火情自动视觉检测系统的设计

针对现有智能楼宇火情自动视觉检测系统中对火情严重程度的判断功能不足,无法提供多样性信息的问题,设计并实现了智能火情多状态视觉检测系统,监控系统设计了底层控制站CCD视觉信息采集模块和DP总线信息传递模块,增加了智能火情多状态视觉检测系统的功能,利用火情检测图像的均值作为初始背景,根据不同火情事件获取背景图像进行实时更新,依据DSP处理器得到二值图上目标特征设定不同阀值,判断发生了哪类火情,对火情不同事件识别率达到了95%,适用于新一代的智能楼宇监控系统应用。     

基于嵌入式机器视觉的羊体体征测量系统

针对现有牧场牲畜测量的工作量极大及人工测量的局限性难题,提出了一种基于机器视觉的草原牧场羊体体征的非接触式测量构建方法;考虑到牧场养殖环境,采用在便携式嵌入式Linux实时操作系统平台上,通过广角摄像头获取羊的彩色图像,并调用开源计算机视觉库OpenCV对图像进行实时处理,寻找体征特征点并计算羊的体高、体长等体征数据;图像处理过程:背景差分、图像去噪、二值化、轮廓提取和特征点识别;经实验验证表明:此测量方法有一定误差,但平均相对误差不超过3%,因此该测量方法具有较好的实用价值。     

基于机器视觉的高精度测量与装配系统设计

在对某些精密产品实现自动化生产过程中,存在难以对装配该产品所需的多种装配小零件进行高精度自动测量与装配的问题。针对该问题,搭建了基于机器视觉技术的自动化测量与装配系统。基于Halcon图像处理软件平台,对零件图像进行了中值滤波、图像增强等预处理;采用了Canny算法对零件求取像素精度的边缘,并运用椭圆曲线拟合法获取了亚像素精度边缘;建立了两种相机镜头畸变模型,采用径向排列约束(RAC)标定法与张正友标定法对相机进行了标定,并对标定精度进行了对比;实验结果表明：本系统的装配同轴度精度能达到0.05mm,零件尺寸测量标准差低于3.8μm,满足工业需求,可以解决工业实际问题。     

基于机器视觉的低对比度物体尺寸测量研究

工业零件的产品检测是保证零件质量合格最重要的环节.传统的接触式检测方法难以满足工业现场高效、高精度等需求,基于机器视觉的图像测量系统已广泛应用于检测产品的几何参数.非透明物体形成的高对比度图像的测量已经进行了大量的工作,针对透明物体形成的低对比度图像的研究相对较少.以直角棱镜为对象,开发了一种用于测量低对比度产品尺寸的...     

分布式多通道计算机视觉测量系统

提出了一种新颖的分布式多通道计算机视觉测量系统 ,并成功地解决了钢卷尺自动检测问题。讨论了系统的原理、HUB控制器的设计、图像自动识别与自动检测以及定时器编程等核心技术。实践证明 ,分布式多通道计算机视觉测量系统可以实现工业领域中多目标的高速视觉测量与在线质量监控     

基于计算机视觉的管壳表面划痕检测技术研究

针对火工品管壳表面划痕人工检测工作量大、较为繁琐且人为误差较大的状况，将计算机视觉技术用于微小管壳表面划痕的检测分析中，在数字图像处理技术的基础上，应用二值图像轮廓提取的方法得到划痕的特征参数，根据形态学知识对零件表面划痕的形态特征进行比较分析。实验结果表明，通过将划痕显微图像中面积、短长径比等参数提取出来作为检测的依据，不但可以有效地克服现有的人工视觉检测方法的缺陷，而且稳定性和准确度也得到了提高。     

基于亚像素定位和虚拟圆扫描的齿轮在线检测研究

采用图像识别技术对微小塑料齿轮进行质量检测,针对缺齿、齿歪、披峰等齿形误差的随机性,运用三点定圆心法实现塑料齿轮内圆的粗定位,试验数据说明其运行时间比传统Hough变换大大缩短,并为亚像素定位提供了原始数据;提出的降维灰度矩法与最小二乘圆法结合,实现内圆圆心的亚像素定位,同时运用3σ原则迭代法提高了亚像素定位精度;用"虚拟圆扫描法"实现大小轮齿的齿形检测。结果表明该方法可以满足齿轮的自动检测。     

