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。     

应用于微靶装配的显微视觉检测技术

针对如何实现微小尺度（μm～mm）靶零件装配过程中的在线检测，研制了应用于微靶装配的显微视觉检测系统，并对系统的构成与显微成像、图像预处理、特征检测等关键图像处理技术进行了详细论述。提出了针对微靶零件的新型多重滤波除噪算法和几何特征检测算法，并以铝台阶、柱腔等微靶零件为应用实例开展了实验研究。结果表明，该系统采用的算法能有效、快速、准确地对靶零件进行几何特征和实时位置检测，在检测视场为3mm时，其检测精度≤3μm，角度检测精度≤0．1°，适用于ICF微靶等微型器件的微装配。     

基于机器视觉的锯条自动化装盒系统设计

以VS2010为软件平台,以Staubli TP80机器人,康耐视摄像机和传送带为硬件基础,对锯条进行识别,定位和动态抓取,搭建了一个基于机器视觉的工业机器人智能抓取系统,其中Staubli-TP80机器人为操作手臂,利用康耐视摄像机和工控机搭建视觉检测平台,通过抓取系统的参数化建模实现图像坐标到机器人坐标的转换,利用OpenCV函数库实现锯条的图像处理和模式匹配,最后控制机器人对动态目标进行抓取。     

牛奶体细胞数检测的研究进展

快速准确的牛奶体细胞数检测对于保证牛奶品质和监测奶牛健康具有重要意义。从牛奶体细胞数的基本概念、牛奶体细胞对牛奶的影响、国内外研究进程、牛奶体细胞数检测方法、相关检测仪器的发展等方面对牛奶体细胞数检测的研究进展进行了综述,分析了各种检测方法和检测仪器的优缺点,指出了作为热点方法之一的基于计算机视觉的牛奶体细胞数检测关键是体细胞图像分割与识别的准确性、识别速度以及相应自动化仪器的研制。     

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。     

ICF靶丸装配误差检测

针对激光惯性约束聚变装置中靶丸装配误差检测困难、要求精度高的特点,研制了一套用于微靶装配参数检测的测量系统。提出了一种基于激光与CCD的复合式测量方法,建立了二者数据融合的数学模型,通过标定空间位置关系有效地把二者的测量数据融合到同一个坐标系中,从而实现了高精度三维测量。分两种情况讨论了靶丸装配误差的检测方法。实验结果验证了这两种方法的可行性,并比较了两种方法的测量精度,其极限测量误差均不超过3 m。     

ICF靶丸装配误差检测

针对激光惯性约束聚变装置中靶丸装配误差检测困难、要求精度高的特点,研制了一套用于微靶装配参数检测的测量系统。提出了一种基于激光与CCD的复合式测量方法,建立了二者数据融合的数学模型,通过标定空间位置关系有效地把二者的测量数据融合到同一个坐标系中,从而实现了高精度三维测量。分两种情况讨论了靶丸装配误差的检测方法。实验结果验证了这两种方法的可行性,并比较了两种方法的测量精度,其极限测量误差均不超过3 m。     

一种飞行器电缆插接状态自动化检测方法

新一代飞行器的电气系统越来越复杂,依靠主观识别方法检测电缆插接状态,人工失误轻则烧毁星上设备,重则导致任务失败。提出一种飞行器电缆插接状态自动化检测方法,通过插接状态检测编码和信号变换设计,确保检测电路占用尽量少的电连接器资源和背板资源;通过信号走线优化设计,避免检测电路增加电缆分支数,降低电缆加工和敷设成本;通过电源走线优化设计,确保测试电路与星上电路隔离。本文方法无需飞行器加电即可自动检测电缆插错、漏插等问题,提高了飞行器综合测试的安全性和可靠性。     

基于机器视觉的布匹瑕疵在线检测

为实现图案布匹瑕疵在编织过程中的实时检测,提出一种通过区域差影自动分割瑕疵区域的检测方法。通过求取水平和竖直两方向距离叠加函数极值,并对极值做权重分析,精确求取纹理基元周期;根据所求纹理基元周期确定区域差影的区域大小,并对区域差影图像求取梯度,再进行标记分水岭分割,能够快速准确地分割出纹理瑕疵区域。实验结果表明:该算法能够准确地检测出纹理布匹瑕疵的位置,检测一帧用时200 ms,准确率均达98%以上,实时性强,检测精度高,满足工业现场要求。     

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。     

一种基于视觉检测的管路流量监控系统

研究了一种基于视觉检测的管路流量监控系统。将玻璃浮子流量计连接到管路中,采用LED光源对其进行照明,采用视觉检测系统拍摄玻璃浮子流量计图像,计算机软件对图像进行显示和处理,得出流量计的流量读数,并进一步对流量数据进行存储、显示和统计。系统既实现了管路工作状况和流量的现场目视观测,同时在主控中心还可通过由系统软件提供的流量计图像和流量数据实现管路工作状况和流量的监控。论述了系统的工作原理,分析了系统的硬件组成,在实验室条件下搭建了实验系统。对标定算法、浮子位置的亚像素定位算法进行了论述,并进行了实验测试和分析。结果表明,该系统能够满足工业现场的工作需求。     

