基于机器视觉的工件角度测量方法

工件角度测量方法是一项利用机器视觉技术的角度测量技术,可实现快速、非接触式测量。同时克服了人为因素。以角度块规为研究对象,首先利用亮度特征和。诲u法实现零件彩色图像灰度化和灰度图像二值化。其次利用面积法去噪和边缘提取减少噪声对后续处理的影响和提高处理速度。再次利用边界点法提取零件边缘的临界点并剔除多余的临界点即可确定三个顶点的位置坐标。最后利用倾斜角关系确定三个角度值及位置关系。试验表明。该算法可以实现了工件多角度一体化测量,实现了快速、非接触测量,满足当前工件角度检测要求。     

基于机器视觉的金属工件尺寸测量

针对多孔金属工件人工测量步骤繁杂、精度低问题,提出了基于机器视觉的金属工件尺寸精密测量方法.首先对目标进行灰度化、增强、滤波等预处理,再提取区域轮廓,针对轮廓定位分割问题,提出了基于Ramer算法逼近的两步轮廓分割方法,并引用全局轮廓分割参数S对轮廓进行分类.为提高直线和圆的边缘点定位准确性,提出了基于卡尺工具的边缘点...     

基于机器视觉的工件角度检测方法研究

随着工业自动化的快速发展,工件角度视觉检测技术日益受到重视。边缘检测和边缘识别是角度视觉检测精确性的关键因素。以角度块规为研究对象,首先进行图像采集及灰度化处理,其次利用5种常见边缘检测算子实现边缘检测,然后利用最小二乘法与霍夫变换两种直线识别方法提取图像中夹角两条边的倾斜角,从而确定其角度检测值,最后获取10种组合方法的决定系数和回归估计标准误差并进行分析。结果表明,Canny算子最小二乘法的决定系数和回归估计标准误差分别为:0.9995和0.326°,优于其它9种组合方法。因此,该组合方法更适用于角度视觉检测方面的应用,为工件角度检测技术进一步发展提供理论依据。     

基于机器视觉的金属工件智能分拣系统设计

针对传统工业中人工分拣效率低和成本高等问题,设计了基于机器视觉的机械臂智能分拣系统。通过摄像头采集图像并对图像进行灰度滤波操作后,使用SOA-OTSU算法对图像进行阈值分割,对目标区域进行Blob连通域分析,实现对工件的识别与定位。运用标准D-H参数法建立三自由度机械臂模型,将工件位置坐标代入逆运动学方程,解得每个连杆的关节转角,将其转化为机械臂步进值,并通过串口通信方式发送给Arduino,由Arduino控制机械臂完成工件的抓取与放置。实验结果表明,该方法提高了分拣系统抓取的准确性。     

基于车牌号码识别的机器视觉系统设计

文章主要从机器视觉的历史和系统设计要点着手,通过对现有图像处理技术进行学习应用,基于halcon软件分析图像信息,设计出一款机器视觉系统,用于检测识别车牌号码。     

基于机器视觉的汽车牌照识别

以汽车牌照的识别为例,具体研究了车牌自动识别的原理.整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割和字符识别五大模块,用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照.在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析和处理.寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法.     

基于机器视觉系统的颜色识别

应用NI公司应用程序开发平台labVIEW,通过编写程序建立虚拟仪器系统并组建简单的外部硬件设备系统,实现了对图像的采集和处理,可以识别出不同颜色的物体,以及计算出该物体的面积,中心坐标等物理参数。我们可以利用这些参数作为下位机的控制信号,为后续物体的筛选和分级做好准备。经实验证明,采用该机器视觉技术是能准确实现番茄色选的,并得到番茄的物理参数,为后续系统开发研究提供了重要依据,也为机器视觉技术的广泛工程应用提供了重要理论支持。     

基于机器视觉的工件自动分拣系统的研究

介绍了机器视觉技术在工件识别中的应用以及主要图像处理算法。采用机器示教方法建立待处理零件的特征库,通过图像预处理、阈值分割、边缘和轮廓提取算法等获取零件图像的特征并与标准模板比较,从而判别待测零件的合格性。为解决零件摆放的位姿偏差,采用边缘检测和轮廓跟踪算法确定工件形心位置和旋转角度,根据与模板零件的相似性测度判断工件的特性,为自动分拣提供决策支持。实验验证了本算法的有效性。     

基于机器视觉复杂形状工件的非接触测量方法

介绍一种利用机器视觉技术完成复杂形状工件断面尺寸检测的非接触测量方法,该方法利用数字图像处理算法对高分辨率CCD器件采集的工件断面图像进行处理,可实现多品种工件的多参数自动测量。通过系统结构和工作过程分析了影响测量精度的因素。     

