汽车传动器同步环装配质量的机器视觉检测

汽车传动器同步环的漏装现象在各汽车厂家屡见不鲜，严重地影响了汽车传动器的质量。大量实验表明，基于机器视觉技术的自动实时检测方法能很好地解决此类问题。     

基于机器视觉技术的电梯空间超载检测方法

传统电梯轿厢通常采用称重式方法来检测其超载状况,导致电梯运行过程中存在不必要的停靠,从而增加电梯能耗及降低运行效率.基于机器视觉技术改进传统的电梯超载检测方法,提出了一种新型的空间超载检测方法.首先,采用中值滤波消除电梯视频图像噪声;然后,运用最大类间方差法(又称OTSU算法)进行图像前背景分离,并采用改良的形态学方法...     

基于机器视觉的基本苗统计方法

为了降低基本苗统计中的人力成本、提高统计效率和精度,设计了一种基于机器视觉的统计方法.新方法根据图像在HSV空间的良好性质确定兴趣区域,通过图像腐蚀与膨胀算法去除噪声,获得利于提取的连通域,并达到最后统计的目标.利用植保无人机在徐州某地区水稻农田获取的基本苗图像,将图像从RGB空间转换为HSV空间,通过阈值选择获取兴趣...     

机器视觉及其应用

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     

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.     

机器视觉玻壳缺陷检测方法的研究

研究了利用机器视觉检测技术识别玻壳缺陷的方法.针对玻壳图像中缺陷的特征,采用Kirsch梯度算子法对图像进行处理,取得了理想的效果,可识别出玻壳缺陷.     

机器视觉在精密测量中的应用

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。     

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.     

机器视觉下排球手位置轮转的空间多变性优化

在计算机机器视觉下,采用传统方法研究排球手位置轮转的空间特征时,随着排球手位置轮换的不确定性增强,空间状态识别效果不好,对调整战术的指导性不强。提出一种基于机器视觉空间降维的排球手位置轮转空间多变性优化方法。通过构建机器视觉下排球手位置轮转的图像处理模型,完成排球手空间位置变化的像素点采样和特征分析。通过构建图像特征输出函数,实现空间像素点量化特征降维。通过求解排球手空间位置轮转视觉特征图像的运动参数方程式,完成位置轮转空间多变性的优化。实验结果表明,采用该算法能准确有效对机器视觉下排球手位置轮转的空间特征进行分析和识别,对于提高队员的协调和配合素质有重要的指导意义。     

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。     

实现计算机视觉标定自动化的一种新技术

分析基于Mart算子的标定算法存在易受环境光及噪声影响、精度不够高的不足,根据计算机视觉标定的目标要求,通过动态阈值分割、边缘提取、轮廓跟踪和两步法标定算法等处理策略,克服了传统标定算法的缺点,并实现了计算机视觉摄像机标定的整个过程自动化．实验结果证明,该标定算法鲁棒性强,操作简便,抗噪声、抗环境光性能好,标定精度高而且稳定．     

视觉测量中的一种线性摄像机标定方法

视觉测量中成像模型的求解速度和效率是下,利用预先标定好的图像尺度因子,采用一幅图像对摄像机的外部参数、有效焦距、径向畸变进行标定,标定过程中,每一步均用线性方程组求解.该方法求解过程快速,结果准确,适合视觉测量中对摄像机的不定期标定.     

计算机视觉火灾探测中的特征提取

火灾视觉特征的提取是视觉火灾探测中的关键问题．我们主要研究色彩、纹理以及轮廓脉动等特征的提取，并提出一种度量轮廓脉动信息的距离模型，该模型在规格化的傅立叶描述子空间能够准确地度量这种时空闪烁特征．实验结果表明，该方法具有比较好的鲁棒性，有助于提高视觉火灾探测的准确率、降低误报漏报率．     

基于计算机视觉的稻谷品种识别技术的研究

稻谷品种目前均由人工检测,工作量巨大,而且检测结果主观性强,一致性差。研究出用计算机视觉技术代替人眼对稻谷进行品种识别,提出把图像的颜色特征和形状特征结合起来进行稻谷品种识别的方法,通过贝叶斯决策方法建立识别分类器,识别正确率达到88．3％以上。     

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。     

基于计算机视觉的三维激光扫描测量系统

介绍了基于计算机视觉三维激光扫描测量系统．该系统主要由双目视觉测量探头、图像采集卡、扫描机构及其控制部分组成．通过两个摄像机同时摄取一个扫描激光光条的图像,经图像匹配,利用视差,可计算得到光条上所有点的位置以及深度,即被扫描物体表面的三维信息．就系统中的摄像机标定、图像采集、特征提取、图像匹配及三维信息恢复等主要工作过程进行了论述．     

基于计算机视觉的柑橘自动化分级

以柑橘为对象,研究了计算机视觉分级中的柑橘图像采集和图像信息处理方法.利用单个异步复位摄像机实现双通道柑橘的定位触发采集图像.每帧图像包含6个柑橘的图像,且每个柑橘被连续采集3个不同表面的信息.研究了基于果径大小和表面颜色的柑橘图像快速处理分级技术.建立了由PC机、PLC(可编程逻辑控制器)、摄像机、图像采集卡和接近开关等组成的上下位机结构的柑橘视觉分级自动化系统,并以300个柑橘进行了分级试验.试验结果表明:系统能在分级速度为每秒14个柑橘,等级数为9的分级条件下稳定工作,按大小分级精度达±1.5 mm.     

基于计算机视觉的汽车流量检测统计

利用计算机视觉和图像处理的方法对交通路口通行车辆进行流量统计.首先,由摄像机视场的标定原理和标定公式,得到了摄像机成像平面内的像素距离与实际三维空间距离的对应关系;然后,采用基于光流场的车辆检测方法,对所有经过设置的虚拟线圈的车辆进行实时检测和信息提取;最后,对提取的车辆信息进行统计和计算,得到实时路况信息.实验结果表明,该算法具有较高的检测概率,能够满足系统的精度和实时处理要求.     

计算机视觉中的图象选择

从视觉心理学的角度阐述了计算机视觉只能有效地处理经过选择的图象，并给出了一些选择图象的准则。     

基于计算机视觉的鸡蛋污斑检测

针对传统人工检测鸡蛋表面污斑方法由于效率较低,且易造成视觉疲劳等缺点,已不能满足现代化工业生产需要的问题,建立了利用计算机视觉检测鸡蛋表面污斑的装置,通过计算机视觉采集鸡蛋表面的图像,然后对图像进行处理分析,提取特征参数,建立污斑识别算法,检测鸡蛋表面的污斑．通过验证,该识别算法分级污斑鸡蛋和干净鸡蛋的准确率达到92．7％,受试鸡蛋总体分级准确率达到90％以上,实现了对鸡蛋表面污斑的无损检测．