机器视觉在物体位姿检测中的应用

研究了机器视觉技术在物体位姿检测中的应用.从两个方位架设工业相机采集目标图片,采用张正友基于2D平面靶标的相机标定方法对相机进行标定.使用目标图像减去背景图像和形态学运算的方法进行粗定位,初步检测目标区域.利用Hough变换检测目标直线边缘,依据极线约束原则、灰度相似性以及直线约束进行边缘直线及其端点的匹配.计算出各直线端点的空间三维坐标及其单位方向向量.在已知目标模板的条件下,目标的几何参数已知,利用简单的几何关系求取目标的位姿数据.     

使用单目视觉的移动机器人导航方法

机器视觉与机器人的结合是未来机器人行业发展的一大趋势。在移动机器人的避障导航方案中,使用传统的传感器存在诸多问题,且获取的信息有限。提出一种基于单目视觉的移动机器人导航算法,在算法应用中,如果使用镜头焦距已知的相机,则无需对相机标定。为降低光照对障碍物边缘检测的影响,将机器人拍摄的彩色图像转换到HSI空间。采用canny算法对转换后的分量分别进行边缘检测,并合成检测结果。通过阈值处理过滤合成边缘,去除弱边缘信息,提高检测准确度。采用形态学处理连接杂散边缘,通过区域生长得到非障碍区域,并由几何关系建立图像坐标系与机器人坐标系之间的映射关系。利用结合隶属度函数的模糊逻辑得出机器人控制参数。实验结果表明,对图像颜色空间的转换降低了地面反光、阴影的影响,算法能有效排除地面条纹等的干扰并准确检测出障碍物边缘,而模糊逻辑决策方法提高了算法的鲁棒性和结果的可靠性。     

智能化上料系统中工件视觉定位的研究

随着我国工业生产行业的快速发展,人工上料越来越难以适应,为解决工业生产线生产效率不高,人工成本过大,智能化不足等问题;基于国内外现有工件定位方法的研究,采用机器视觉对工件定位进行研究,利用工业相机采集图像信息,上传到PC端中 NI Vision软件进行图像预处理、边缘检测,并基于边缘检测结果提取质心点,然后利用坐标转换算法,获得对应世界坐标系下的坐标值,通过通信单元传送给机器人控制系统,控制机器手移动;经验证,算法不仅稳定可靠,而且易于修改,所得结果精度相对较高。     

基于机器视觉的全自动电池检测系统的研究

给出了一种基于机器视觉和X射线的全自动电池检测系统.利用X射线的穿透性和计算机对数据的快速处理能力,相机可以采集到成型电池的内部结构图像并对图像数据进行快速处理.通过对图像进行滤波、锐化、边缘提取等过程得到阴极和阳极的精确位置.运用软件来测量各个特征问的距离并与标准值进行比较来判断电池的好坏,从而实现电池检测过程的完全自动化操作.     

基于机器视觉的桩护壁裂缝检测方法

针对桩护壁表面图像纹理复杂、裂缝对比度低，图像拍摄角度及距离不固定导致绝对阈值无法适用等问题，提出一种基于机器视觉的桩护壁裂缝检测方法。利用像素点互补算法增强图像裂缝的对比度，利用相位角及灰度分布改进Canny算子来抑制图像背景中干扰物的边缘点，并根据裂缝特性设置多个相对阈值过滤噪声，通过预测裂缝发展趋势对裂缝进行补全。实验结果表明，该方法能够较好地检测和标识桩护壁裂缝区域，并且对传统建筑表面的裂缝检测同样适用。     

基于图像分析的螺纹钢尺寸测量方法

针对螺纹钢复杂形状尺寸的测量难题,提出了基于图像分析的螺纹钢尺寸测量算法.首先,利用CCD相机获取多个视角的螺纹钢图像.其次,对获取的螺纹钢图像进行灰度化、滤波去噪、图像分割等预处理.而后,实现普通边缘检测方法,并提出一种亚像素的边缘检测算法,用于提取高精度的螺纹钢轮廓.在此基础上提出了基于普通边缘检测、亚像素边缘检测精度以及基于图像投影法的三种螺纹钢尺寸的测量方法,能够基于图像分析技术测量出螺纹钢的内径、外径、横肋间距、横肋与轴线夹角等尺寸与参数.最后,基于棋盘格标定靶进行简易标定以完成单位换算,获得了实际物理尺寸.实验结果表明,本文提出的方法可以实现螺纹钢多个主要尺寸的视觉测量,效果较好,为实现基于机器视觉技术的螺纹钢尺寸在线检测系统打下良好基础.     

基于Otsu算法和Sobel算子的连接件图像边缘检测

着重研究基于机器视觉的薄片连接件检测系统中的图像边缘检测方法。该方法首先采用Otsu算法对CCD工业相机获取的连接件灰度图像进行阈值分割,然后再用Sobel算子进行边缘检测。整个流程采用MatLab进行仿真测试。测试结果表明,该方法改善了单一采用Sobel算子检测的准确性,能提高边缘检测的整体性能,检测精度较好,该方法是实用可行的。     

卷烟条盒包装质量检测机器视觉系统设计

为了避免人眼对产品外观质量检测时,人眼视觉疲劳所产生的产品错检、漏检,提出了基于机器视觉的烟支条盒包装质量检测系统的设计。该系统由光源、相机、图像采集卡和工业控制计算机组成视觉系统处理单元,应用定位配准、边缘检测和斑点分析等图像处理算法完成对产品缺陷的检测。该视觉检测系统已经在烟厂得到了实际应用,对今后开发类似的基于机器视觉的产品外观质量检测系统具有一定的参考价值和指导意义。     

基于Sobel算子数字图像的边缘检测

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域中十分重要的基础.图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测,目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一,在工程应用中占有十分重要的地位.文中用已在VC中实现图像的边缘检测方法来对其加以分析.目的是在给出图像的边缘检测实现的基础上,提高图像边缘检测的效果,试验表明此方法能有效地提高图像的边缘检测效果.     

基于相机阵列的叠层纸张数量检测

在印刷和包装领域中,类似纸板数量检测的质检是一个重要的环节,其中机器视觉方法凭借无物理接触和实时性等优点得到了广泛的应用。由于传统的单相机成像方法无法获取一个超高叠层的清晰图像,设计了一套使用相机阵列组成的成像装置和高性能的计数方法。详细叙述了成像系统的具体结构,着重介绍了基于Canny边缘检测和Hough直线检测实现计数的图像处理方法,更重要的是设计了一种融合相机阵列计数结果的方法,以得到一个精确的烟标数目。通过在生产车间近一年的测试表明,该设备误差小于6?,完全能够满足精度、实时性的要求。