视觉系统在零件缺陷分析上的应用

在现代化的大生产之中，视觉检测已成为不可缺少的环节。如何选择合理的系统更是业内人士关注的焦点。此次视觉系统集成任务是合理地去选择视觉系统中各个部件单元来集成一个完善的、性价比高的机器视觉检测系统(不包括网络部分配置)，以此来实现对实际生产中零件缺陷的检测。在介绍机器视觉系统概念及计算机图像处理技术的一些方法的同时，重点介绍在实际选择系统时应该注意的一些方面，并通过西门子机器视觉来说明图像处理系统在工业零件缺陷检测上的应用。     

机器视觉的现状及发展趋势

介绍了机器视觉的概念和机器视觉的组成,阐述了机器视觉技术的发展现状,如光源照明技术、光学镜头、摄像机及图像采集卡、图像信号处理、执行机构等,分析了机器视觉技术在工业、民用、科学、军事领域的应用状况,展望了机器视觉的发展趋势．     

机器视觉技术在自动化物流系统中的应用研究

介绍了机器视觉系统的组成、工作原理及技术特点,对机器视觉技术在产线产品拣选物流、仓储物流及分拣作业方面的典型应用案例以及现阶段我国的机器视觉技术发展现状及物流工程应用情况进行阐述分析。     

城市十字路口汽车防撞信息系统优化

介绍和分析了城市十字路口汽车防撞信息系统的框架,对机器视觉的关键技术车道检测和障碍物检测的难点进行了详细的分析。与雷达等传感器相比,机器视觉具有低造价、低能耗和利于车载等优点,更适合用于车辆的外界感知系统,同时也指出了其不足之处,为机器视觉的发展提供了方向。     

机器视觉及其在现代包装行业中的应用

简要介绍了机器视觉的构成分类的基本原理，并通过实例分析和讨论了机器视觉系统在现代包装工业中的应用。     

视觉场景理解综述

视觉场景理解是机器视觉与自然语言处理相融合的热点问题,实现场景理解将有助于盲人辅助系统、智能机器人交互、以及无人驾驶等领域研究的发展。从视觉场景理解的基本概念出发,介绍了视觉场景理解技术的相关理论及最新研究成果,并对基于搜索的模型、基于模板匹配的模型和基于编码-解码框架的模型、以及基于注意力模型的模型进行详细描述与分析。讨论视觉场景理解的最新技术动态,分析视觉场景理解的发展趋势并指出未来研究方向。     

机器视觉及其在现代包装行业中的应用

简要介绍了机器视觉构成分类的基本原理 ,并通过实例分析和讨论了机器视觉系统在现代包装工业中的应用     

基于机器视觉的瓷砖自动分类系统设计

对基于机器视觉的瓷砖自动分类系统的结构进行了介绍,并阐述了图像采集、图像处理和智能分类三个主要功能模块的特点.同时,针对各个功能特点选取了合适的设备、算法及方法,组建了基于机器视觉瓷砖自动分类系统.最后,用该系统对几个典型样本实例实现了分类.     

基于机器视觉技术的钨矿初选工艺研究

本文首先分析了机器视觉技术应用在钨矿初选环节的可行性,其次对钨矿初选系统实现、工艺算法分析进行了详细介绍,最后通过钨矿筛选的具体算法分析表明机器视觉技术在钨矿初选环节使用的可行性、高效性。     

基于机器视觉的卷烟燃烧轴向偏离校正方法研究

卷烟燃烧灰柱偏离度是评价卷烟质量的一个重要指标，影响卷烟消费体验，从而直接影响烟草市场。机器视觉随视点变化观察烟支圆周的过程中出现了视觉偏差。为了校正卷烟燃烧灰柱与滤棒轴心夹角的轴向偏差，得到准确的卷烟燃烧灰柱偏离度，提出了基于机器视觉的烟支燃烧灰柱偏离的校正方法。在无风的烟支燃烧实验中，利用了机器视觉对卷烟烟支检测，通过投影公式，校正了视觉偏差，获得实际的灰柱长度及偏离角度。与人工评价卷烟质量及性能相比，提高了效率，增强了客观性与准确性。为促进卷烟生产的质量评价提供了理论依据。     

板料零件应变测量的网格图像处理

基于网格测量板料冲压零件拉延成形的面内应变分布和厚度变化,是进行冲压成形分析的一种有效手段.结合实例研究了视觉测量中的关键技术之一——网格图像处理主要步骤、理论及方法.结果表明采用图像处理技术能改善网格图像的视觉效果,提高图像的清晰度;突出图像中的有用信息,削弱干扰和噪声,强调边缘,从而将图像转换成了一种更适合人或机器进行解释和分析处理的形式,是视觉技术进行板料零件应变测量的必备基础.     

