基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计

目前,人们对码垛机器人提出了更高的要求,提高码放效率、实现规则物体分拣码放已经成为了一项重要工作。因此,该文将对码垛机器人进行阐述,并详细探究基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计,希望可以为相关工作者的研究提供一些帮助。     

基于机器视觉的薄带铸轧熔池液位识别方法

为解决薄带铸轧熔池液位难检测的问题,研发机器视觉识别熔池钢水液位的方法.利用线阵CCD下熔池钢水与铸轧辊灰度值有明显差别的图像特征,建立熔池液位的机器视觉检测系统.利用所选线阵相机采集图像速度快的特性,提出基于时间建立熔池液位图像原型的方法,建立了以滤波处理、二值化处理和边界识别为核心的熔池液位视觉识别模型.使用建立的系统和模型在实验室铸轧机和感应加热炉上进行了测试实验,结果表明:所建的熔池液位视觉检测系统和识别方法具备可行性,具有较高的检测精度和较快的检测速度,能够满足工业生产需要.     

基于机器视觉的答题卡识别系统设计

为降低成本与实现答题卡的自动化识别,设计了基于机器视觉的答题卡识别系统,对图像提取、区域划分及识别算法分别进行研究。通过形态学操作、轮廓检测、仿射变换等技术,实现对答题卡图像的提取;基于最大矩形框检测算法,实现答题卡的区域划分;利用透明通道(Alpha通道)对标准答案与待识别答案填涂区域进行抠图,将处理后的图像匹配叠加;利用叠加图像的RGBA颜色空间特性、同步头的灰度投影结果与指针算法共同完成答题卡的识别。试验结果表明,系统的使用与维护成本低、操作方便且具有较好识别效果。     

基于机器视觉的交通标志识别系统设计

以MATLAB的Simulink和计算机视觉工具箱为基础,分析了其在交通标志识别中的应用。交通标志识别系统采用Simulink模块进行搭建。系统由视频输入、检测识别和视频显示模块构成。视频输入模块对采集视频中的视频帧进行颜色空间转换,检测识别模块通过函数编写来实现当前图像与模板库标志对比来识别交通标志。为验证系统的有效性,通过对行车记录仪视频进行实验,实验结果表明,系统可以对交通标志进行有效识别,实时性和鲁棒性较好。     

基于机器视觉的交通标志识别系统设计

以MATLAB的Simulink和计算机视觉工具箱为基础,分析了其在交通标志识别中的应用。交通标志识别系统采用Simulink模块进行搭建。系统由视频输入、检测识别和视频显示模块构成。视频输入模块对采集视频中的视频帧进行颜色空间转换,检测识别模块通过函数编写来实现当前图像与模板库标志对比来识别交通标志。为验证系统的有效性,通过对行车记录仪视频进行实验,实验结果表明,系统可以对交通标志进行有效识别,实时性和鲁棒性较好。     

基于机器视觉的钨矿初选系统设计

针对目前我国钨产业开发中存在的人力资源耗费大,产品纯度和生产效率低,矿产资源浪费等原因。见于目前机器视觉技术在行业检测中的广泛应用,提出将机器视觉技术应用到我国钨产业开发中来。本文从系统的设计,系统开发过程中用到的图像分割、定位、边缘检测等技术方面v做简单介绍。     

基于机器视觉的硅片检测分类系统设计

等离子体增强化学气相沉积是太阳能硅片生产工艺流程中一道重要的工序。硅片经过该工序后的表面破损检测和减反膜颜色的检测主要通过人工完成,存在不稳定、高碎片率和低速率等问题,需要利用机器视觉技术,开发硅片视觉检测系统。文中根据具体的测试要求完成光学设备选型,利用“Visionpro”视觉开发软件设计硅片破损检测与颜色检测程序。实际使用结果表明,该系统破损测量的精度在0．2mm以内,图像颜色检测满足实际应用需求。     

基于机器视觉的硬盘磁体检测系统设计

针对目前硬盘磁体人工检测速度慢、精度低等问题,采用了基于机器视觉的检测技术,设计了一套硬盘磁体检测系统。根据测试要求对工业相机、镜头、光源、图像采集卡等硬件进行了选型,对视觉图像处理、人机界面等软件进行了设计。最后通过实验验证,表明该系统可以满足实际检测应用要求。     

基于机器视觉的电子元器件检测系统设计

近年来,随着信息技术的不断发展,电子产品更新速度大幅提升,各类电子元器更具集成化和微型化特点,进一步增加了电子元器件检测难度。在传统检测工作执行上,主要以目标检测手段应用为主,所得到的图像分辨率较低,信息量明显不足。为此,人们引进了基于机器视觉的电子元器件检测系统,对应的检测效率和质量大幅提升。该文以实际工作开展情况为基础,对基于机器视觉的电子元器件检测系统细节设计内容进行总结,论述了该检测系统的试验内容。     

类人眼双目机器视觉实验平台

构建了一个两摄像头光轴角度可变的双目机器视觉实验平台.该平台在进行物体的跟踪、测距时,可进行变焦操作,实现了对大范围运动物体的监控、监测.论文给出了涉及的三个关键技术,被测物体的图像匹配,目标的跟踪和物体距离的测量方法.     