基于PLC和机器视觉的工件自动分拣系统设计

该文以西门子S7-200 Smart PCL为控制核心,构建了一套基于机器视觉的工件自动分拣系统。该系统由控制模块、传输模块、人界交互模块、机器视觉模块组成,首先利用机器视觉技术识别出待分拣工件的特征,然后PLC根据机器视觉识别结果控制传送带动作将工件传送至不同产品盒,实现工件的自动分拣。实验结果表明,该生产线的分拣误判率低于0.4%,满足工业生产的要求。     

基于机器视觉的芯片编号识别算法

针对芯片检测过程中芯片编号形状小、人眼无法识别的现状,开发了一套芯片编号识别系统。系统以机器视觉技术为基础,配备高分辨率Basler相机、高倍率镜头以及高性能点光源,能实现高分辨率图像采集;利用Hough直线检测对图像进行水平旋转,利用图像轮廓查找算法对兴趣区域进行提取分割,利用帧差法对兴趣区域与标准库进行比较,找到最匹配的图像,其标签为识别结果。实验结果表明,运用系统的图像处理算法可以代替人眼通过高倍放大镜识别,改进了芯片检测工艺,大大提高了芯片检测的效率。     

基于立体视觉的工件识别与定位系统研究

针对生产过程中工件等弱纹理目标的自动识别、定位问题,建立了基于立体视觉的工件识别定位系统,研究了基于改进形状描述符、轮廓矩特征、子轮廓的弱纹理目标识别算法,避免了局部不变量特征难以识别弱纹理目标的问题,应用对极线约束、双目测距原理及姿态计算方法完成目标的三维姿态估计。结合OpenCV视觉库及机器人控制系统实现工件识别定位实验系统的软件开发,经实验验证本系统能够实时准确地识别定位弱纹理工件并进行抓取。     

基于机器视觉的各异性成形加工工件的特征提取

提出了各异性成形加工的概念,介绍了应用机器视觉技术在各异性成形加工中进行特征提取的理论和方法。给出了特征提取的系统方案,并对几种常用的图像检测算子的检测效果进行了比较,提出了基于Canny算子的改进算法,获得了较好的提取效果。     

基于机器视觉的复杂背景QR二维码有效分割方法研究

QR二维码品质溯源的标识,在制造业中具有广泛的应用。提出了基于视觉注意机制GBVS和Itti模型的QR二维码分割方法,可以有效消除复杂背景对QR二维码高效识别的影响。实验表明,GBVS和Itti模型最终获得最小分割误差分别为0.93%和1.04%,最高重合度分别为97.78%和96.79%,平均重合度分别为87.14%和86.60%,相差仅为0.54%;该试验结果表明GBVS和Itti模型均能从复杂背景中有效分割出QR二维码,克服复杂背景的影响,有利于稳定快速识别QR二维码,同时验证了将视觉注意机制模型应用于复杂背景下的QR二维码分割的有效性、可行性。     

基于机器视觉技术的社保卡汉字识别研究

为解决社保卡制卡公司通过人工检测卡片信息效率低的问题,采用了HALCON软件图像处理的方法:首先本地读取社保卡图像,然后利用HALCON平台提供算子对图像进行预处理、图像分割和光学字符识别等步骤,从而识别出社保卡卡面的汉字信息。研究表明,基于HALCON的方法能快速准确地识别出社保卡上的汉字,有效地减少了工作人员的工作量,提高了生产效率,实现了预期目标。     

基于机器视觉的集装箱锁孔识别算法研究

随着自动化码头的发展,集装箱智能视觉系统开始广泛应用.提出了一种集装箱锁孔自动化定位识别方法辅助大型港口设备的自动化、智能化.该方法首先利用视觉图像中的颜色特征定位集装箱箱体位置和角件位置,然后通过边缘检测和霍夫变换精确定位锁孔.经过厦门远海码头的现场试验,该方法在集装箱锁孔识别定位上不仅具有优秀的识别率,而且满足了港口自动化的实时性要求.     

基于LabVIEW的激光标刻二维码的机器视觉检测技术研究

激光标刻二维码是一种精确度高、运行稳定并且速度快的标刻方式,可以形成清晰、永久性的标记,所以被广泛应用在重要的金属零部件的标识中。通过分析QR二维码的特性,基于Lab VIEW开发的激光标刻二维码机器视觉检测系统提出图像导入、图像预处理、图像定位和特征提取等研究方法,对控制产品质量和提高生产效率,实现产品生产过程中的信息采集和信息追踪有较好的研究意义。     

基于机器视觉的Delta机器人目标识别算法研究

传统机器视觉目标识别算法中的目标物与背景不精确分割会导致定位不准确,并影响并联机器人工作时的抓取精确度。为此,提出一种基于ORB特征提取算法与Onecut分割算法结合的目标提取算法,对Delta机器人进行系统标定,确定了工业相机、机器人及传送带的位置转换关系。将ORB特征提取算法与Onecut算法相结合,实现了Onecut免交互分割以及对目标进行识别和定位。实验结果表明,此算法的定位精度达到并联机器人的抓取要求。