可疑目标区域的机器视觉检测算法

可疑目标区域的确定是大背景中微小目标的机器视觉检测的一个关键问题.以棉花中污染物的检测为背景,根据人类的视觉注意机制,提出了一种可疑目标区域的机器视觉检测算法:首先采用主成分分析法(PCA)和离散余弦变换(DCT)算法对分块图像进行数据压缩,然后采用BP神经网络、支持向量积(SVM)模拟人脑对检测目标区域的识别.结果表明:分块图像大小、数据压缩算法和模式识别方法对识别能力有较大的影响;本文提出的检测算法可以确定可疑目标区域.在实验分析的基础上,提出了提高精度和速度需要进一步解决的几个问题.     

不规则成像机器视觉系统探索

传统的机器视觉系统在检测中按照预先设定的采样频率与固定的分辨率采集图像.在大背景小目标的机器视觉检测中,图像中存在大量的冗余数据.提出了一种具有不规则成像功能的机器视觉系统,重点讨论了不规则图像的数据格式、不规则图像的拼接和内存处理三个问题.通过预注视机制,这种具有不规则成像功能的机器视觉系统可以使缺陷区域分辨率高,背景区域分辨率低,显著地减少图像处理的数据量,提高检测的精度和速度.     

基于多目视觉的高速印刷质量在线检测系统

印品质量的在线控制对印刷工艺管理、剔废和提高印品质量至关重要。研究了一种基于多面阵相机的对高速印品进行在线缺陷检测的机器视觉系统。通过独特的光学系统，可以消除闪光元素的眩光，检测到印品上的微小印刷缺陷；研究了快速缺陷查找算法；研究了纸张纠偏算法，避免了纸张蛇形造成的误检；通过C／S网络化并行结构，可以对图像数据进行分布式处理和集中统计管理。     

基于机器视觉的条形码识读

基于机器视觉的条码自动识别技术,利用视觉系统得到条码的图像,通过几何变换、滤波去噪、阈值处理等有效的图像处理和快速模式识别方法,实现了流水线物品条码的快速、精确识读与检测。     

基于机器视觉的圆柱齿轮表面微小裂纹检测方法

在温度或湿度的干扰下,对圆柱齿轮表面微小裂纹进行检测时,采集到的目标图像质量很不稳定,导致检测方法的适用性比较差.为了解决这一问题,提出基于机器视觉的圆柱齿轮表面微小裂纹检测方法.根据实际应用需求,选择合适的光学镜头和电荷耦合原件,将上述两种装置组合成机器视觉系统,使用发光二极管作为光源,在两侧照明方式的支持下,使用1394 A采集目标图像.将图像分割为包含待测目标的前景区域和背景区域,计算类间方差和类内方差以及两者的比值函数.利用比值函数得到待测目标边缘点,连接边缘点即可得到检测目标.实验结果表明,在不同的温度和湿度环境下,该方法检测时间未超过400 ms,检测精度高于0.9,说明适用性较好.     

基于视觉显著性的红外图像弱小目标检测方法

针对复杂背号下红外图像弱小目标检测难题,提出了一种基于视觉显著性的目标检测方法。首先利用基于视觉注意机制的显著性模型计算图像的显著度图,然后根据图像的显著度图确定目标的区域,最后在原图像上确定目标的精确位置,仿真实验结果表明,本文方法能够很好地检测出红外图像中的弱小目标;与常用背景抑制法相比,该方法不仅较好地突显了目标,而且极大地消除了虚警干扰。     

基于视觉注意机制的复杂背景下红外小目标检测

针对视觉注意机制Itti模型对复杂背景下红外小目标检测易受到图像背景杂波影响,检测结果不理想的情况,对传统算法加以改进,在Itti模型中引入背景预测算子。对图像背景进行预测,与原图像进行差减,以达到突出目标区域的目的,消除背景区域对目标显著性的影响。再提取滤除背景后的图像视觉差异,找出图像的显著性区域,实现对红外小目标的检测。将改进后的模型应用于复杂背景下红外小目标检测中,实验结果表明,相对于传统的Itti模型的检测算法,新提出的算法具有更高的检测率。     

基于机器视觉的焊缝宽度测量方法

针对焊缝检验尺对焊缝宽度检测精度差和效率低的特点,提出一种基于机器视觉的焊缝宽度测量方法。通过测量设备获取目标图像,使用直方图均衡化和分段线性变换相结合的算法对图像进行增强。采用基于最大阈值Ostu的图像分割算法经过膨胀腐蚀等形态学的处理提取目标轮廓,再利用霍夫变换检测焊缝边缘,计算焊缝宽度。实验结果表明,该算法对焊缝的宽度检测精度可达0.01mm,效率更高。     

高斯滤波算法在缺陷视觉检测中的应用研究

机器视觉中的缺陷检测是个难点。图像的滤波处理通常是为了消除噪声干扰,处理的原则是保留大部分有效信号,抑制少数的异常信号。在机器视觉的缺陷检测时,需要提取图像中的每一个异常信号,忽略大部分正常图像信号,与图像的滤波处理正好相反。在大量实践基础上,本文总结出了一套基于高斯滤波算法的缺陷检测方法,特别适合细微缺陷的检测。该方法已经投入应用,在应用过程中取得了良好的效果。     

视觉的车位智能识别研究

针对车辆的人均持有量增加,并出现的"停车难"问题,结合先进的机器视觉和图像处理等知识,提出一种基于视觉检测停车位识别技术。主要通过对图像的预处理、图像分割、图像特征提取等算法的研究来对停车场视频和图像处理,进而把目标从停车场背景中提取出来,最后构建基于VC++6.0的停车场车位自动识别系统。研究成果对于利用图像处理来检测停车场的停车位状态具有一定的意义。结果表明,自动识别技术行之有效。     