基于机器视觉的导盲杖辅助识别系统设计

为弥补传统导盲仗的不足,设计了一款基于视频机器视觉的导盲杖辅助识别系统,帮助盲人识别盲道并解决盲道使用率低的问题。该设计由单片机、镜头组和输出设备构成,能够识别盲道的位置和不同功能,并进行相应提醒。该设计提出了基于自适应步长和边缘信息提取的NCC加速算法,在保证识别精度的前提下大大降低了运算量。经实验,证明了该设计的效果和实用性。     

基于机器视觉的安瓿瓶在线质量检测系统设计

针对药用玻璃安瓿瓶生产中人工检测存在的检测速度慢、效率低等问题,设计了一套基于机器视觉的在线质量检测系统。利用工业摄像机获取安瓿瓶图像信息,通过数字图像处理技术,实现对图像的预处理和边缘检测,进而判断瓶体是否有污渍和破损等缺陷,将不合格产品剔除,利用LabVIEW技术设计了人机交互界面,实时显示检测结果。实际测试表明,该系统能够实现安瓿瓶的实时检测,提高检测效率,能够满足实际生产的需求。     

基于机器视觉的气门摇臂安装检测系统设计

气门摇臂安装是汽车发动机生产工艺流程中一道重要的工序,摇臂安装是否到位、摇臂是否缺失以及气缸垫的有无检测主要通过人工完成,存在不稳定、高报错率和低速率等问题,需要利用机器视觉技术,开发摇臂安装视觉检测系统。根据具体的测试要求进行光学设备选型,利用“Visionpro”视觉开发软件设计气门摇臂安装检测程序。实际使用结果表明,该系统测量的精度在0．057mm以内,安装位置检测满足实际应用需求。     

机器视觉

本书全面介绍了机器视觉，提供了所有必须的理论工具，说明了这些理论工具怎样在实际的图像处理与机器视觉系统中的应用，特点是包括了许多计算机练习（这些练习对透彻理解实用图像处理算法很有帮助）。作者从对数学原理的复习开始，然后讨论了图像处理中的关键问题，例如图像的描述与表征、边缘检测、特征抽取、分段、纹理与形状等。本书注重应用，两个再现的主题是一致性（这是解决机器视觉问题主要的基本原理结构）和优化（用于实现这些方法的数学工具）。     

基于机器视觉的智能小车道路识别系统设计

本设计是在以MC9S12XS128为主控芯片的基础上完成的,包括自制的系统板部分、数字CCD摄像机部分、车速传感器部分、加速度传感器部分、驱动电机及转向舵机控制部分;本车采用数字CCD传感器寻迹,以脉宽调制控制方式(PWM)控制电机和舵机。软件是在CodeWarrior 3.1的基础上用C语言编写的,车辆纵向控制采用数字增量式PID控制算法,横向控制采用拟人控制算法。     

一种基于机器视觉的图像采集系统设计

一种采用STC89C516和K9F2808UOC来实现基于机器视觉的图像采集系统改进存储算法,可以实现8Kbit/s的无错采集速率,成本低廉实用.     

时滞液位过程模糊-PI控制系统设计

介绍了时滞液位过程模糊-PI控制系统设计。以工控机为核心,选用智能采集模块i-7017和i-7024、电动调节阀和压力传感器完成系统硬件设计,采用阶跃响应曲线法建立了系统数学模型,并基于MCGS工业组态软件开发了系统监控软件。针对被控过程的特点,采用改进型模糊-PI复合控制算法实现系统的控制功能,克服了PD型模糊控制器稳态性能较差的缺点,并通过增加设计积分系数的模糊整定规则库,对积分系数进行在线调节,有效地削弱了控制器的切换抖动,增强了系统的稳定性。试验结果表明,该方法可以使系统同时具有良好的动、静态特性以及抑制扰动的鲁棒性。     

基于机器视觉与光谱融合的柑橘品质无损检测分级系统设计与试验

针对柑橘果径、着色率和内部糖度3项关键品质指标,基于双锥滚子式果杯传输线设计了一套柑橘综合品质无损检测分级系统,该系统主要包括喂料部分、机器视觉检测模块、近红外光谱检测模块和分级执行部分.机器视觉检测模块采用单相机拍摄不断翻滚的柑橘视频来获取大量不同姿态的柑橘图像,并进行轮廓提取,以单个柑橘所有帧图像的最小外接圆直径的平均值计算果径,以每一帧图像得到的其二维黄色占比的平均值作为全表面着色率.在近红外光谱检测模块中设计了透射式光路,采集柑橘透射率光谱,并按在线检测时柑橘出现的两种高频姿态建立了混合姿态糖度检测模型,对比不同预处理方法下的建模结果,选取应用效果较优的多元散射校正(MSC)后建立的偏最小二乘法(PLS)模型.在线试验结果表明：果径检测的最大绝对误差为-1.42 mm,着色率检测的最大绝对误差为0.048,糖度检测结果的相关系数为0.817,均方根误差为0.658%.内外品质的联合检测分级按判别树决策方法确定了3种品质的联合分级方式,在分选速度为5个/s时,综合分级的平均准确率可达到91.16%,该检测分级系统整体结构简单,对于类球形水果具有较强的适用性,在产业化应用上有很大的...     

计算机视觉的液压气动控制液位的识别

针对传统的超声液位检测技术进行液压气动控制液位识别受到多层介质传播损失因素的影响,导致识别的精度不高的问题,提出一种基于计算机视觉的液压气动控制液位识别技术,对采集的液压气动控制液位标记视觉图像进行模板特征匹配,进行液位视觉图像的信息增强和边缘轮廓检测处理,结合气动控制液位成像区域特征分割方法实现液位标记线分割,实现液位视觉识别。仿真结果表明,采用该方法进行液压气动控制液位识别的精准度较高,抗介质传播损伤的干扰性较好。     

基于传感器信息融合的机器视觉检测系统

为了满足插接件高速流水生产线质量控制要求，受人眼立体视觉机理的启发，提出了一种相应的机器视觉系统模型及一种基于加权平均的信息融合方法，并采用激光扫描测量技术，实现了用两个激光传感器快速在线测量插接簧片的二维偏移量。