机器视觉在线检测圆形工件尺寸系统的设计

针对当前隔热条的尺寸测量仍停留在产品离线后,工作人员用卡尺测量,劳动强度大,工作效率低、测量精度易受人为因素影响的现状,本文提出将机器视觉技术引入到隔热条自动化生产线的在线尺寸检测系统中,这种非接触式测量既可以避免在测量过程中对隔热条的损坏,又可以提高测量精度和测量速度,从而达到提高测量效能的目的。

介绍了一种基于线阵ccd的瓷砖尺寸在线视觉检测系统,对系统进行了设计,并提出了系统的标定方法。采用了一种改进的基于灰度矩的亚像素边缘定位算法对边缘进行了精确定位,随后根据边缘点数据拟合出瓷砖的角点,最终根据角点的相对位置求出瓷砖的各个尺寸参数。实验结果表明,该系统具有实时、非接触、速度快、精度高以及现场抗干扰能力强等优点,可以满足一般瓷砖在线尺寸检测的需要。

介绍了一套基于机器视觉的铝塑泡罩包装实时检测系统。可识别出漏装、残缺、裂纹和有异物等不合格产品,并具有剔除功能。

针对传统的接触式测量方法存在需要和零件接触以及测量时间和人为因素等局限性,研发出基于机器视觉的大型零件尺寸测量系统,从而满足产品的非接触、测量速度快、测量精度高、实时显示等测量要求.在基于机器视觉的大型零件尺寸测量系统中,首先对于采集的图像进行预处理,针对采集图像存在噪声等因素的影响,利用小波去噪完成对图像的平滑去噪;其次,选取sift(尺度不变特征转换)算法进行图像配准,选择基于加权平均的帽子函数加权平均融合算法无缝隙的完成图像融合,从而完成图像的拼接.然后,基于canny检测算子提出了一种改进的单像素边缘检测方法用于提取零件图像边缘轮廓.最后,对提取的图像边缘轮廓进行几何量的实验测量并分析实验数据.基于机器视觉的大型零件尺寸测量系统不仅操作简单,价格低廉,而且测量上能够在误差的允许范围内快速测量出零件的尺寸.

机器视觉系统有着非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出优点,在工业制造行业得到了广泛的应用。特别在测控行业,机器视觉系统可以提高生产的柔性和自动

为了满足针对手机屏幕玻璃的尺寸和崩边的高精度检测要求,设计了一种基于最小二乘法的手机屏幕玻璃尺寸检测及崩边评价方法。通过采用线阵相机实时地采集高精度的图像,同时对目标边缘像素进行基于灰度的采样并用最小二乘法进行拟合比较,再对定位后的目标边界进行分段的二次拟合,最后建立模板以及误差响应函数对玻璃边缘与拟合结果进行高通滤波后的误差统计,利用层次凝聚聚类可以获得准确的崩边位置和崩边大小。为了验证方法的可行性进行了实验,实验结果表明,崩边的检测率达100%,误检率为2%,尺寸检测误差小于0.05%,尺寸检测误差约为0.04mm。该方法能较准确地检测手机屏幕玻璃尺寸和崩边,同时具有精度高的优点,并满足了实时检测要求。

针对fpc(柔性印刷电路板)缺陷的特点,设计了基于机器视觉的嵌入式检测系统;该系统以线阵ccd为视觉传感器,dsp为处理器核心,完成图像的采集和存储;基于局部自动阈值分割后的二值化图像,采用多尺度的数学形态学抑制噪声,突显边缘细节;结合线宽评价和局部生长的图像匹配算法,准确实现产品缺陷定位识别功能;实验结果表明:系统能准确识别检测产品中存在的各种缺陷,图像检测速度达到了每秒20帧,具有良好的实用性。

针对铝管生产过程中对准确、可量化的自动缺陷检测系统的迫切需要,本文引入一种由图像采集、缺陷检测、缺陷处理等模块组成的铝管缺陷检测系统。平板探测器获取由x光高压电源产生,穿过铝管的x射线并把所形成的数字图像通过usb端口发送至检测服务器。检测服务器使用机器视觉算法检测图像中的缺陷。当服务器检测到缺陷时,会向pci板上指定位输出信号,报警装置接到信号后报警提醒工作人员。实验表明该系统能够自动、准确的标记出铝管中存在的缺陷,达到了系统的设计目标。

基于机器视觉的塑料螺丝连接件表面质量在线检测系统的设计

基于新疆干制骏枣的外形尺寸、滑动摩擦角等物料特性,将骏枣人为定义成a、b两面;提出采用分步检测的分级机理利用两次检测实现红枣双面检测,并对其关键机构的结构设计依据进行简要阐述;指出利用物料本身滑动摩擦力结合吸振能力较好的材料,采用分步检测的机理,能够实现红枣及其他椭球形水果的单体化喂入、全表面呈现等功能。

