机器视觉技术在汽车纵梁装配工艺孔在线检测中的应用

为了对工业现场中汽车纵梁装配工艺孔进行加工在线检测,采用机器视觉和计算机控制技术,对图像拼接、特征提取和模式识别等算法进行分析和处理,最终实现了纵梁装配工艺孔质量的自动识别,实践证明这种方法具有可行性和实用性。     

基于机器视觉的汽车纵梁工艺孔在线检测方法

提出了汽车车架大梁工艺孔的在线检测方法,通过机器视觉技术检测方法来实现,由CDD摄像机采集到的多幅图画进行处理和分析.最终完成了对汽车大梁工艺孔的自动检测.应用机器视觉技术实现了载重汽车车架纵梁装配孔加工质量的在线检测,所研究开发的检测系统样机具有较高的检测精度.     

基于RBF的汽车纵梁加工质量检测系统研究

针对大尺寸的汽车车架纵梁装配孔检测方式落后、效率低的问题,提出了一种基于RBF神经网络和线形结构光的汽车纵梁装配孔的机器视觉在线检测系统.利用RBF可以逼近高阶输入输出非线性系统的特性,校正摄像机成像过程中的高阶畸变,提高了系统的检测精度.该检测系统经生产现场测试,在汽车车架尺寸范围内其装配孔尺寸检测精度达到±0 1 mm,位置检测精度不大于±0 3 mm,检测时间不超过1.5 min/根,能够满足汽车车架纵梁在线检测的要求.     

采用激光线光源的焊接坡口间隙视觉检测

针对生产过程中焊件的加工装配误差、焊件热变形等因素导致的焊接坡口间隙变化从而影响焊缝质量的问题,设计基于激光线性光源的焊接坡口间隙视觉检测系统.运用LabVIEW的Vision Builder AI 3.0图像处理模块对焊接坡口间隙变化进行实时测量,实现坡口间隙变化视觉信号的图像采集和检测.实验表明,焊接坡口的检测精度和实时性可以满足焊枪姿态、焊枪摆动角度和焊接过程中焊接规范的实时修正与控制要求.     

一种基于改进视觉注意模型和局部自相似性的目标自动检测算法研究

针对基于视觉注意模型的检测算法只能检测到图像中的感兴趣区域,无法准确地提供目标的轮廓和位置的不足,提出了一种基于改进视觉注意模型和图像局部自相似性的目标自动检测算法。通过增加运动速度和运动方向特征改进了经典的Itti视觉注意模型。利用改进的视觉注意模型提取感兴趣区域,提高了视觉注意模型的检测能力。再利用图像在边缘处具有良好的局部自相似性,实现了基于图像局部自相似性的目标检测算法。实验表明,算法能快速检测到图像中的目标感兴趣区域,并对其进行精确分割和定位。     

分层迭代Hough变换法检测微器件圆形轮廓

微器件装配过程中对微器件进行模式识别和定位是微器件装配系统中机器视觉的一项关键性技术。分层迭代Hough变换法先对原始图像进行分层预处理 ,然后对不同层的图像进行迭代运算 ,通过调节图像与存储数组的大小来有效地减小存储空间和计算量。实验结果验证了算法的有效性和合理性。对于实验所用的图像分层迭代 Hough变换法将存储量和计算量分别减小为标准 Hough的 1/ 316和 1/ 172。因此该算法是一种能够满足微器件装配精度要求的有效方法 ,可用于含噪图像中圆形轮廓的实时检测和定位方面     

计算机视觉检测技术的发展及应用研究

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，本文就图像分割的具体内容及常见的图像分割方法进行了综述。介绍了计算机视觉技术的研究内容、研究方法，说明了计算机视觉技术在图像采集系统、立体视觉测量系统、汽车车身视觉检测系统及逆向工程中的典型应用，分析了计算机视觉技术发展过程中存在的问题。     

