将建立的神经网络数学模型应用于农业中图像识别中.在现代农业科技中机器人视觉技术应用非常广,如在分级、采摘、除草等需要分析采集图像的操作中,故图像识别是上述操作有效的前期.通过分析各种神经网络模型在图像识别应用,叙述各种神经网络数学模型应用于图像识别算法中的优缺点.通过对以BP神经网络数学模型为基础的图像识别技术进行试验,验证基于神经网络的机器视觉图像识别算法的应用价值.     

一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法

提出了一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法.将原始图像分块并利用人类视觉系统的掩蔽效应将图像块分类,选择变换域中幅值较大的系数自适应地修正嵌入强度,以嵌入二值水印图像.实验结粜表明该算法能有效地保持图像的质量,并且对常见的图像处理如噪声叠加、JPFG压缩、均值滤波、图像缩放和图像裁剪等比余弦变换域中修改低频系数的水印算法具有更强的鲁棒性.     

基于RTC方法的图像数据监控研究

将机器视觉与统计过程控制结合,通过监控图像数据实现产品质量的过程控制。基于实时对比(RTC)方法,将过程控制通过随机森林分类器转化为分类问题,将加权分类准确率作为统计量对图像数据进行过程监控。通过对图像的30种不同缺陷进行仿真实验,并与已有文献的相关控制图进行性能对比,结果表明,基于加权随机森林RTC的图像数据监控方法对图像中的小偏移量有更好的检测效果,且对于不同偏移量的整体监控性能更为稳定。最后讨论了相关参数的选择方法。     

基于单幅雾天图像的改进迭代白平衡算法

针对雾天环境下户外系统拍摄的图像呈现颜色失真、饱和度低、整体偏雾色表现等问题，在几种白平衡算法基础上，提出一种改进的迭代白平衡算法．对图像进行直方图拉伸变换扩展动态范围，将图像从RGB空间转化到YCbCr空间，根据亮度值特征筛选白色参考点进行颜色校正，以输入图像和输出图像直方图的余弦相似度作为终止条件，完成对白平衡迭代处理．实验结果表明，该算法可以有效地改善雾天图像色偏现象和颜色视觉效果．