基于机器视觉的图像识别技术应用

在现代自动化生产过程中,机器视觉系统已广泛应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是可以提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时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,是实现计算机集成制造的基础技术。随着机器视觉技术自身的成熟和发展,可以预计它将在现代及未来制造企业中得到越来越广泛的应用。机器视觉工业检测系统机器视觉…     

基于PC的机器视觉系统

本文概述了机器视觉的市场前景，比较了PC式视觉系统与嵌入式视觉系统在检测速度、测量精度等指标上的优劣，并最点介绍了基于PC的机器视觉系统的设计方法，包括光源、镜头、摄像机、图像采集卡等的选用以及视觉软件的设计方法。文章还列举了几个基于PC的机器视觉的成功应用案例。     

基于机器视觉的挤压机调速系统

基于机器礼堂的挤压机调速系统由嵌入式图像处理系统和基于伺服电机技术的运动控制系统组成实现了在线的速度闭环调节，系统具备良好的平稳性、鲁棒性和自适应能力。该系统在某硬质合金集团公司型材厂的工业现场运行效果良好，极大地提高了生产效率，是运动与视觉完美结合的典型案例。     

基于虚拟仪器的质量检测机器视觉系统

对机器视觉、虚拟仪器各自应用的特性作了比较，指出了机器视觉和虚拟仪器相互结合的技术优点，探讨了基于虚拟仪器的质量检测机器视觉系统的物理实现问题。文章比较详细地讨论了光源设计、摄像机、图像采集卡选取和系统软件设计等方面的技术实现细节。     

基于PC的机器视觉系统研究

文章以机器视觉在啤酒空瓶检测系统中的应用为例，介绍了基于PC的机器视觉系统的组成，及各主要组成部分的功能、特性和设计、选型原则。     

机器视觉成像系统中的新技术

机器视觉系统中，成像系统的水平直接决定了整个系统的性能，本文主要介绍近几年来机器视觉的成像系统中应用的一些新技术。     

基于机器视觉的木制压舌板裂纹自动拣选系统

针对压舌板表面裂纹缺陷的在线检测及劣品剔除问题,提出一种基于机器视觉的自动化检测系统。 首先基于对压舌板 及其裂纹特征的分析,设计了包含两组视觉检测机构的硬件装置。 该装置以链齿型传送带为基底,作为压舌板基本传送机构; 设计了链齿型传送带与反射型光电接近开关的特定装配模式,用于产生脉冲、提供系统时序;建立了基于多级缓存机制的系统 控制架构,协同调配时序脉冲触发、调用及使能各个硬件部件。 裂纹检测算法方面,采用一种基于方向空间显著性的方法。 首 先经 OTSU 算法、面积筛选以及形态学运算等预处理定位压舌板区域;然后基于方向空间显著性提取裂纹特征点,进而基于双 阈值连接限制生成候选裂纹线条;最后基于延展角度、起始位置等多维条件约束精确识别裂纹。 在实际生产现场对本文系统性 能进行了测试,结果显示,在检测效率为 11 支/ 秒的前提下,误检率低至 4. 17%,漏检率为 2. 68%,与当前人工检测方法相比分 别降低 6. 66%和 5. 36%,表现出优越的性能,具有较强的实际应用价值。     

如何为机器视觉系统选择采集卡

本文主要介绍了机器视觉中采集卡及视频信号的基础知识和基本原理以及与图像采集卡相关技术名词，并详细介绍了为机器视觉系统选择采集卡时要考虑的重点。     

基于直线电机的机器视觉高速纠偏系统

为了解决带材跑偏的问题,提出了一种基于直线电机的机器视觉高速纠偏系统。介绍了机器视觉系统和基于DSP的纠偏控制系统,采用了自适应模糊PID控制。同时以Microsoft Visual C++6.0为工具开发了稳定的纠偏软件,以CCS2000为工具完成了自适应模糊PID控制算法,并利用Matlab进行了仿真。     