焊缝结构光图像处理与特征提取方法

为实现焊缝磨抛自动化,将双CCD相机与激光器搭载于磨抛机器人上,构成机器人视觉导航和检测系统。根据机器人与焊缝特征点之间空间位置的相关性,构造动态感兴趣区域(ROI),提出了一种提取焊后焊缝结构光特征线的快速算法,该算法可将图像处理区域缩小到原来的1.49%,从而极大地提高了运算效率。在动态ROI内,对图像进行分析,针对焊缝结构光图像的特点,对图像的预处理过程进行了优化,采用动态高斯平滑模板处理直方图,改进了阈值计算方法。在此基础上,提取焊缝激光带的特征线,并进行了实验研究。研究结果表明,视觉系统稳定可靠,提出的算法能够快速地锁定动态ROI,可准确地提取结构光特征线,从而为磨抛机器人视觉导航和检测奠定了基础。     

基于阴影特征和Adaboost的前向车辆检测系统

为了解决汽车安全辅助驾驶系统中的前向车辆检测问题,提出了一种基于单目视觉的在线前向车辆检测系统。通过检测车底阴影特征来生成车辆假设,分别提出了自适应路面阈值方法和阴影区域融合方法以解决路面区域灰度变化和阴影边缘变形问题;使用基于梯度特征的adaboost方法来验证车辆假设;最后使用Kalman滤波对检测到的目标进行跟踪以改善系统性能。使用道路实拍的图像序列对系统进行了测试。结果表明,该系统能够在实时条件下有效检测前方车辆。     

基于机器视觉的金属罐内壁缺陷检测

对金属罐内壁质量检测进行研究,以Visual Studio 2010为开发平台研制了基于机器视觉的金属罐内壁缺陷检测系统,可实现对金属罐内壁缺陷的自动检测.针对金属罐内壁的特殊性,在图像采集时选择了合适的光源和相机;检测过程包括图像采集、图像处理、检测区域定位及缺陷检测;通过图像处理算法分别对金属罐罐口、内壁和焊缝3部分进行检测;并用多线程技术对检测速度进行优化.实验表明:对于选用的金属罐,缺陷检测系统的检测速度可达到600个/min,能够满足生产线的高速度需求.     

基于偏差传递的多工位装配过程质量评估模型

针对多工位装配系统中尺寸偏差传递的特点,建立了一种新的装配过程质量评估模型.首先分析了多工位装配系统的偏差源,研究了多工位装配尺寸偏差传递关系,构建了偏差流传递的状态方程.然后从过程系统本身寻找影响偏差传递和累积的特征参数来评价系统的装配质量特性,通过对尺寸偏差传递模型推导引出工位系数矩阵,经过合并变换求出各工位的系数矩阵的最大特征值,再乘以偏差精度权因子来建立装配质量评估模型,进而提出用装配偏差指数来衡量装配工艺过程的优劣.最后通过实际零件的装配过程说明该模型和装配偏差指数的应用方法.     

带弹簧片高压转子连接螺栓组件焊接裂纹故障分析与改进验证

带弹簧片高压转子连接螺栓组件由D头螺栓和弹簧片激光熔焊组成,其因结构简单、设计精巧等原因,在国内外各型发动机上广泛使用。为彻底解决各型发动机带弹簧片高压转子连接螺栓组件焊接裂纹故障问题,以某型发动机故障件为基础,通过断口宏微分析、金相检查、焊接深度测量、温度场评估、材料选用分析、结构尺寸分析、有限元仿真计算、分解/装配过程分析等方法,对带弹簧片高压转子连接螺栓组件焊接裂纹故障进行全面的研究,最终定位了故障的根本原因：螺栓组件焊接深度不足且存在明显的焊接薄弱处;螺栓组件弹簧片因结构设计不合理,导致自锁螺母分解/装配过程中弹簧片承受不合理扭矩,当扭矩过大时,焊接薄弱处因应力超限而过载破坏。从结构设计、制造工艺等方面给出相应的改进措施,改进后的螺栓组件未再出现裂纹故障,证明了故障定位的准确性和改进措施的有效性。     

基于机器学习的PCB孔位信息在线光学检测

为了实现PCB的孔位信息在线检测,依据机器学习理论中机械学习法模型,抽象出整个图像检测过程中的要素,建立了对应的自动光学检测的学习模型.针对工件定位时初始位置的微小错位可能导致的自动检测意外中止,开发了三类专门的图像检测算法,减少了自动检测出错几率.在BolandC++环境下,开发设计了相关学习类,并按照设计的检测学习过程流程和检测执行过程流程,开发了对应的检测软件,实现了PCB孔位信息的流水线自动化全检.该研究结果大幅度提高了PCB板检测效率,有助于改善其制造品质,对于PCB其他瑕疵检测具有参考意义.     