平行视双目测量体系中特征检测方法

论文针对工业领域对产品目标三维形态检测的具体应用,提出并研究和开发了平行视双目立体视觉体系中以零交叉检测为主,以特征点检测为辅的图象特征提取方法,实验证明,用该方法可以可靠而有效地分析工业目标三维形态特征。     

基于机器视觉刀具几何参数检测算法与误差分析

为解决航空整体结构件数控加工过程中因换刀频繁而导致刀具出错的问题,提出一种连通域外接矩形的刀具几何参数检测算法,开发基于机器视觉的刀具几何参数在位快速检测系统。采用工业相机、双远心镜头等采集刀具图像,利用MATLAB软件对刀具图像进行灰度变换、二值化等预处理,详细分析连通域标记算法和外接矩形算法的处理过程。结果表明,基于机器视觉的刀具几何参数在位快速检测系统的直径误差小于0.01 mm,悬长误差小于0.08 mm、响应速度快、测量精度高和抗噪性强。     

典型接头的机器人视觉传感图像处理技术

针对国内现有的弧焊机器人视觉传感图像处理系统通用性、鲁棒性差而无法满足实际焊接过程焊缝跟踪需要的现状,以Panasonic-TA1400六自由度弧焊机器人为试验平台,构建了典型接头机器人视觉传感硬件系统,并基于LabVIEW语言开发了视觉传感通用图像处理系统.运用二维小波变换技术对典型接头焊缝图像进行了降噪和边缘检测处理,既有效滤掉了背景噪声,又基本完整地保留了激光光带的边缘.而在激光光带中心线抽取和焊缝特征点检测方面,采用了逐行(列)快速搜索和逆序快速查找数组最大值方法,简单有效,同时兼顾了精确度和速度要求.试验表明,整个图像处理方法效果良好,能够满足后续跟踪系统实时性要求.     

Machine vision system for visual defect inspection of TFT-LCD

To improve the identification for visual defect of TFT-LCD,a new machine vision system is proposed,which is superior to human eye inspection. The system respectively employs a CCD camera to capture the image of TFT-LCD panel and an image processing system to identify potential visual defects. Image pre-processing,such as average filtering and geometric correction,was performed on the captured image,and then a candidate area of defect was segmented from the background. Feature information extracted from the area of interest entered a fuzzy rule-based classifier that simulated the defect inspection of TFT-LCD undertaken by experienced technicians. Experiment results show that the machine vision system can obtain fast,objective and accurate inspection compared with subjective and inaccurate human eye inspection.     

基于全方位计算机视觉的ATM机智能监控

探讨了利用全方位视觉传感器(ODVS)以及计算机视觉技术来实现对自动取款机(ATM)的视频智能监控,采用ODVS来获取整个ATM机周围的全景视频图像,通过透视算法将全景视频图像展开成若干个重点监控领域;为了提高检索效率、减少存储和传输信息量,提出了通过基于高斯肤色模型的人脸检测算法获取ATM使用者的人脸图像并将时间地点等信息进行合并,得到一幅包含使用ATM时间、地点和人物图像;为了提高ATM的使用安全性,通过基于卡尔曼滤波的人脸跟踪和行为语义规则判定等手段来检测和分析ATM设备周围环境中的窥视行为.与现有的ATM视频监控技术相比,所提出的监控方法具有检测范围广、智能化水平高、存储检索效率高等优点,实现窥视行为检测算法具有较高的鲁棒性和检测精度.     

机器视觉测量算子耦合显微图像内容的快速聚焦机制

针对显微聚焦速度慢、精度不够等难题,设计了机器视觉测量算子;根据显微图像内容,自动选择图像有效聚焦点,提出了二者相融合的快速自动聚焦算法.将最大灰度值像素作为有效聚焦点,并引入清晰度评价函数,嵌入爬山搜索法,快速锁定Z轴聚焦位置,解决显微聚焦速度慢、精度不够的问题.实验结果表明,相对于传统方法,文中算法具有更高的聚焦效率与精度.方案应用在快速自动聚焦上可以达到较好的效果,在工程上应用是可行的.     

基于机器视觉的苹果表面纹理检测方法

提出了一种基于机器视觉技术的苹果表面纹理检测分级方法。提取苹果目标,使用不同算法灰度化图像。根据纹理位于图像中灰度突变处的特点,采用典型梯度算法,对目标图像进行两次梯度锐化。对图像进行滤波去噪使纹理更加突出。利用绝对差分算法,计算图像的平均梯度,选取阈值55,将苹果分为纹理鲜明A级果和纹理不鲜明B级果。设计了由PC机、可编程逻辑控制器、摄像机、图像采集卡等组成的苹果视觉自动化分级系统。选取41个水晶富士苹果在该系统进行了分级试验,分级窜果率为4.9%,可以满足应用要求。     

强力输送带钢绳芯故障检测系统设计

对矿用强力输送带内部钢绳芯出现接头伸长和锈蚀等问题,提出采用基于虚拟仪器的机器视觉方法,建立一套强力输送带钢绳芯故障检测系统,完成钢绳芯图像获取、图像预处理、故障判别和对接头长度测量、锈蚀面积测量等。建立实现钢绳芯故障图像自动分类BP神经网络,并提出一种自适应调节学习速率算法;利用机器视觉对复杂精细目标进行准确、迅速识别和测量,对钢绳芯接头长度和锈蚀面积进行了实测。实验结果表明,该检测系统可以迅速、准确地判断出钢绳芯接头拉伸和锈蚀故障,为煤矿运输生产提供安全保证。