基于机器视觉的芯片字符识别系统

IC芯片表面的字符主要包括厂商名称和序列号,这些字符对于芯片的制造和应用具有重要现实意义,针对芯片表面印刷字符的检测,基于HALCON视觉软件开发平台研发了一套芯片字符识别系统。首先,采用灰度值投影法获得字符区域的行和列坐标分割点,进行字符分割。然后,利用形状匹配技术对欲检测芯片图像进行定位与校正,采用BP神经网络分类算法实现字符的识别。通过不同算法的对比实验分析,实验结果表明单张图片检测时间为42 ms,完整字符与缺陷字符的分割准确率均为100%,字符识别率达到99.5%。本系统能有效快速、准确的对IC芯片表面字符进行识别,检测精度满足要求。     

机器视觉空瓶检测案例设计

文章以机器视觉在啤酒空瓶检测系统中的应用为例,介绍了基于PC的机器视觉系统的组成,及各主要组成部分的功能、特性和设计、选型原则。     

基于机器视觉的贴片机元件定位的图像处理算法研究

讨论了贴片机机器视觉系统中机器图像处理的主要过程和实现方法。分析了几种常用的图像平滑技术并在仿真实验的基础上选用中值滤波的方法来实现图像滤波。针对阈值图像分割技术,对全局阈值的选择方法进行了分析比较,实验表明最大类间方差法分割效果较好。     

全自动灯头质量机器视觉检测系统

为了克服灯头产品质量人工检验效率低、精度差等缺陷,将机器视觉检测技术引入灯头产品质量检验,实现了基于机器视觉技术的灯头产品质量全自动在线检测。检测系统由电机及传动模块、振动送料器、分拣执行机构、PC机、摄像头、光源、图像采集卡以及图像处理软件构成,针对灯头产品中存在的六种主要质量缺陷,根据其不同的图像特征设计了可靠有效的算法进行判别。实际应用表明,系统简单实用,能准确高效地识别出目前灯头产品中存在的六种主要质量缺陷,并能实时对缺陷产品进行分类剔除。     

关于机器视觉镜头

当前，机器视觉系统已成为工业自动化领域的热点。而怍为机器视觉系统硬件组成部分的一个部件，镜头起着举足轻重的作用。因此镜头的选择成为整个系统开发过程中至关重要的一步。     

基于机器视觉维氏硬度检测技术研究

维氏硬度测试是一种精度高、应用范围广的硬度测量方法,但人工操作测量误差高、局限性大。本研究基于机器视觉的方法,搭建维氏硬度测试平台,通过采集压痕图像并对其进行处理、运算得出被测物硬度值。实验验证了其可行性。     

基于机器视觉的馈线终端单元插口状态自动识别系统研究

针对不同类型馈线终端单元FTU(Feeder Terminal Unit)检测中的插口状态自动识别问题,设计了基于机器视觉的FTU插口状态自动识别系统。该系统由工控机,图像采集处理模块和工业机器人组成,通过CCD相机与图像采集卡采集并处理图像,应用了中值滤波、灰度化、畸变矫正、相机标定等图像处理环节简化计算的方法,提出了FTU航插口的位置和角度偏差计算方法以及FTU插口视觉特征增强方法。上述方法解决了FTU自动化检测流程中插口识别准确性差、效率低等问题,提高了检测作业的自动化程度,降低了人工带电作业的安全隐患。     

基于机器视觉的线扫描弹簧表面缺陷检测系统的研究与实现

针对传统的弹簧人工检测存在效率低、检测精度不高等缺点，本文通过对几种方案的对比论证，构建了一个基于机器视觉的线扫描弹簧缺陷自动检测系统，并在Visual C＋＋2005平台下开发了系统软件，对图像进行一系列的分析和处理，最终实现了对金属表面缺陷的自动检测识别，并还能够得到精确的尺寸测量结果。通过测试，结果表明系统能够实现既定的要求和目标。     

人机协同机器视觉内孔检测及基于模型特征的图像处理

本文在机器视觉内窥定量检测光学原理及硬件装置基础上，针对由于视觉图像独特的空间、复杂的结构及被测对象的多样性，给系统参数量佳确定及图像处理带来的困难，提出采用人协同及基于被测量几何模型特征的图像处理策略，以降低技术难度、提高图像处理效率及扩大系统适用范围。文中还就这一实施例展开详细的讨论。