基于机器视觉的软包装边缘测量及纠偏系统

针对软包装带材在运动过程中易发生跑偏现象的工程背景,设计了一种自动测量与纠偏系统。介绍了系统组成和纠偏原理,系统采用机器视觉实时采集带材边缘图像,用直方图修正方法修正图象灰度,通过增强对比度突出图像中的带材边缘特征,用基于一阶微分的边缘检测方法实现边缘识别及判定边缘位置,运用FUZZY+PID相结合的控制模型实施纠偏控制;实验结果表明,采用LED光源和Microvision数字摄像机,在200 m/min中等车速和纠偏机构速度10 mm/s条件下,系统纠偏精度在±0～±1 mm之间,稳态误差小,相对误差小,能够满足软包装带材生产过程中的纠偏要求。     

基于机器视觉的雷达测角精度评估系统

利用光学成像原理,设计了基于机器视觉的雷达测角精度评估系统,主要包括光学部分(CCD相机)、图像采集部分和图像处理与目标角度信息提取部分等;机器视觉的定位成像和高精度测角,保证了该系统能在紧缩场中对雷达系统进行自动化、高精度、实时的角度测量校准和测量精度评估试验;理论分析和仿真结果表明,补偿由于雷达系统和机器视觉系统安装位置不同引起的角度测量偏差后,在正常的实验测量误差条件下,基于机器视觉的角度测量校准和评估系统能达到0.005°的校准和评估精度。     

基于机器视觉的红外瞄具零位走动量检测系统

为满足红外瞄具零位走动量数字化、高精度的检测需求,设计了基于电荷耦合器件(CCD)机器视觉技术的红外瞄具零位走动量检测系统。提出一种新的零位走动量检测模型,依据检测系统的技术指标及要求,设计了离轴抛物面反射式准直光学系统及针孔靶。为减小由相机倾斜引入的测量误差,建立了相机姿态自适应校正模型,并首次将其应用于零位走动量测量中。设计了图像判读软件,采用重心法对靶标中的圆斑中心进行定位,利用泽尼克矩的旋转不变性,对边缘像素点进行细分。成功研制了一台样机,加工装调后进行了测试实验,结果表明,系统的不确定度优于0.02mil,能有效避免由相机倾斜引入的测量误差,满足红外瞄具零位走动量数字化、高精度测试要求。     

雪糕棒质量在线视觉检测系统设计与实现

雪糕棒质量缺陷包括几何尺寸偏差和表面色差两大类,目前的质量检测手段是人工目测,检测结果难以得到保障;针对这一现状设计出一套雪糕棒质量在线视觉检测系统样机,由雪糕棒传送系统、光源、镜头、摄像机、计算机即图像处理单元、分选系统组成,由4台摄像机分别实现雪糕棒正、反面成像、两端侧面成像;采用基本计数原理解决了多点检测结果融合,检测结果到分选点的数据记忆,利用多线程技术解决了多台摄像机同步、提高系统运行速度等问题;现场测试表明,该系统能够提供符合质量检测要求的雪糕棒图像,并根据质量检测结果精确控制分选系统准确分级雪糕棒,雪糕棒检测速度达到每秒钟15支。     

面向单向器星轮自动化装配的视觉检测定位

针对传统单向器星轮人工装配效率低下问题,分析了单向器星轮装配过程,构建了基于计算机视觉技术的工业机器人自动化装配方案。首先利用CCD摄像机捕捉星轮表面形貌图像,然后利用Open CV视觉库进行了摄像机标定,再结合图像噪声去除,Hough圆检测,轮廓提取等技术,实现了星轮位姿的非接触式视觉检测。最后以单向器为例验证了该检测方法的有效性,机器人通过视觉获取的星轮位姿信息完成自动化装配。     

基于改进亚像素算法的弹簧内外径尺寸检测

针对传统像素级边缘检测算法Canny算法进行改进,将高斯滤波换成了引导滤波,在降噪平滑的基础上更好的保留了边缘的清晰度,同时设计算法自适应获得适合图片的高低阈值。提出了一种改进的基于反正切函数模型的亚像素边缘检测方法,根据反正切函数中心对称的特性,通过面积相等的理论计算亚像素边缘位置,相比传统方法极大的减小了计算量及计算时间。通过对弹簧顶部图片进行3次最小二乘法拟合圆,快速、同步获得弹簧的内径、外径尺寸信息。实验结果表明:与传统反正切亚像素拟合方法相比,该方法在保证检测精度的同时,将平均计算时间缩减到1.7%以下。     

基于图像处理的钢坯侧面形状检测系统

基于机器视觉的钢坯侧面形状检测系统是由面阵CCD、激光发射器、激光接收器以及工控计算机等组成。通过面阵CCD拍摄到钢坯侧面图像,经过工业控制计算机进行数字图像处理分析和计算,提取钢坯侧面边缘高度和厚度,进而通过专用软件分析出钢坯头部和尾部的形状信息,从而有效地对入口钢坯翘头扣尾的异常状态发出报警信号。将异常信号传送给外围控制系统,以实现对钢坯的控制。     

高温空气在蜂窝陶瓷体内蓄热特性研究

采用数值模拟方法对不同孔隙率和孔壁厚的蜂窝陶瓷体的蓄热特性进行研究。对高温空气在不同结构的蜂窝陶瓷体内流动过程中的压降、温度及蜂窝陶瓷体的蓄热特性进行了分析。研究结果表明：流体在蜂窝陶瓷内流动时,处于层流阶段的压降仅为湍流情况下的1／10。蜂窝陶瓷蓄热体的蓄热时间与蓄热体的孔壁厚成正比。蓄热体孔壁厚h=2mm时,出口空...     

