機器視覺在線檢測圓形工件尺寸系統(tǒng)的設(shè)計

針對當前隔熱條的尺寸測量仍停留在產(chǎn)品離線后,工作人員用卡尺測量,勞動強度大,工作效率低、測量精度易受人為因素影響的現(xiàn)狀,本文提出將機器視覺技術(shù)引入到隔熱條自動化生產(chǎn)線的在線尺寸檢測系統(tǒng)中,這種非接觸式測量既可以避免在測量過程中對隔熱條的損壞,又可以提高測量精度和測量速度,從而達到提高測量效能的目的。

介紹了一種基于線陣ccd的瓷磚尺寸在線視覺檢測系統(tǒng),對系統(tǒng)進行了設(shè)計,并提出了系統(tǒng)的標定方法。采用了一種改進的基于灰度矩的亞像素邊緣定位算法對邊緣進行了精確定位,隨后根據(jù)邊緣點數(shù)據(jù)擬合出瓷磚的角點,最終根據(jù)角點的相對位置求出瓷磚的各個尺寸參數(shù)。實驗結(jié)果表明,該系統(tǒng)具有實時、非接觸、速度快、精度高以及現(xiàn)場抗干擾能力強等優(yōu)點,可以滿足一般瓷磚在線尺寸檢測的需要。

介紹了一套基于機器視覺的鋁塑泡罩包裝實時檢測系統(tǒng)。可識別出漏裝、殘缺、裂紋和有異物等不合格產(chǎn)品,并具有剔除功能。

針對傳統(tǒng)的接觸式測量方法存在需要和零件接觸以及測量時間和人為因素等局限性,研發(fā)出基于機器視覺的大型零件尺寸測量系統(tǒng),從而滿足產(chǎn)品的非接觸、測量速度快、測量精度高、實時顯示等測量要求.在基于機器視覺的大型零件尺寸測量系統(tǒng)中,首先對于采集的圖像進行預(yù)處理,針對采集圖像存在噪聲等因素的影響,利用小波去噪完成對圖像的平滑去噪;其次,選取sift(尺度不變特征轉(zhuǎn)換)算法進行圖像配準,選擇基于加權(quán)平均的帽子函數(shù)加權(quán)平均融合算法無縫隙的完成圖像融合,從而完成圖像的拼接.然后,基于canny檢測算子提出了一種改進的單像素邊緣檢測方法用于提取零件圖像邊緣輪廓.最后,對提取的圖像邊緣輪廓進行幾何量的實驗測量并分析實驗數(shù)據(jù).基于機器視覺的大型零件尺寸測量系統(tǒng)不僅操作簡單,價格低廉,而且測量上能夠在誤差的允許范圍內(nèi)快速測量出零件的尺寸.

機器視覺系統(tǒng)有著非接觸、速度快、精度合適、現(xiàn)場抗干擾能力強等突出優(yōu)點,在工業(yè)制造行業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用。特別在測控行業(yè),機器視覺系統(tǒng)可以提高生產(chǎn)的柔性和自動

為了滿足針對手機屏幕玻璃的尺寸和崩邊的高精度檢測要求,設(shè)計了一種基于最小二乘法的手機屏幕玻璃尺寸檢測及崩邊評價方法。通過采用線陣相機實時地采集高精度的圖像,同時對目標邊緣像素進行基于灰度的采樣并用最小二乘法進行擬合比較,再對定位后的目標邊界進行分段的二次擬合,最后建立模板以及誤差響應(yīng)函數(shù)對玻璃邊緣與擬合結(jié)果進行高通濾波后的誤差統(tǒng)計,利用層次凝聚聚類可以獲得準確的崩邊位置和崩邊大小。為了驗證方法的可行性進行了實驗,實驗結(jié)果表明,崩邊的檢測率達100%,誤檢率為2%,尺寸檢測誤差小于0.05%,尺寸檢測誤差約為0.04mm。該方法能較準確地檢測手機屏幕玻璃尺寸和崩邊,同時具有精度高的優(yōu)點,并滿足了實時檢測要求。

針對fpc(柔性印刷電路板)缺陷的特點,設(shè)計了基于機器視覺的嵌入式檢測系統(tǒng);該系統(tǒng)以線陣ccd為視覺傳感器,dsp為處理器核心,完成圖像的采集和存儲;基于局部自動閾值分割后的二值化圖像,采用多尺度的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)抑制噪聲,突顯邊緣細節(jié);結(jié)合線寬評價和局部生長的圖像匹配算法,準確實現(xiàn)產(chǎn)品缺陷定位識別功能;實驗結(jié)果表明:系統(tǒng)能準確識別檢測產(chǎn)品中存在的各種缺陷,圖像檢測速度達到了每秒20幀,具有良好的實用性。

