基于机器视觉的刀具磨损检测技术

针对当前国内外刀具磨损检测的缺点和存在的问题,设计了基于机器视觉的刀具磨损检测方案,分析了刀具磨损检测的原理和识别过程,并结合图像处理的方法,采用自适应中值滤波对刀具图像进行平滑去噪,进一步得到刀具的二值化图像,再采用Canny边缘检测技术提取刀具轮廓信息.最后提出基于人工神经网络的刀具磨损检测算法.     

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。     

基于机器视觉的布匹色差在线检测系统

针对目前人工检测劳动强度大、准确率低,在线检测图像尺寸大、处理速度慢等问题提出布匹色差在线检测算法.将采集到的布匹图像进行边缘处理,去除图像的黑边;利用图像金字塔技术降低图像尺寸;结合色差计算公式和直方图交叉法计算布匹的左、中、右色差波动图和合格率.为使用方便,设计基于机器视觉的布匹色差在线检测系统,利用布匹色差在线检...     

基于机器视觉的数控精密磨削加工在线检测系统

针对目前数控精密磨削检测效率低的问题,构建了基于机器视觉的数控精密磨削加工在线检测系统.通过工业CCD相机在线采集被加工工件图像,经去噪、复原等预处理后,提取工件图像的轮廓曲线数据,并实时与设计轮廓曲线进行比较,得到加工轮廓误差,在此基础上,引导工作台进行自动在线补偿,实现工件轮廓精密磨削.实验结果表明,采用该系统能够有效地提高精密磨削加工检测的精度和自动化程度.     

机器视觉系统测量电机磁瓦尺寸失真的分析

介绍了机器视觉系统的基本结构及测试过程中遇到的尺寸失真的问题,在不同相机参数下进行电机磁瓦的图像采集,分析采集的图像质量,选取其中两组关键参数下相机采集的图像,对其进行图像的边缘分析,找出造成测量长度失真的原因,并提出了相应的解决方法．     

基于机器视觉的螺纹参数检测

依靠机器视觉技术,对螺纹检测的图形处理技术进行了研究,提出了螺纹多参数的检测方法。介绍了图像处理技术中的预处理、边缘轮廓提取、参数标定等技术,并研制了相应的检测软件。实验结果表明该软件能对螺纹进行实时、高速的检测。     

采用切削刃重构的刀具磨损视觉检测方法

针对目前难以在复杂恶劣的油污粉尘环境中实现对刀具图像的高质量采集和刀具磨损视觉特征的高精检测,对磨损缺失刀刃这一类最为典型且危害最大的刀具磨损开展研究,提出一种采用切削刃重构的刀具磨损视觉检测方法。首先,在数控机床加工台一侧搭建集成了一套具有镜头保护与清洁功能的图像采集装置,用于在机定期自动采集刀具磨损图像;然后,将采集的图像经以太网传输至计算机图像处理系统,利用设计的切削刃重构法对刀具磨损缺失区域进行切削刃重构,以此得到完整刀具图像,进而利用图像差分,将重构后的刀具图像与磨损刀具图像相减,实现刀具磨损缺失区域的自动识别;最后,基于识别的磨损特征测量刀具磨损的评估指标参数值,并判断是否需要换刀。实验结果表明：所提检测方法具有较大优势,解决了油污粉尘机加环境下刀具磨损图像采集困难的难题和难以从图像中分割识别刀具磨损缺失特征的难题,实现了刀具磨损的视觉高精高效检测;与现有的刀具磨损视觉检测系统以及现有的Canny边缘检测法、自适应阈值法等6种图像分割方法相比,所提方法避免了拆卸刀具进行离线显微镜检测和模板匹配的烦琐过程,可进行在机自动检测,同时平均检测准确率至少提升20%。     

基于机器视觉的取石钳头部加工精度测量技术

利用机器视觉原理建立了可对取石钳头部进行自动检测的系统.系统主要由工业摄像机、镜头、背面光源及计算机硬件等组成,采用基于Canny算子的亚像素边缘检测与随机Hough变换的特征识别方法对取石钳头部非接触在线实时检测.实验表明,在系统的测量参量值中,角度标准差为0.20,距离标准差最大为0.010,测量精密度较为理想.     

基于激光点标定和机器视觉的门窗洞尺寸测量

在房屋验收中,门窗洞尺寸测量是非常重要的一个环节,目前在工程实践中主要是用卷尺和激光测距仪人工测量门窗洞的尺寸。但人工测量存在测量速度慢、测量结果易受人为因素干扰、局部测量数据代替整体测量结果等问题。针对目前人工测量存在的不足,提出了一种基于激光点标定的视觉测量方法,通过计算两个激光点间的实际距离和图上距离的比值,计算得到每个像素点相对应的实际尺寸,之后通过图像处理算法得出门窗洞的图上尺寸,计算出门窗洞的实际尺寸。该方法可以实现在不同视距下对门窗洞尺寸进行测量。针对测量时实际拍摄的图像,将模板匹配算法和边缘检测算法融合,先采用模板匹配的方法识别激光点和门窗洞上方两个顶点的位置,然后采用基于大津算法的Canny算子识别门窗洞的边缘,再用霍夫变换检测出门窗洞边缘直线解析式,最终计算出门窗洞四条边的长度。在不同视距下对同一个门窗洞进行多组实验,测量出来的结果与实际尺寸的平均误差为2.62 mm,最大误差小于5 mm,实验结果表明该测量方法可用于不同视距下的门窗洞的测量。     

