基于机器视觉的电子器件在线检测分选系统

针对一种声表面波滤波电子器件,设计了基于机器视觉的电子器件在线检测分选系统,详细论述了机器视觉系统的硬件组成和工作原理.在搭建系统硬件平台后,采用Qt应用程序框架,结合OpenCV开发了一套电子器件在线检测分选系统软件.经过大量实验和长时间实际生产运行表明,该系统检测速度快、识别准确率高、成本预算低,完全满足现代工业在线检测的需要.     

基于机器视觉的齿轮质量在线检测系统

针对当前齿轮缺陷检测过程中存在的问题,提出了一种基于机器视觉的齿轮在线检测系统设计方案,实现了图像采集与显示、图像分析及运行控制等功能。该系统通过单片机控制模块负责上料设备和传送带运行,并利用光电开关触发高速摄像机实时采集齿轮图像;然后,工控机对采集的图像进行处理,得到齿轮的外观质量信息;最后,工控机将测量的NG和OK信号传送到单片机,驱动外部设备实现齿轮分拣和声光报警。实验表明,该方法具有较高的测量精度和测量效率,能够满足实际生产的需要,为齿轮在线测量提供了新的途径。     

机器视觉在尺寸在线检测中的应用

机器视觉在制造系统检测与监视领域占有重要的地位。介绍了一种可应用于工业现场的机器视觉坯（工）件尺寸检测原理、系统硬软件和精度分析结果，并介绍了实验验证的结果。     

机器视觉半导体分选系统的研制

大批量混杂废旧半导体电子元件的自动分选对其后续环保再生处理有很重要的作用,目前多为人工目检,精度不高,效率低.设计了一种基于机器视觉OCR图像处理技术的自动分选系统,系统中废旧半导体电子元件的进料、图像获取、识别分类全流程计算机自动控制.经测试系统技术指标为:分选速率1-2个/秒,识别率70％以上,误识率小于2％.     

一种基于机器视觉的浮法玻璃质量在线检测系统

人眼对浮法玻璃上畸变小的缺陷并不敏感，漏检的缺陷会给玻璃深加工带来极大的困难。快速、可靠和准确的机器视觉检测技术是解决玻璃生产中质量控制问题的重要的技术手段。本文介绍了一种基于机器视觉的浮法玻璃质量在线检测系统。该系统利用分布式视觉处理技术、采用模块化的图像处理系统设计，能够实现缺陷的精确提取，能实现对缺陷的智能分类和分级，能根据缺陷数据对玻璃进行分级打标，满足了浮法玻璃生产中缺陷在线检测的需要。     

基于机器视觉的多功能在线检测实验平台研制

本文提出了一种基于机器视觉的多功能在线检测实验平台的研制方案,介绍了基于Matrox公司Cor-noa2图像采集卡和PULNIX公司TM6703摄像机的视觉检测平台的软硬件结构和工作原理,详细阐述了图像采集卡和摄像机的配合应用和软件开发。     

基于机器视觉的玻璃马赛克缺陷在线检测系统

针对玻璃马赛克存在斑点、崩角等常见工艺缺陷,基于机器视觉检测原理,设计了一种采用LED同轴光照明和CCD相机为图像获取工具的在线检测系统。该系统通过相机实时拍摄,获取传送平台上目标玻璃马赛克图像,使用特定的视觉软件对获取到的图像进行中值滤波、锐化、二值化、边缘轮廓提取等图像处理,提取图像中玻璃马赛克轮廓形状与灰度值信息,通过形状匹配与灰度值匹配,实现对玻璃马赛克工艺缺陷的在线检测。实验证明,该在线检测系统具有准确率高、实时性强和速度快等优点。     

基于嵌入式机器视觉的机器人抓取系统

针对工业生产线上机器人自动化、智能化识别抓取需求,设计研发了基于Raspberry Pi 3B+控制器的嵌入式机器视觉系统。采用开源OpenCV视觉算法库,使用高精度摄像头采集图像,经过图像预处理、特征提取判断等,快速识别、判断、定位产品,实现机械手对产品的准确定位和分类。实验结果显示,该系统运行稳定,对图像数据的处理可靠,能够较好地实现识别。     

基于机器视觉的PCB焊接缺陷检测系统研究

针对中小型企业在焊接缺陷检测领域中存在人工成本高、检测精度低、实时性差等问题,提出了基于机器视觉的焊接缺陷检测系统,在生产线上安装多套图像采集装置。根据现场情况,设计了多套打光方案,实现连锡、焊点偏位、芯线断开等缺陷的高清成像;基于HALCON软件,采用图像定位、图像预处理、图像分割、形态学处理及焊接缺陷识别算法,完成了USB接口缺陷的精确检测,并将结果显示在上位机界面。测试生产线上实际采集的402幅缺陷图像,结果表明,系统成功检出率达86%,基本满足实际生产需要。该检测系统用于中小型企业生产,有利于大幅度提高检测效率和缺陷检测智能化水平,同时降低检测成本。     