針對鋁管生產(chǎn)過程中對準確、可量化的自動缺陷檢測系統(tǒng)的迫切需要,本文引入一種由圖像采集、缺陷檢測、缺陷處理等模塊組成的鋁管缺陷檢測系統(tǒng)。平板探測器獲取由x光高壓電源產(chǎn)生,穿過鋁管的x射線并把所形成的數(shù)字圖像通過usb端口發(fā)送至檢測服務(wù)器。檢測服務(wù)器使用機器視覺算法檢測圖像中的缺陷。當服務(wù)器檢測到缺陷時,會向pci板上指定位輸出信號,報警裝置接到信號后報警提醒工作人員。實驗表明該系統(tǒng)能夠自動、準確的標記出鋁管中存在的缺陷,達到了系統(tǒng)的設(shè)計目標。

基于機器視覺的塑料螺絲連接件表面質(zhì)量在線檢測系統(tǒng)的設(shè)計

基于新疆干制駿棗的外形尺寸、滑動摩擦角等物料特性,將駿棗人為定義成a、b兩面;提出采用分步檢測的分級機理利用兩次檢測實現(xiàn)紅棗雙面檢測,并對其關(guān)鍵機構(gòu)的結(jié)構(gòu)設(shè)計依據(jù)進行簡要闡述;指出利用物料本身滑動摩擦力結(jié)合吸振能力較好的材料,采用分步檢測的機理,能夠?qū)崿F(xiàn)紅棗及其他橢球形水果的單體化喂入、全表面呈現(xiàn)等功能。

機器視覺的典型應(yīng)用 摘要：主要介紹機器視覺的典型應(yīng)用，簡要分析機器視覺的特點、優(yōu)越性和應(yīng)用摘要分 類，詳細介紹了機器視覺技術(shù)在印刷行業(yè)、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用，并且分別舉例說 明。機器視覺的誕生和應(yīng)用在理論和實際中均具有重要意義。 abstract:thispapermainlydescribesthetypicalapplicationofthe machinevision,anditbrieflyanalysesmachinevisionfeatures, advantagesandapplicationofclassification,andparticularlyintroduces theapplicationofmachinevisiontechnologyintheprintingindust

對基于機器視覺的瓷磚自動分類系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進行了介紹,并闡述了圖像采集、圖像處理和智能分類三個主要功能模塊的特點。同時,針對各個功能特點選取了合適的設(shè)備、算法及方法,組建了基于機器視覺瓷磚自動分類系統(tǒng)。最后,用該系統(tǒng)對幾個典型樣本實例實現(xiàn)了分類。

針對熱軋帶鋼的表面質(zhì)量檢測進行研究,設(shè)計了基于機器視覺技術(shù)的帶鋼表面缺陷檢測系統(tǒng),從系統(tǒng)整體構(gòu)成、硬件結(jié)構(gòu)、軟件開發(fā)及算法設(shè)計等方面進行了深入的分析與研究。在vs2010平臺上,實現(xiàn)了包括圖像的采集、傳輸、缺陷的實時檢測和定位,以及缺陷的報警與存儲等功能。通過大量的測試結(jié)果表明,該系統(tǒng)中設(shè)計的缺陷檢測算法無論在檢測精度還是實時吞吐量上都具有很大優(yōu)勢,可以對帶鋼表面常見的氧化、孔洞、邊裂、麻點等幾十種不同類型和不同等級的缺陷進行精確、實時地檢測。

將機器視覺技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療酒精棉紗外包裝自動檢測中,對實現(xiàn)生產(chǎn)的自動化、智能化具有重要意義。本文設(shè)計了醫(yī)療酒精棉紗包裝檢測的硬件系統(tǒng),使用了ccd相機及與之兼容性比較好的圖像采集卡、led光源、光電傳感器及電平轉(zhuǎn)換電路,搭建了具有外部觸發(fā)功能的圖像采集及高速圖像傳輸系統(tǒng),為軟件的設(shè)計提供了可靠的環(huán)境。實驗結(jié)果證明了系統(tǒng)硬件可以滿足快速、實時采集高質(zhì)量圖像的要求。

利用三角測量原理,采用圖像處理技術(shù),解決了基于機器視覺木材檢尺技術(shù)的難點問題.實驗結(jié)果表明：開發(fā)的檢尺系統(tǒng)可直接確定目標面到相機鏡頭間的距離,并且能夠與機器視覺檢尺無縫融合,與其他測距傳感器相比,該系統(tǒng)成本低,不僅適合單根等小批量的木材檢尺要求,而且適合大批量的鐵路貨運木材的檢尺工作.