基于LabVIEW的机器视觉系统开发与应用

针对目前机器视觉系统普遍以硬件为核心而导致的开发周期长、成本过高问题,利用LabVIEW为开发平台,开发了以软件为核心的机器视觉系统,设计出LabVIEW环境下大恒CG—QP300图像采集卡的驱动方法、图像处理和图像匹配模块、机器人抓取程序,并应用于胶囊封装质量的检测中．实际运行表明,该系统具有完整性、实时性、易于二次开发的特点．     

一种基于视觉预注意机制的选择性成像机器视觉系统

在大背景中微小目标的视觉检测中,传统的机器视觉系统按照预先设定的采样频率与固定的分辨率采集和处理图像,存在大量的冗余数据。为了有效去除冗余数据,基于人类视觉预注意机制设计了一种选择性成像机器视觉系统,将视觉处理过程划分为并行的预注意初级处理阶段与串行的高级处理阶段;同时模仿人类视觉注意机制,提出了一种基于视觉熵的视觉预注意算法;系统并行地获取并判断图像是否可疑,然后仅将少量可疑图像传送至主机串行的进行精细目标识别。试验结果表明,本系统显著地减少了图像处理的数据量,可疑图像识别算法快速有效,提高了系统检测效率和精度。为大背景中微小目标的机器视觉检测提供了一条新途径。     

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.     

视觉片上系统芯片

介绍了CMOS图像传感器领域的一个重要研究分支——视觉片上系统(SoC)芯片.重点阐述了视觉SoC芯片的研究背景、应用领域、国内外的研究动态和关键科学技术问题.围绕开展的研究内容和取得的研究成果,详细地介绍了视觉图像信息处理的特征、视觉SoC芯片的架构、芯片的电路设计、视觉SoC芯片实现和测试结果.它具有图像处理速度快、功能强、功耗低、体积小和成本低的优点,在高速运动目标的实时追踪、机器人视觉系统、图像识别、智能交通和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景.     

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.     

双目视觉图像处理算法的优化

双目视觉图像处理系统涉及标定、匹配等流程,较单目视觉要复杂很多,计算繁琐。针对这一问题,根据智能汽车的实验环境对标定模型进行了简化,将预处理的多种算法,进行了对比分析,并根据汽车道路图像处理目的选出了合适的预处理算法,改进了图像预处理技术,增强了图像处理效果,提高了处理效率,并通过实例验证了改进之后的预处理技术的适用性和可行性。     

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。     

采用结构光的大跨度销孔加工精度在线测量

设计采用十字线结构光的双相机视觉测量系统,构建由2个高精度工业相机、2个十字激光器和环形光源等组成的图像采集装置. 在传动箱加工现场获取端面销孔图像,提取图像感兴趣区域(ROI),采用双边滤波进行降噪预处理、二值化和边缘检测;基于改进方向模板法提取2个十字线结构光的中心线. 依据测量系统的设计原理分别测出2个销孔的孔径及其位置度. 结果表明：对于孔径,机器视觉在线测量装置与电子塞规的测量结果的偏差平均值为0.001 mm;对于孔组位置度,机器视觉在线测量装置与三坐标测量仪的测量结果的最大偏差为0.02 mm. 这表明机器视觉在线测量装置能满足加工精度要求和在线实时测量需求.     

服装样片图像中直线与曲线矢量化的研究

针对服装制造行业中服装样片的录入问题,提出了一种实现从图像格式到图形格式转化的方法.该方法首先对摄像机所要拍摄的录入平面进行标定,从而保证样片录入后的精度;然后,利用摄像机拍摄样片图像;最后,利用图像处理和机器视觉算法可实现图像到图形的矢量化,形成的图形文件可根据不同服装CAD软件的要求而存储成相应的文件格式.文中主要针对上述过程中的最后一步即矢量化算法进行了详细描述,该矢量化算法能够自动将包含直线和曲线的样片图像矢量化为图形.