基于机器视觉的玻璃瓶在线检测系统研究与开发

玻璃瓶作为酒饮料的主要包装容器,其产品（特别是瓶口）质量直接影响酒的品质与安全.根据透明玻璃瓶在线检测中缺陷信息弱、生产线抖动等特点,研究与开发了一种基于机器视觉的在线检测系统,应用最大熵法实现瓶口图像的分割以及改进的Hough变换算法实现瓶口图像的定位.实际运行表明,系统动态图像采集效果良好,且图像处理算法快速准确,满足当今高速酒饮料灌装在线检测的要求.     

基于机器视觉的烟箱缺条检测系统

在卷烟装箱过程中可能出现缺条现象,为了防止缺条烟箱流入市场给烟草企业造成不良影响,对烟厂条烟装箱时出现的缺条现象进行了研究,并对现有的检测系统进行了分析。介绍了利用机器视觉原理进行烟箱缺条检测的方法,详细介绍了系统的结构,以及各个结构的功能;对图像处理方法进行了详细介绍说明;用VC++编写了应用与检测系统的软件,并对其进行了简要的介绍。系统对装箱作业过程进行在线检测,能够准确的检测烟箱缺条现象。     

基于机器视觉技术的药品瓶包装在线检测系统

针对药品玻璃瓶包装的检测,提出了一种基于机器视觉技术的、适于实时在线检测和控制的方法。介绍了基于HALCON机器视觉软件的药品玻璃瓶包装在线检测系统的硬件结构组成、软件平台及结构层次以及在药品瓶包装批号、装液量、标签检测中的实际应用;指出了检测系统的特点与应用前景。     

基于ARM移动机器人视觉系统的设计

在嵌入式ARM+Linux平台开发了基于ARM移动机器人的视觉系统,使移动机器人脱离PC机平台,因此,机器人运动相对方便,运动范围也相对扩大.视觉系统的软件实现基于OpenCV,使系统开发方便,开发周期短.视觉系统可通过实时获取和处理图像来不断调整机器人运动位置,使跟踪定位精确.     

基于机器视觉的表针自动码垛系统

为了解决表针生产过程中的自动码垛问题,设计了基于机器视觉的表针自动码垛系统。在表针自动码垛系统中,通过安装在平面关节型机器人上的工业相机,对送料转盘进行图像采集。结合几何轮廓定位和斑点分析等图像处理技术,对图像特征进行提取,获取送料转盘上随机分布的表针位置信息与正反面信息。借助优化后的表针吸嘴和手眼标定技术,通过平面关节型机器人以一定间隔交替分拣正面表针和反面表针。正面表针由平面关节型机器人直接码垛,反面表针经过180°旋转机构翻转后再进行码垛,从而实现表针的全自动码垛。通过试验确认,基于机器视觉的表针自动码垛系统可以满足多种不同规格表针的码垛要求,定位精度、效率与稳定性高,误差小。     

玻璃纤维布的机器视觉缺陷检测系统设计

针对目前国内玻璃纤维布生产企业的布匹缺陷检测方式仍采用人工检测的状况,设计了一种基于机器视觉的玻璃纤维布缺陷检测系统,该系统包括图像采集模块、人机交互模块、图像处理模块和缺陷数据统计模块四个部分,详细阐述了各模块的实现方法和技术。在VS2010平台下基于C#、Halcon和SQL Sever数据库的研制出了玻璃纤维织布缺陷检测软件系统,并在实验平台上进行了相关的调试和实验验证。结果表明该系统稳定可靠、实时性好,满足了预期的研发要求。     

基于机器视觉系统对磁芯零件进行在线分级

机器视觉已成为无损检测技术中的一个重要分支,利用机器视觉系统获取磁芯产品图像,通过图像预处理、图像分割、特征提取、图像分析,输出检测结果的控制信号,再借助于PLC控制执行机构,最终达到对磁芯进行在线分级的目的。     

机器视觉中的采集技术研究

作为机器视觉中图像采集技术的最新发展趋势,TWAIN协议已经成为各种视频采集硬件和处理软件的通信协议和编程接口标准,几乎所有的扫描仪及数码相机都带有TWAIN驱动程序,介绍了TWAIN技术的基本原理、工作机制,给出了基于TWAIN技术的视频采集系统实现的实例.     

基于机器视觉的硬币分拣系统设计

设计了一套基于机器视觉的硬币自动分拣系统。采用视觉算法对图像进行预处理、特征约束和模板匹配,实现硬币的识别和定位。在此基础上,通过坐标转换,使用机械臂对识别的硬币进行抓取,完成自动分拣。实验证明,该系统具有较高的准确率和较低的漏检率,可以满足自动分拣需求。