橢圓形封頭形式與尺寸表(jb1154—73) 公稱尺寸曲面高度直邊高度厚度內(nèi)表面積容積重量 30075253~90.1210.00532.95 （350）88253~90.1600.00813.86 400100 253~90.2040.01154.95 4010~160.2230.013418.5 （450）112 253~90.2540.01586.10 4010~180.2760.018323.0 500125 253~90.3090.02137.4 4010~180.3330.024227.5 50200.3490.026259.0 （550）137 253~90.370.02778.9 4010~180.3960.031332.3

針對國內(nèi)鋼廠采用人工方法檢查鋼板表面缺陷存在可靠性差的問題,開發(fā)設(shè)計了基于機器視覺技術(shù)的帶鋼表面缺陷自動檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)通過攝像頭采集帶鋼表面的圖像,然后采用圖像處理及模式識別算法對圖像進行實時處理和分析,從而檢測出鋼板表面缺陷,并對缺陷進行自動分類識別。實驗結(jié)果表明,系統(tǒng)能夠?qū)т摫砻孢M行實時在線監(jiān)測,并能正確識別常見的帶鋼表面缺陷。

設(shè)計了一種基于線陣電荷耦合器件(ccd)的瓷磚尺寸在線檢測系統(tǒng)。利用線陣ccd像機對生產(chǎn)線上瓷磚進行掃描,通過適當?shù)膱D像處理算法得到瓷磚的各項尺寸參數(shù),判別產(chǎn)品是否符合質(zhì)量要求,并將數(shù)據(jù)記入數(shù)據(jù)庫以便進行統(tǒng)計分析。用vc++6.0開發(fā)了應(yīng)用軟件,用來控制系統(tǒng)的自動運行。實驗證明:該系統(tǒng)重復(fù)性實驗標準差為0.05mm,滿足用戶需求。

基于機器視覺的注塑制品缺陷檢測系統(tǒng)研究 作者姓名：張三 指導(dǎo)教師：李四教授 單位名稱：信息科學(xué)與工程學(xué)院 專業(yè)名稱：自動化 東北大學(xué) 2007年6月 researchoninjectionproductdefects detectionsystembasedonmachinevision byzhangsan supervisor:professorlisi northeasternuniversity june2007 東北大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文）畢業(yè)設(shè)計（論文）任務(wù)書 －i－ 畢業(yè)設(shè)計（論文）任務(wù)書 畢業(yè)設(shè)計（論文）題目： 設(shè)計(論文)的基本內(nèi)容： (1) (2) (3) 畢業(yè)設(shè)計（論文）專題部分： 題目： 設(shè)計或論文專題的基本內(nèi)容： 學(xué)生接受畢業(yè)設(shè)計（論文）題目日期 第周 指導(dǎo)教師簽字

運用參考比較法對機器視覺pcb裸板缺陷檢測進行了研究。在相機攝像頭下同一位置采集多幅標準pcb圖像累加求平均值得到標準電路板圖像,運用harris角點算法進行標準電路板圖像和待測電路板圖像的配準,分別對標準電路板圖像和待測電路板圖像進行灰度變換、中值濾波、二值化、異或等圖像處理檢測出缺陷區(qū)域,然后通過形態(tài)學(xué)消除偽缺陷,實驗證明,該檢測方法有較高的準確率。

公稱直徑 dn mm 曲面高度 h1 mm 直邊高度 ho mm 內(nèi)表面積 f ㎡ 容積 v m3 厚度 δp mm 質(zhì)量 g kg 33 44 55 66 88 35 47 58 610 813 10[18] 12[22] 37 410 512 615 820 1027 1233 310 414 517 621 828 1038 1245 314 419 523 628 838 175700 0.0550.58625 0.04o0.46640 150 125500 0.0350.43825 600 0.0210.3125 400.3340.024 400 0.2040.01225 [0.0134][0.224]40 100 橢圓形封頭尺寸與質(zhì)量 0.1210.0052575300 1050 1260 14[71

提出一種基于機器視覺瓷磚在線多參數(shù)分類系統(tǒng)的設(shè)計.通過對同一幅圖像采用不同的圖像處理方法,獲取所需的不同的特征參數(shù)值,從而判斷產(chǎn)品是否合格,實驗驗證了此系統(tǒng)的可行性、實用性與經(jīng)濟性.