复杂干扰下配电线路无人机巡视目标检测方法研究

配电线路所处环境复杂,传统配电线路无人机巡视目标检测方法无法有效去除外界环境干扰,导致检测结果不可靠。为此,提出一种新的基于视觉感知的配电线路无人机巡视目标检测方法。通过可见光相机与紫外相机对无人机巡线图像进行采集,分析了紫外相机采集原理。通过直方图均衡化处理对采集图像进行增强处理,选用高斯滤波器对采集的配电线路无人机巡视图像进行滤波处理。对配电线路密集度区域和偏心度区域进行提取,获取配电线路无人机巡视目标特征向量。依据得到的特征向量确定无人机巡视目标,求出目标质心坐标,从而实现配电线路无人机巡视目标检测。实验结果表明,所提方法能够在干扰环境下有效实现配电线路无人机巡视目标的检测,检测结果可靠性高。     

基于滑模控制的空气悬架车高控制系统研究

以提高空气悬架车高控制精度为目的,充分考虑空气悬架系统充放气过程的非线性特性,建立了气体管路流量特性方程,并结合变质量气体热力学定律,建立电磁阀开启和关闭时的空气弹簧充放气压力梯度方程,实现空气弹簧充放气过程的非线性特性数学描述,并进一步完成空气悬架车高升降的1/4车模型. 针对充放气过程的非线性特性,基于微分几何理论,将车高升降模型通过状态反馈进行全局线性化,在线性域中设计滑模控制器,进而经过线性逆变换,得到原坐标系中的非线性车高控制算法. 仿真试验表明,基于状态反馈线性化方法设计的滑模控制器,能够有效克服充放气过程的非线性特性,消除过充过放现象,显著提高车高控制品质和精度.      

用于地面模拟平台测试光学相机的设计

航空相机检测设备在出厂前需要更高精度相机调试,设计了一种应用于航空相机检测设备-地面模拟平台调试的相机。该相机通过使用非球面镜提高相机的图像质量并减轻整体重量,要达到相同成像效果的球面镜组需要8片透镜,使用非球面镜减轻了相机的重量和体积,设计的光学系预期统焦距为80 mm,最终光学系统的MTF优于34%@91 lp/mm。投入加工并组装相机测试,测试结果表明,非球面镜片达到制造标准,相机的分辨率、成像清晰度和焦距均符合设计要求。     

Techniques of Image Processing Based on Artificial Neural Networks

This paper presented an online quality inspection system based on artificial neural networks. Chromatism classification and edge detection are two difficult problems in glass steel surface quality inspection. Two artificial neural networks were made and the two problems were solved. The one solved chromatism classification. Hue, saturation and their probability of three colors, whose appearing probabilities were maximum in color histogram, were selected as input parameters, and the number of output node could be adjusted with the change of requirement. The other solved edge detection. In this neutral network, edge detection of gray scale image was able to be tested with trained neural networks for a binary image. It prevent the difficulty that the number of needed training samples was too large if gray scale images were directly regarded as training samples. This system is able to be applied to not only glass steel fault inspection but also other product online quality inspection and classification.     

轿车车门焊接精度调试方法研究

对影响车门总成焊接精度的各种因素进行了分析,结合C级车的车门精度调试,对外覆盖件精度提升方法进行了详细说明;结合焊接过程分工序检测结果进行数据分析,并引入过程能力指数CP值概念,对质量问题进行分析控制;结果表明此方法及技术的应用,可以取得较好效果.     

高压线巡线飞行器的研究与设计

基于巡线飞行器的概念和对四轴飞行器稳定性、可控性方面的深入了解,简单设计了该飞行器的样品,并对此提出了一种四轴巡线飞行器的解决方案.巡线飞行器可以在地形复杂,自然环境恶劣的地区进行巡线,与以往的巡线方式相比更为先进和高效,是一种可行的巡线手段.     

盾构隧道渗漏水的自动检测技术

提出了基于数字图像自动识别算法的盾构隧道渗漏水自动检测技术.采用自主研发的检测系统进行现场渗漏信息的采集、识别、抓取和处理而完成盾构隧道的渗漏水检测.结果表明，该检测技术的结果准确、精度较高且误差较小.