计算机视觉检测技术及其在机械零件检测中的应用

基于计算机视觉检测（ＡＶＩ）技术在检测系统的智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测方法具有更大的优越性,综述了其基本原理和分类以及近年来此方面的研究成果．分析了利用ＡＶＩ技术对机械零件进行检测的一般方法和系统构成,并探讨了基于ＣＡＤ的ＡＶＩ的关键环节．最后对ＡＶＩ技术的发展趋势提出了作者的观点．     

浅谈制造业中计算机视觉检测技术的应用与发展

计算机视觉(Computer vision)是指通过计算机实现人的视觉功能,对客观世界三维场景的感知、识别及理解,计算机视觉检测技术由于其检测具有直观、非接触性及可靠性等优点。它的主要应用与发展主要包括汽车车身检测、拔丝模孔形视觉检测系统、解决智能焊接核心难题以及提高手机生产检测速度等。虽然目前还存在一定的发展困难,但是我们可以预测它的发展前景是非常广阔的。     

计算机视觉检测技术在制造业上的应用及发展

分析了目前国内外应用于制造业的计算机视觉检测技术的研究成果,从视觉检测的分类、视觉模型建构和计算机视觉的特点出发,分析和探索其应用状况、发展趋势和面临的困难,同时阐述我国计算机视觉检测技术产品开发上急需解决的问题.     

基于计算机视觉的驾驶员疲劳状态检测预警技术研究

疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一,为提高驾驶员疲劳驾驶状态的智能化检测水平,提出一种基于计算机视觉的面部多特征疲劳驾驶检测算法。该算法采用多线程优化后的Dlib（图像处理开源库）实现对驾驶员面部的定位与追踪,利用Dlib开源库中的人脸关键点检测器对驾驶员面部关键特征点进行提取,实时计算驾驶员眼部的纵横比（EAR）和嘴部长宽比（MAR）,并以自制视频流数据集作为实验样本计算出相关阈值,有效提高了检测算法的普适性,在此基础上,计算出眨眼频率、闭眼次数、眼睛闭合时间百分比（perclos）以及打哈欠频率这四个反映驾驶员疲劳状态的指标,并利用数学方法进行指标实时融合,根据融合指标的数值对驾驶员疲劳状态进行分级,最终通过实验验证该疲劳检测系统的准确性。结果表明,提出的综合疲劳指标能够准确反映在不同环境和光照下驾驶员的疲劳状态和发展趋势,驾驶员疲劳判定的正确率达到97.5%以上。     

计算机视觉检测技术在二维尺寸检测中的应用

在简要阐述计算机视觉检测方法的基础上，建立了ＣＣＤ二维视觉检测系统。首先给出测量系统的结构框图，继而介绍了测量原理，最后进行了实际测量。实测结果表明检测方案可行，具有良好的应用前景。     

计算机视觉检测技术的发展及应用研究

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，本文就图像分割的具体内容及常见的图像分割方法进行了综述。介绍了计算机视觉技术的研究内容、研究方法，说明了计算机视觉技术在图像采集系统、立体视觉测量系统、汽车车身视觉检测系统及逆向工程中的典型应用，分析了计算机视觉技术发展过程中存在的问题。     

图象处理和计算机视觉检测技术在美国

在大规模生产条件下,人们总希望能使产品质量达到100％合格,其中,最困难的任务之一就是检测问题.本文综述了美国近年来图象处理及计算机视觉检测技术在工业界的应用状况.图象处理及计算机视觉检测技术在美国工业生产和质量控制中起着愈来愈重要的作用.它具有快速、准确、无损、高效等优点,因此,它被广泛应用于电子工业、汽车工业、木材工业、纺织工业、食品加工及包装工业.在电子工业中尤为活跃,并已取得了极大的成功.     

基于计算机视觉的人脸检测系统的研究

研究了一种基于计算机视觉的人脸检测系统,它采用模块化硬件技术和图像处理软件,满足实时检测的要求,可以有效检测出人脸。为该系统设计了一种基于判别函数分类器、模糊算法及人工神经网络的组合式多级分类器,具有一定的学习能力,当待测人脸发生变化时,系统可根据人脸数据库对分类器进行训练,以适应相关的变化。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于计算机视觉的织物疵点检测的近期进展

按照模式识别的一般顺序并根据当前的研究中所使用的方法，简要综述了近年来计算机视觉在织物疵点检测领域的应用和发展情况。首先分析了将计算机视觉应用于织物疵点检测的现实意义。考虑到特征提取与选择模块以及检测模块是瑕疵检测系统中最关键的两个部分，着重讨论了这两个模块近期所涉及的各种方法及其在疵点检测应用上的效果。最后给出了结论，说明了开发国产化自动验布机的意义。     

