紫外线荧光效应及其在棉花异性纤维分拣系统中的应用

基于机器视觉技术的棉花异性纤维分拣是近几年来国内外研究的热点,为了有效分拣棉花中含有的与棉花色泽相近的异性纤维,提出了一种结合紫外线荧光效应的机器视觉方法应用于分拣棉花中的异性纤维.该方法利用紫外线的荧光效应突出与棉纤维色泽相近的异性纤维与棉纤维的特征差别,并根据异性纤维的类型归纳,提出了用非线性阈值判断算法进行检测.试验结果表明,在紫外线照射下,90%以上的白色异性纤维特征发生明显变化,算法具有非常高的拣出率,系统可以有效地清除棉花中异性纤维杂质.     

基于视觉注意计算模型的棉花异性纤维检测

基于机器视觉的棉花异性纤维在线检测,需要解决一个大背景下的小缺陷区域准确检测问题.为了解决这个问题,通过构建视觉注意计算模型,使检测目标兴趣区凸显出来,从而解决视觉数据冗余瓶颈问题.根据所构建模型结构,首先从输入图像中提取全局特征图;然后提取灰度和方向特征进行高斯金字塔多层分解,并采用中央-周边操作算子构建特征差分图;最后利用融合操作构建特征显著图和整体显著图,检测兴趣区在该显著图中被凸显出来.试验结果表明,该模型能够实现棉花异性纤维的有效检测,不仅检测准确率高,还具有较强的普适性,为棉花异性纤维在线检测提供了一种新方法.     

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。     

计算机视觉检测技术在制造业上的应用及发展

分析了目前国内外应用于制造业的计算机视觉检测技术的研究成果,从视觉检测的分类、视觉模型建构和计算机视觉的特点出发,分析和探索其应用状况、发展趋势和面临的困难,同时阐述我国计算机视觉检测技术产品开发上急需解决的问题.     

计算机视觉及网络领域中人工智能的运用

本文主要探讨了在计算机视觉与网络领域中人工智能的运用,首先阐述了相关概念,其次叙述了人工智能在计算机网络技术中的作用,再次分析了人工智能与计算机视觉及网络领域之间的关系,最后探讨了人工智能在计算机视觉及网络领域中的运用,以期推动计算机视觉及网络领域中人工智能技术的稳定发展。     

计算机视觉技术在农业中的应用

计算机视觉技术是模式识别与人工智能的一个重要领域，其应用已扩展到农业领域的诸多方面。简要介绍了计算机视觉的概念及其系统组成，概述了计算机视觉技术在农业中的应用状况，并指出了计算机视觉技术应用于农业所存在的问题及其发展前景。     

基于计算机视觉的三维重建技术研究

针对计算机视觉在图像识别和三维模型构建中的广泛应用,本论文对基于计算机视觉的三维重建技术进行了分析探讨,首先分析了当前三维模型重建技术中存在的问题,在此基础上重点探讨了基于机器视觉的三维重建技术应用,给出了基于特征点的三维模型匹配方法,探讨了三维重建机制的步骤,对于进一步提高计算机视觉在三维重建技术方面的应用水平具有一定借鉴和指导意义。     

计算机视觉技术在杂草识别中的应用研究进展

利用计算机视觉技术进行杂草识别从而实施变量除草已成为精准农业示范工程迫切需要.概述了国外计算机视觉技术在杂草识别中的研究和应用状况,介绍了用于变量除草机的计算机视觉系统组成.     

计算机视觉全球专利计量分析

计算机视觉技术是人工智能领域最热门的研究领域之一。该文面向揭示计算机视觉技术专利布局态势的客观需求,基于全球范围内2000年以来布局的计算机视觉专利数据,从整体技术和典型分支技术两个层面,从全部专利布局情况、有效专利持有情况、近三年专利布局情况以及四方专利布局情况四个角度,对计算机视觉技术专利进行了分析。研究发现:全球计算机视觉技术专利布局整体呈现增长态势,我国在计算机视觉专利上具有明显优势,但是专利布局主要以本国为主,而且在有效专利持有量上不够突出。我国在生物识别技术方面具有一定的优势。     

