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1.
机器视觉在精密测量中的应用   总被引:25,自引:0,他引:25       下载免费PDF全文
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。  相似文献
2.
基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统   总被引:16,自引:0,他引:16  
研究了一种基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统,它采用模块化硬件设计,图像处理软件满足实时检测的要求,可以有效地检测了生产线上的带钢表面缺陷。为该系统设计了一种基于规则表分类器、模糊算法及人工神经网络的组合式多级分类器,具有一定的学习能力,当待测材料或有关设备发生变化时,系统可以根据缺陷样本库对分类器进行训练,以适应生产线的相关变化。系统具有较强的容错性、适应性及可移植性。  相似文献
3.
基于机器视觉技术的叶面积测量系统实现   总被引:14,自引:0,他引:14       下载免费PDF全文
研究并实现了用于测量叶片面积的软硬件系统,并可进行叶片面积的统计.根据植物与土壤背景的颜色特征关系研究了提取叶片颜色特征将彩色图像转成灰度图像的算法,应用迭代求图像最佳分割阈值法进行图像二值化,中值滤波去除二值化图像的噪声干扰,Kirsch边缘算子进行叶面边缘轮廓的提取.  相似文献
4.
基于Zernike矩的水果形状分类   总被引:13,自引:0,他引:13  
提出了一种基于Zernike矩的水果形状分类方法,首先运用标准矩对水果图像进行归一化,使得归一化后的图像具有平移和尺度不变性,然后从归一化后的图像中提取具有旋转不变性的Zernike矩特征,并运用主成分分析法确定分类需要的特征数目,最后将这些特征输入到支持向量机分类器中,完成水果形状的分类.通过与傅立叶描述子的分类性能比较,结果表明由于Zernike矩具有良好的正交性和旋转不变性,使分类性能明显有大幅提高。  相似文献
5.
基于Gabor滤波器的布匹瑕疵自动检测方法   总被引:8,自引:0,他引:8  
给出一种基于多通道Gabor滤波技术实现高速实时布匹瑕疵检测方法,在多分辨率和多方向上分别对图像进行Gabor滤波,建立金字塔图像表示结构,并对滤波后的多幅图像进行融合与重建,把瑕疵区域从布匹背景中提取出来,从而实现对布匹瑕疵的实时检测,实验表明,这种方法的检测准确率可达到95%,而且具有计算量小,稳定性好等优点。  相似文献
6.
一种高速印刷品缺陷在线检测系统   总被引:7,自引:0,他引:7  
研究了一种印刷品缺陷(如刀丝、拉墨、飞墨、错印、漏印等)高速在线检测的机器视觉系统.通过多照射角度和防眩光的光学系统,再现印品上的微小印刷缺陷;应用基于行程长缺陷编码的缺陷快速查找算法和防轮廓误检算法,避免了因纸张形变和张力波动造成的误检;采用了C/S网络化并行结构,对图像数据进行分布式处理和集中统计管理.现场运行表明该系统实现了对印品100%全面在线质量检测的要求,在高速生产环境下运行稳定可靠.  相似文献
7.
机器视觉及其应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
介绍了机器视觉的研究内容 ,比较了机器视觉与人类视觉的差异 ,分析了机器视觉研究状况 ,并对机器视觉今后的发展方向做了展望 ,最后阐述了机器视觉的应用  相似文献
8.
双目立体机器视觉检测系统及其应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
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。。  相似文献
9.
基于机器视觉的印刷电路板误差校正方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
利用贴片机视觉系统,首先通过示教的方法消除第1块印刷电路板(PCB)的定位误差,然后利用对PCB板基准点的图像识别与计算,消除其余PCB板的定位误差和制造误差,从而保证了贴片机的重复贴装精度.本文提出的PCB板误差校正方法和步骤用于所研制的全视觉贴片机样机上,对细间距表面元件的贴装精度可以控制在±50μm以内.  相似文献
10.
机器视觉测量大米留胚率的研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
利用计算机视觉系统,研究大米胚芽的自动识别方法,在分析大米的表面积及轮廓线的二次微分曲线基础上,提出和大米微分模型识别群体胚芽米的留胚率设想。  相似文献
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