基于计算机视觉的火灾识别方法研究

本文对基于计算机视觉的火灾检测识别方法进行研究。首先采用运动检测与火焰颜色模型想结合的方法对视频疑似火灾区域进行分割,然后提取出火焰矩形度、火焰面积增长特征、火焰波动频率三个特征,将此三个特征作为火灾识别的特征向量,最后训练BP神经网络分类器,对火灾进行识别。     

基于计算机视觉的三维重建技术研究

针对计算机视觉在图像识别和三维模型构建中的广泛应用,本论文对基于计算机视觉的三维重建技术进行了分析探讨,首先分析了当前三维模型重建技术中存在的问题,在此基础上重点探讨了基于机器视觉的三维重建技术应用,给出了基于特征点的三维模型匹配方法,探讨了三维重建机制的步骤,对于进一步提高计算机视觉在三维重建技术方面的应用水平具有一定借鉴和指导意义。     

基于计算机视觉的鸡蛋污斑检测

针对传统人工检测鸡蛋表面污斑方法由于效率较低,且易造成视觉疲劳等缺点,已不能满足现代化工业生产需要的问题,建立了利用计算机视觉检测鸡蛋表面污斑的装置,通过计算机视觉采集鸡蛋表面的图像,然后对图像进行处理分析,提取特征参数,建立污斑识别算法,检测鸡蛋表面的污斑．通过验证,该识别算法分级污斑鸡蛋和干净鸡蛋的准确率达到92．7％,受试鸡蛋总体分级准确率达到90％以上,实现了对鸡蛋表面污斑的无损检测．     

基于计算机视觉的四轮检测方法探讨

随着计算机软、硬件突飞猛进的发展,计算机视觉学在各个行业的应用也得到迅速普及和深入,计算机视觉既是工程领域,也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科,它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学,神经生理学和认知科学等。     

视觉检测技术及应用

视觉检测技术,尤其是基于三角法的主动和被动视觉检测技术具有非接触、速度快、柔性好等特点,是一种先进的检测手段,适合现代制造业的需要。文章论述了视觉检测技术原理,讨论了已经研制的多个实际视觉检测系统,从不同角度展示了视觉检测技术在现代制造业中广阔的应用前景。     

边缘检测在计算机视觉几何测量中的应用

在介绍边缘检测的主要特征的基础上，分析了目前几种典型图像边缘检测算法。针对计算机视觉在几何测量应用中边缘检测特点，提出了将高斯滤波与一阶导数相结合的一种新的边缘检测方法，并开发了相应的软件。其基本方法是：首先用高斯滤波器平滑图像；再用一阶偏导的有限微分算子来计算梯度的方向和幅值；对梯度幅值进行非极大值抑制；用双阈值算法检测和连接边缘。实验验证该方法提高了对被测工件边缘敏感性的同时较好地抑制了噪声。     

基于计算机视觉的车流量检测算法

提出了一种基于计算机视觉的车流量检测算法。通过分析CCD摄像头采集的现场交通视频数据,运有用图像处理的方法提取图像中通行车辆的车速以及通过视场内的车流量,研究了视场距离标定算法和基于灰度统计的通行车辆识别算法,仿真结果表明了该算法的正确性和有效性。     

基于计算机视觉的驾驶员疲劳状态检测实验台架设计

得益于视觉识别技术的快速发展,公共交通安全技术领域也快速发展。该研究根据目前在主动安全方面的人脸识别技术、驾驶员状态监测,结合车辆智能网联技术,设计了可用于智能网联课程中的实验台架。台架设计主要采用图像处理开源库实现对驾驶员面部的特征定位与追踪,进行实时比对,计算眨眼频率、闭眼次数、眼睑闭合时长以及打哈欠频率等反映驾驶员疲劳状态的指标。使用数学方法进行指标统计和计算,根据所得的数值对驾驶员疲劳状态进行分级,最终将生成的结果反馈在实验台架上。     

传送带计算机视觉检测系统的研究

介绍了单阈值和多阈值OTSU法,并对遗传算法在图像的区域分割中的应用做了详细论述,采用面向对象的方法给出了遗传算法类的定义.通过对传送带接头及非接头图像进行必要的处理和识别,应用OTSU改进的遗传算法对原传送带图像进行多阈值处理.实现了皮带传送带的视觉检测.图3,参6.     

计算机视觉技术在电网中的应用

计算机视觉是计算机科学和人工智能研究的重要领域,其研究目的是提供人类视觉的计算模型,利用计算机来设计与发展某种真实适度的视觉系统。本文介绍几种电力行业上的计算机视觉技术,并对其在农电网中的应用进行了探讨。     

基于计算机视觉的稻谷品种识别技术的研究

稻谷品种目前均由人工检测,工作量巨大,而且检测结果主观性强,一致性差。研究出用计算机视觉技术代替人眼对稻谷进行品种识别,提出把图像的颜色特征和形状特征结合起来进行稻谷品种识别的方法,通过贝叶斯决策方法建立识别分类器,识别正确率达到88．3％以上。