面向食品加工过程智能化的计算机视觉技术进展

 近年来,面向食品加工过程的计算机视觉技术以其检测速度快、非接触、高精度等优势成为食品加工领域向自动化和智能化方向发展的重要因素和技术关键,且在理论研究和工程应用方面都取得了长足的发展。本文介绍了面向食品加工过程的计算机视觉技术在过程监控、质量检测、食品安全等工程领域的应用情况;阐释了计算机视觉技术与智能优化控制、网络化多机器人系统协作技术在食品加工过程智能化发展进程中的重要作用;最后展望了面向食品加工过程的计算机视觉技术的发展。     

计算机视觉在条形码缺陷检测中的应用

提出一种新的基于计算机视觉技术的识别方法.通过各种计算机视觉算法的合理配置,达成对缺陷条形码的修正和识别.在预处理阶段,采取线性灰度化方法和Ostu阈值分割方法,增强黑色条纹和白色背景之间的对比度;在条纹定位阶段,采取Canny边缘检测和Hough变换,有效定位黑色条纹对应的直线特征.实验结果表明:该方法对缺陷条形码的识别是有效的.     

图像投影在网上阅卷系统中的应用分析

图像投影是计算机视觉和图像处理领域中一项非常重要的工作。针对图像直方图投影分组算法在网上阅卷系统中的作用进行了分析。在图像信息识别过程中通过直方图投影分组的方法得到客观题答题区域,然后通过阈值分析即可得出所选答案,从而实现了客观题答案的自动识别,并通过delphi编程验证了实验结果。     

施釉机器人视觉系统设计

计算机视觉是计算机科学和人工智能的一个重要分支。随着科学技术的发展,其应用研究受到越来越广泛的重视。介绍了在自动施釉生产线中机器人视觉系统的设计。     

计算机视觉技术在人体测量中的应用

论述了计算机视觉在人体测量中的应用,给出了人体测量计算机视觉系统的基本组成、重要设计因素和图像处理典型技术,并提出了一种结构光测量算法.     

Wear Debris Identification Using Feature Extraction and Neural Network

IntroductionDuringtheoperationofmachinery ,weardebrisareproducedasaresultofcontactbetweenmovingsurfaces.Thecharacteristicsofweardebris (whichincludeshape ,size,concentration ,surface ,color ,etc .) provideimportantinformationabouttheconditionofmachinery ,in particularthestateofwear .However,thecurrenttechniquesforweardebrisanalysisareusuallytime consumingandcostlyduetotherequirementofanalyst sexpertiseto perform particleinspection ,morphologycharacterizationanddatainterpretation .Thus ,manytec…     

一种基于YUV色彩空间的阴影检测方法

针对计算机视觉处理系统中,阴影会严重影响到对目标的跟踪、识别和图像场景的理解的问题,提出了一种基于YUV色彩空间的阴影检测方法并给出了与不同色彩空间的实验对比结果.该算法将分割出的运动目标与背景在亮度和色度进行对比,从而区分出运动目标和运动阴影.实验证明,与其他的阴影检测的算法相比,该方法具有更高的准确性和更快的检测速度.     

视觉动态目标识别研究进展

近年来,基于计算机视觉的动态目标识别的研究和应用逐渐成为热点问题,通过介绍国内外基于计算机视觉的动态目标检测、确认、定位等领域的研究进展,展望目标识别的发展趋势.首先介绍目标识别过程中的典型方法,然后对基于计算机视觉的动态目标识别算法进行分类,接着对各种方法中采用的不同算法技术进行阐述,并分别介绍了各类别中具有代表性的算法及其优缺点,最后就动态目标识别领域的研究难点及发展趋势进行了简要论述.     

基于线阵CCD的印刷品缺陷在线检测系统设计

在建立胶印机模拟系统来模拟其印刷全过程基础上，采用滚筒印刷检测模式，并且在印刷滚筒平台上建立在线图像采集系统，搭建计算机视觉采集环境，安装计算机视觉处理软件（Halcon），对检测目标进行图像建模、校准、匹配等处理，从而对印刷品缺陷进行定位．