基于机器视觉产品尺寸在线检测的实践研究

利用机器视觉对大批量产品零件进行在线检测已成为一种控制产品零件质量的重要方法之一。文中基于L abV IEW软件和PLC控制,针对气动垫片零件,着重论述了机器视觉在线检测方法、工件尺寸检测原理和误差分析,设计了一套可进行产品在线100%检测的装置,实现了产品关键尺寸快速检测和等级分类。     

基于机器视觉的钢板表面缺陷在线实时检测系统

钢板表面缺陷将对钢的耐磨性、抗腐蚀性等带来一定的影响,本文提出一种基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统。设计了光学成像子系统、图像实时采集子系统、图像准实时处理子系统及缺陷分类子系统。采用模块化设计方便系统在硬件和软件上的扩展,最后采用多分类器集成方法对图像缺陷进行自动分类识别。     

机器视觉技术远程煤尘颗粒在线检测

采取有效措施防治煤尘,保证煤矿井下安全生产,运用了直观、智能、易与其他系统集成的机器视觉新技术,搭建了煤矿井下粉尘的远程在线监测系统.该系统包括下位机的图像采集和上位机图像分析两部分.通过下位机系统实现样本采集、图像采集和图像传输的功能,通过上位机系统实现处理和分析图像的功能,总结煤尘颗粒分析的报告.仿真实验模拟系统来验证检测结果的准确率和重复率.依据煤尘变化的检测结果,指导煤矿井下作业环境中的抑尘、防尘、降尘和除尘.研究结果突破了传统定时定点的煤尘检测局限,实现了长期、多点、非接触测量,具有重要的理论意义和应用价值.     

一种基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法

针对目前螺纹检测精度较低,在线检测实现较难的问题,提出了一种基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法.通过工业CMOS相机在线采集螺纹零件图像,经图像预处理、二值化后,进行螺纹的边缘提取及缺陷检测等.该算法由Matlab编程实现.实验结果表明,该螺纹缺陷检测方法能有效识别无螺纹、少螺纹、螺距不规则等外观缺陷,且一个螺纹的检测时间在300ms以内,满足检测要求.     

基于机器视觉的电缆绝缘护套厚度测量系统的研究

传统的电缆绝缘护套厚度测量方法存在繁琐、速度慢、受人为因素影响大等缺点,本文针对这些缺点提出了一种新测量方法,设计了一套基于机器视觉的电线电缆绝缘护套测量系统。文中介绍了测量系统的组成,通过试验证明测量系统的测量精度符合标准要求,而且具有速度快、操作简便、精度高等优点,对提高工作效率和检测精度有重要的意义。     

高速在线机器视觉检测系统边缘检测算法研究

随着工业自动化生产的发展,产品质量检测成为生产过程的一个关键环节,高速在线机器视觉检测系统是解决这个问题的首选方案.本文主要研究了基于该系统的边缘检测算法,分析了被检对象的特性,总结了常用算法的特点,提出了适于该系统的高速实时在线检测算法.并且有效的保证了图像质量,为该系统后续检测环节的实现提供了良好的保障.     

边缘检测在计算机视觉几何测量中的应用

在介绍边缘检测的主要特征的基础上，分析了目前几种典型图像边缘检测算法。针对计算机视觉在几何测量应用中边缘检测特点，提出了将高斯滤波与一阶导数相结合的一种新的边缘检测方法，并开发了相应的软件。其基本方法是：首先用高斯滤波器平滑图像；再用一阶偏导的有限微分算子来计算梯度的方向和幅值；对梯度幅值进行非极大值抑制；用双阈值算法检测和连接边缘。实验验证该方法提高了对被测工件边缘敏感性的同时较好地抑制了噪声。     

基于改进Hough变换的刀具磨损状态监测

针对传统Hough变换的参数空间所需存储量大、运算量大、不利于实现实时监测等缺点,提出了一种基于随机Hough变换的改进Hough变换算法,并将该方法用于工件表面纹理图像的处理,通过对工件表面的二值边缘图像进行改进Hough变换,提取直线段平均长度及直线段与切削速度方向的夹角作为特征参数,实现对刀具磨损状态的判断.算法分析和实验结果表明,该算法所需存储空间少,计算量小;提取的特征参数与刀具磨损状态之间存在密切联系,根据特征参数的变化规律可实现对刀具磨损状态的监测.     

基于模糊聚类的刀具磨损量在线监测方法

研究在加工过程中刀具磨损量实时监测和预报。针对神经网络在监测刀具磨损量中存在的缺点,在选择合适的模糊聚类标准样本的基础上,利用模糊聚类方法,加以适当推理。实验分析表明,该方法在刀具磨损量在线监测中具有较好的容错性和可分析性。在标准样本合适的条件下,利用模糊聚类方法能够正确地进行在线监测和预报刀具磨损量。     

基于机器视觉的电线绝缘厚度自动测量设备的研究

基于机器视觉的电线绝缘厚度自动测量技术,通过图像边缘定位法和基于相关法图像配准的改进方法,突破性传统单点逐个测试方法,实现了电线电缆绝缘厚度和外径的全自动测量。