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。     

嵌入式单目机器人视觉检测及避障系统设计

为实现机器人在移动中快速检测和避开障碍物功能,提出一种在室内以单目视觉为基础的嵌入式机器人检测障碍和避障的设计方案;通过对HSI颜色空间的H空间进行分块,获取分块区的颜色矩特征进行比较,能快速检测障碍物;通过几何法建立机器人坐标和图像坐标的关系,计算障碍物实际距离,准确定位障碍物;通过输入障碍物距离和偏离前进方向的角度到模糊控制器,获得输出转动角度,并对输出的角度进行调节;实验结果表明该系统具有实时性和可行性,实现了利用图像分块的信息快速检测定位障碍物,并通过模糊控制器完成了避障要求。     

基于机器视觉的高速带钢孔洞检测系统

针对宝钢冷轧1420酸轧联合机组带钢孔洞缺陷在线检测需求，结合机组现场条件，自主开发了恶劣危险环境下的高速带钢孔洞检测系统。该系统以机器视觉技术为基础，配置高性能透射式照明光源和高速线扫描CCD图像传感器，能够获得高质量的带钢图像；系统检测软件采用快速高效的目标识别和边缘检测算法，可在30ms内完成1幅图像的处理计算，实时判定孔洞的存在与否，并将检测结果发送至服务器。系统采用C/S模式作为网络架构，实现检测数据在客户端和服务器之间的可靠传递。系统两年多的上线运行证明：该系统在冷轧机出口十分恶劣的环境条件下，可长期连续工作，准确高效地检出带钢孔洞缺陷，具有卓越的检测性能和良好的稳定性。     

基于机器视觉的高精密轴承在线检测

高精密轴承是一种圆柱型零件,针对圆柱型零件高曲率表面缺陷及外形尺寸不能同时进行在线检测的问题,设计并实现了基于机器视觉的在线检测系统。检测时,为了解决金属件表面反光的问题,设计了专用的光源系统和照明方式,通过光学系统和机械旋转平台的配合,圆柱型零件在旋转的过程中被光学系统成像,从而可以采集到完整的圆柱面图像;经过快速的图像处理技术,可以检测到微米级的轴承表面缺陷及外形尺寸。检测结果表明系统具有高效率、精度高、易于使用等特点,可有效解决高精密轴承表面缺陷及尺寸在线检测的问题。     

显微视觉检测系统精度分析及校准技术

为提高显微视觉检测系统的检测精度,建立了检测系统的误差模型,分析了影响检测系统精度的因素,给出了运动系统及视觉系统的误差补偿方法;提出了一种开环控制加位置检测的运动控制方式和一种基于多项式拟合的图像边缘检测算法;实验结果表明,提出的运动控制方式和边缘检测算法有效降低了显微视觉检测系统的系统误差,提高了微小型零件的检测精度。     

基于计算机视觉的蜂窝陶瓷在线检测系统研究

研发了一种基于计算机视觉的蜂窝陶瓷智能在线检测系统;设计了系统的体系结构,4台高速摄像机在线获取蜂窝陶瓷图像,研究了改进型加权中值滤波处理,论述了基于Fisher评价函数的图像阈值分割算法;最后进行亚像素测量,判断产品尺寸是否在允许范围内,实验验证了系统的有效性和检测算法的可行性,可以很好地代替人工检测。     

基于机器视觉的数字化仪表字符识别

针对工业生产中测试仪表显示数据的自动识别问题,提出一种基于机器视觉的数字仪表数据识别方法;文章方法利用图像获取、图像去噪、阈值分割、光学字符识别等技术有效远程识别LCD/LED显示的数字信息。通过实验验证,该系统能远程实时识别具有LCD/LED显示的数字化仪表的显示数据,识别率能达到99%以上,并且能够实现超限报警及数据保存功能。     

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。     

基于机器视觉的电机换向器质量在线检测系统开发

电机换向器质量检测是换向器生产线中的一个重要工序,但其仍采用人工方式,存在检测效率低、漏检率高等问题。针对此问题,本文运用图像处理和机器视觉技术,开发换向器质量在线视觉检测系统。该系统针对生产过程工艺多变,造成形状检测标准不一致问题,提出自适应学习模板方法;在轴孔孔径检测,提出基于Freeman链码改进的孔径快速检测算法;在端面缺陷中,提出基于改进视觉注意力模型的端面缺陷检测方法。实验结果表明,系统检测精度达到99.80%,漏检率为0%,F-measure值为99.89%。该系统能够快速有效检测换向器存在的外观质量问题,可满足换向器在线质量检测需求。