机器视觉测量大米留胚率的研究

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。     

基于机器视觉的机械表走时精度测量

针对机械表读时需要耗费大量人力物力的现象,提出了一种基于机器视觉的自动化机械表精度测量方法. 首先设计了一个用于图片采集的硬件系统,然后在采集到的图片上,利用改进后的mask-rcnn网络,对指针和各区域进行了提取,其次利用canny算子对表盘进行边缘提取,确定各连通域的质心,根据各质心到12点位与6点位之间连线中点的距离关系,筛选出刻度质心,用刻度质心拟合表盘内圆,确定表盘中心的位置. 然后将中心与12点位中心的连线作为测量的基准线,再利用RANSAC最小二乘距离法对各指针的中心线进行提取. 通过计算基准线与中心线之间的角度关系,进而达到用机器读取时间的目的,同时针对机械表的读数识别,提出了误差校正原则,大大提高了机械表精度测量的效率.     

图象及机器视觉技术在作物科学中的应用进展

从作物的生长信息监测、产品外观品质检测与分级、产品收获与加工及病虫草害识别等四个方面回顾了计算机图象技术及机器视觉技术在作物领域的应用研究进展，包括图象处理与分析、机器视觉技术在应用发展过程中的方法探索与思路的演变，并对今后的发展做了展望。     

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。     

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。     

于机器视觉的发动机厂视觉防错系统

在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度.而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术.在中国,这种应用也在逐渐被认知,且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多.本文就针对汽车行业发动机生产线上的工件、活塞等进行检测识别进行讨论,并且对机器视觉未来在中国国内的发展进行展望.     

基于机器视觉技术的叶面积测量系统实现

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.     

基于机器视觉的工艺美术图形设计制作系统

提出将机器视觉图像处理系统应用于工艺美术图案设计与制作的思想和方法，介绍了系统的结构、特点、功能模块以及设计信息到加工指令间的数据集成，并给出应用于注塑模具商标设计与加工的实例．     

机器视觉系统的设计

介绍了机器视觉系统的概念,提出了机器视觉系统的典型组成,在进行用户需求分析的基础上,详细讨论了如何利用光源、光学镜头、摄像机、图像采集卡以及图像处理软件等主要部件来设计开发一个焊缝机器视觉应用系统的关键技术.最后给出了一个焊缝检测应用实例.     

基于机器视觉的微工作台位姿三点法测量

基于机器视觉,提出一种全行程检测六自由度微工作台三维运动位姿的新方法,此方法可利用单目视觉来实现目标的三维位姿检测.用三个固定在微工作台上的标准球的球心作为标志点表征工作台在三维空间的位姿,通过固定好的摄像机对工作台上三个标准球在三维空间的视觉跟踪,检测标准球在视野中位置和直径的变化,判断球心在固定坐标系的三维坐标,建立图像空间与物空间的映射模型,得到工作台在三维空间的位姿,进而检测到工作台在每个采样时间的运动误差.     

基于机器视觉的食品缺陷检测系统研究

为解决食品生产过程中产品残缺问题,研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法,以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统,对单目摄像机进行标定,利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;最后对处理完成图像进行区域检测,得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%,并满足高精度、实时性的要求,为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。     

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．     

基于机器视觉的芒果检测与分级研究

为了提高贵妃芒果检测与分级的准确率和效率,首先用标定好的工业相机对芒果进行拍照,然后使用HALCON对芒果图像进行灰度化和图像分割预处理,接着提取芒果面积、果形指数、成熟度、缺陷面积和缺陷个数5个特征参数并归一化,把它们分别作为GMM、MLP、SVM和KNN分类器的输入向量,并以芒果的4个等级作为分类器的输出向量,最后以每级120个训练样本,60个测试样本分别对4种分类器进行训练和测试。结果表明4种分类器的平均准确率依次为92.5%、93.75%、98.75%和98%,准确率较高,有一定的实际应用价值。     

机器视觉多角度平移式三维测量方法研究

针对机器视觉平移式三维扫描系统测量过程中容易出现的光线局部遮挡问题，提出了增加旋转式辅助测量装置的方法，并解决了由此产生的数据拼接问题，最终实现了对三雏物体的全景扫描测量。     

基于机器视觉技术的射击训练系统

简述了机器视觉图像识别技术在射击训练中的应用,并从硬件、软件组成及工作流程等方面对其进行了系统介绍,系统完成后可降低射击训练成本,提高报靶速度、精度。     

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.     

微尺寸视觉精密检测系统设计

微小零件（微尺寸）几何量的精密测量，是当前精密加工、测量和装配中的一个难点。传统的接触式测量，极易破坏工件和改变零件的相互位置。基于机器视觉的高精度几何量测量系统，既具备了非接触式测量的优点，同时也有较高的性价比，是机器视觉技术在该领域中的一次成功应用。它采用在改进的Canny边缘的梯度图像上进行二次曲面拟合，获取零件精确边缘（轮廓）的方法，实现了对其相关几何量进行精密测量；同时，还解决了自动对焦，自动跟踪，数据自动“缝合”以及高精度和小视场之间的矛盾及光源等技术难题，达到了微米级的测量精度。     

基于机器视觉的零件自动装配系统

针对工业装配生产线的削刀架自动装配问题，基于机器视觉技术，构建了一套在线机器视觉系统．采用特征值方法识别零件，并通过质心法结合特征点及最小二阶矩进行定位．利用带有透镜径向一阶畸变的小孔摄像机模型，采用径向排列约束（RAC）2步标定法对摄像机进行了标定，并在线验证．实验结果表明，该方法可获得很好的识别效果，识别零件正确率100％，系统工作时间约300ms，满足装配作业的实时性和精度要求．     

基于机器视觉的表面缺陷检测研究综述

表面缺陷是工业产品生产中不可避免的问题,如果不及时发现并处理,将会影响产品的表观质量及性能,导致企业生产效益下降。基于机器视觉的表面缺陷检测方法在一定程度上克服了传统人工检测方法的检测效率低、误检及漏检率高的问题,在现代化的工业生产中得到了广泛的应用。本文归纳总结了近年来机器视觉表面缺陷检测领域的研究成果,分析了国内外缺陷检测技术的研究现状,阐述了机器视觉缺陷检测系统的组成及工作原理,综述了视觉缺陷检测所涉及到的相关理论和应用方法,比较了主流机器视觉检测方法的优缺点,并指出了现有机器视觉缺陷检测技术存在的问题,对以后的发展趋势进行了展望。     

基于机器视觉的平面夹角测量方法

为解决制造、建筑等领域中的平面夹角实时测量问题,提出了一种利用机器视觉的非接触式平面夹角测量方法.该方法首先在两待测平面上分别标记出一个圆及其圆心,测量时仅需使用一台已知其内部参数的数字相机,在空间任意位置进行一次拍照,获得圆心和部分标记圆图像即可;然后通过最小二乘法拟合出各平面上圆图像的方程及其圆心的图像坐标,即可确...