机器视觉的典型应用 摘要：主要介绍机器视觉的典型应用，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用摘要分 类，详细介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的应用，并且分别举例说 明。机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。 abstract:thispapermainlydescribesthetypicalapplicationofthe machinevision,anditbrieflyanalysesmachinevisionfeatures, advantagesandapplicationofclassification,andparticularlyintroduces theapplicationofmachinevisiontechnologyintheprintingindust

对基于机器视觉的瓷砖自动分类系统的结构进行了介绍,并阐述了图像采集、图像处理和智能分类三个主要功能模块的特点。同时,针对各个功能特点选取了合适的设备、算法及方法,组建了基于机器视觉瓷砖自动分类系统。最后,用该系统对几个典型样本实例实现了分类。

针对热轧带钢的表面质量检测进行研究,设计了基于机器视觉技术的带钢表面缺陷检测系统,从系统整体构成、硬件结构、软件开发及算法设计等方面进行了深入的分析与研究。在vs2010平台上,实现了包括图像的采集、传输、缺陷的实时检测和定位,以及缺陷的报警与存储等功能。通过大量的测试结果表明,该系统中设计的缺陷检测算法无论在检测精度还是实时吞吐量上都具有很大优势,可以对带钢表面常见的氧化、孔洞、边裂、麻点等几十种不同类型和不同等级的缺陷进行精确、实时地检测。

将机器视觉技术应用于医疗酒精棉纱外包装自动检测中,对实现生产的自动化、智能化具有重要意义。本文设计了医疗酒精棉纱包装检测的硬件系统,使用了ccd相机及与之兼容性比较好的图像采集卡、led光源、光电传感器及电平转换电路,搭建了具有外部触发功能的图像采集及高速图像传输系统,为软件的设计提供了可靠的环境。实验结果证明了系统硬件可以满足快速、实时采集高质量图像的要求。

利用三角测量原理,采用图像处理技术,解决了基于机器视觉木材检尺技术的难点问题.实验结果表明：开发的检尺系统可直接确定目标面到相机镜头间的距离,并且能够与机器视觉检尺无缝融合,与其他测距传感器相比,该系统成本低,不仅适合单根等小批量的木材检尺要求,而且适合大批量的铁路货运木材的检尺工作.

椭圆形封头形式与尺寸表(jb1154—73) 公称尺寸曲面高度直边高度厚度内表面积容积重量 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

针对国内钢厂采用人工方法检查钢板表面缺陷存在可靠性差的问题,开发设计了基于机器视觉技术的带钢表面缺陷自动检测系统。系统通过摄像头采集带钢表面的图像,然后采用图像处理及模式识别算法对图像进行实时处理和分析,从而检测出钢板表面缺陷,并对缺陷进行自动分类识别。实验结果表明,系统能够对带钢表面进行实时在线监测,并能正确识别常见的带钢表面缺陷。

设计了一种基于线阵电荷耦合器件(ccd)的瓷砖尺寸在线检测系统。利用线阵ccd像机对生产线上瓷砖进行扫描,通过适当的图像处理算法得到瓷砖的各项尺寸参数,判别产品是否符合质量要求,并将数据记入数据库以便进行统计分析。用vc++6.0开发了应用软件,用来控制系统的自动运行。实验证明:该系统重复性实验标准差为0.05mm,满足用户需求。

基于机器视觉的注塑制品缺陷检测系统研究 作者姓名：张三 指导教师：李四教授 单位名称：信息科学与工程学院 专业名称：自动化 东北大学 2007年6月 researchoninjectionproductdefects detectionsystembasedonmachinevision byzhangsan supervisor:professorlisi northeasternuniversity june2007 东北大学本科毕业设计（论文）毕业设计（论文）任务书 －i－ 毕业设计（论文）任务书 毕业设计（论文）题目： 设计(论文)的基本内容： (1) (2) (3) 毕业设计（论文）专题部分： 题目： 设计或论文专题的基本内容： 学生接受毕业设计（论文）题目日期 第周 指导教师签字

运用参考比较法对机器视觉pcb裸板缺陷检测进行了研究。在相机摄像头下同一位置采集多幅标准pcb图像累加求平均值得到标准电路板图像,运用harris角点算法进行标准电路板图像和待测电路板图像的配准,分别对标准电路板图像和待测电路板图像进行灰度变换、中值滤波、二值化、异或等图像处理检测出缺陷区域,然后通过形态学消除伪缺陷,实验证明,该检测方法有较高的准确率。

公称直径 dn mm 曲面高度 h1 mm 直边高度 ho mm 内表面积 f ㎡ 容积 v m3 厚度 δp mm 质量 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 椭圆形封头尺寸与质量 0.1210.0052575300 1050 1260 14[71

提出一种基于机器视觉瓷砖在线多参数分类系统的设计.通过对同一幅图像采用不同的图像处理方法,获取所需的不同的特征参数值,从而判断产品是否合格,实验验证了此系统的可行性、实用性与经济性.