微型石英敏感平板玻璃零件参数的激光视觉测量研究

高精度、快速非接触的平板玻璃零件的几何参数测量,已成为相关生产领域的主要问题,也是激光光谱学的一个重要应用方向。平板玻璃零件几何参数的准确检测不仅有助于加工工艺的改进和产品装配精度的提高,还可以实现按参数分档管理。为实现微型石英敏感平板玻璃零件参数的精密测量,提出了一种基于激光与视觉图像处理技术的多参数测量方法,设计了由自适应同轴视觉检测单元和激光视觉厚度测量单元构成的测试系统。为了保证其中的半导体激光器LD(laser diode)能提供稳定的光源,设计了一种恒功率驱动控制系统。在亚像素图像处理中给出了改进的亚像素边缘定位算法,实现了二次曲线特征边缘亚像素精确定位。利用检测出的曲线边缘点数据,通过定义一个新的误差函数并最小化,可以计算出微型石英敏感平板玻璃零件参数,从而实现图像特征参数的精确提取。在实验室条件下进行微型石英敏感平板玻璃零件几何参数的检测试验,测量结果的平均偏差优于2 μm。该方法稳定性好,测量精度高,满足微型石英敏感平板玻璃零件参数检测的精度要求。     

基于计算机视觉的可变形手势跟踪算法改进研究

手势是人们最为常用的、最为自然的表达方式,人机交互的方式迎合了社会的需要。其成本低、适用性强、操作方便,也符合了人们的要求,得到了越来越广泛的关注。传统的手势跟踪算法仅停留在静态的手势跟踪上,当手势变形移动时,会导致跟踪目标从摄像头等设备的视野中消失,导致手势目标消失。本文对传统的CAMSHIFT算法进行了进一步的改进,并对可变形的手势图像的预处理及特征提取做出了研究。有效去除小的零值噪声点和提高了手势跟踪的准确率,这个算法对系统的资源要求不高,并且在仿真实验中有体现出了很好的鲁棒性。仿真实验表明,本文提出的方法有效的解决了一些不确定性问题,能够广泛应用。     

大尺寸视觉测量系统在线标定的新方法

提出了一种新的基于视场边缘距离相对约束条件的摄像机标定方法,并用于大尺寸测量中摄像机的标定,该方法在标定摄像机内外方位参数的同时也完成了成像畸变的校正,将标定结果用于测量,在4×4×1m3的测量视场内,其相对精度达到1/2000,与传统标定方法相比,该标定方法灵活性高,更加适用于测量视场较大的情况。     

基于计算机视觉的动态沙盘演示系统

针对传统沙盘存在制作过程繁琐、演示内容单一等方面的缺点,利用Kinect的即时动态捕捉、影像识别等功能,设计了一套基于计算机视觉的动态沙盘演示系统,通过人机交互技术创新性地将传统静态地形图展示的沙盘打造成可实时动态变化的智能展示沙盘。系统在充分利用电脑软件图像处理功能的基础上,利用通过三角测量原理采集的深度图像,建立可视化程度高的彩色等高线三维地形图,并通过投影仪将其投影在沙盘表面,更为直观地把地形地势、河流湖泊、降水等地理特征表示出来,可以实现地形动态变化的即时捕捉和实时展示,在国土资源分析、地理教学等领域有广阔的应用前景。     

基于双目立体视觉的高压绝缘子在线检测系统

针对国家电网系统在防污闪工作中, 无法在线测量电气设备爬电距离的现状, 基于双目立体视觉研制了一种高压绝缘子爬电距离的带电检测系统。提出了利用圆锥面离轴反射镜产生线结构光的方法。利用窄带滤光片增强了线结构光在图像中的对比度, 并结合最大类间方差法和灰度重心法对图像进行自适应阈值分割, 实现了特征点的自动提取, 解决了强太阳光和复杂背景对特征点提取的干扰问题。通过系统标定后, 对高压绝缘子样品的爬电距离进行了精度测试, 实验结果表明最大相对误差为1.45%, 平均相对误差为0.69%, 已成功应用于110 kV变电站中各种绝缘子爬电距离的在线带电测量。