基于机器视觉的铣刀几何参数测量

为了提高pcb铣刀鱼尾槽切削的精度和效率,设计了一套影像检测系统并研究铣刀刃面的图像处理算法,根据铣刀刃面的特征,设计了专门的照明系统来获取清晰的,变形小的铣刀刃面图像,采用边缘检测算法对图像进行边缘提取,并对所提取的边缘采用基于空间矩的亚像素算法进行图像边缘的亚像素定位,然后采用直线拟合等一系列算法对铣刀刃面图像进行尺寸计算和缺陷检测。     

基于视觉图像的石英摆片参数精密测量方法

为了解决检测石英摆片易划伤和提高检测的速度、精度,提出了利用视觉图像进行石英摆片平面几何参数测量的非接触测量方法.该方法通过视觉系统对石英摆片图像进行摄取, 由Sobel算子对图像进行单像素精度的边缘初始位置定位,进而利用改进的Zernike矩亚像素定位算法实现对目标边缘的精确定位,最后通过最小二乘法拟合边缘点得出石英摆片的平面几何参数.实验结果表明:该方法稳定性好,测量精度高,定位精度优于0.1 pixel,可实现石英摆片平面几何参数的精密测量.     

应用机器视觉精确检测工件尺寸的研究

本文在介绍机器视觉检测系统的组成和工件尺寸检测原理的基础上,以高精度尺寸的标准块为例,详细介绍了工件图像滤波,边缘检测和亚像素边缘提取,并对亚像素边缘特性和规律进行了简单的分析.实验检测结果表明,对不超过40mm的工件,尺寸检测误差不超过0.1mm;改进系统测量方法后,检测误差不超过0.01mm.     

基于机器视觉技术的螺纹识别系统

螺纹牙型角识别是区分螺纹种类的常用手段,传统检测手段效率低、量规易磨损、成本高,已不能满足现代工业高效发展的需求。利用CCD获取螺纹基本图像,并通过图像的平滑、边缘检测、二值化处理及轮廓提取,对螺纹轮廓进行分析,从中测量出螺纹的牙型角参数并进行识别。探讨了利用机器视觉对螺纹牙型角参数进行测量的方法,并设计出一套以机器视觉识别技术为核心的视觉传感和图像处理系统为一体的螺纹识别系统。从理论和实践上证实了该方法的可行性和准确性。     

基于视觉跟踪式自准直仪的十字线提取技术

针对视觉跟踪式自准直仪中如何快速精确提取十字线的问题,根据图像灰度特性及灰度分布特点,提出了一种基于视觉跟踪式自准直仪的十字线提取算法.对图像进行预处理后,进行轮廓提取获得十字线像素级边缘,采用改进的一阶微分期望法精确确定十字线亚像素边缘,利用直线拟合获得边缘直线方程,从而获得精确的十字线中心.实验结果表明,该方法具有...     

基于机器视觉薄零件高精度测量技术的研究

为快速准确检测薄零件几何量精度,提出了一种基于机器视觉的检测方法。根据具体的视场和精度要求,完成电荷耦合元件(CCD)传感器、镜头、光源等选型与硬件系统设计。开发了软件系统,采用双三次插值法细分图像后提取亚像素边缘,变权重最小二乘法拟合出零件轮廓的圆弧和直线,自动计算零件的圆度误差,中心距尺寸误差,并判断其是否合格。通过齿轮泵中间体零件的检测结果表明,本系统能快速准确检测中高精度(IT7级)薄零件的几何量精度,满足实际应用的需求。     

基于机器视觉的零件尺寸测量

提出了一种基于机器视觉的非接触测量方案,力求把非接触测量手段与零件尺寸测量问题更有效地结合起来。采用超分辨率重构技术消除噪声以及由有限检测尺寸和光学元件产生的模糊,从图像中获得更多的细节和信息。利用最小二乘回归亚像素边缘检测技术进行边缘定位及角点提取。基于机器视觉CCD摄像机采用线性回归法进行摄像机的标定。最后,实验分析和比较了基于机器视觉的零件尺寸测量的应用效果。     

基于视觉图像的微小零件边缘检测算法研究

高精度的微小零件边缘检测中,传统边缘检测算法存在实际应用可操作性较差,检测结果难以达到精度要求等问题.为了提高边缘检测精度.提出了基于Soble算子的改进算法.该算法扩展了Sobel算子边缘检测的模板,并对扩展的梯度方向图进行了细化处理.而后在梯度图像上实现多项式插值亚像素细分,从而完成对目标边缘的精确定位.实验结果表明,该方法的定位精度为0.20 pixel.满足微小零件在实际检测的精度要求.     

基于机器视觉的螺纹识别系统

许多传统螺纹的检测技术工序复杂、效率低、成本高,已不能满足现代工业高效发展的需求．因此要建立一套以机器视觉识别技术为核心的视觉传感和图像处理系统,利用CCD获取螺纹基本图像,并通过数字图像处理技术和模糊模式识别方法对螺纹几何参数进行自动识读并加以识别。     

全自动晶片焊线机视觉检测系统的研究

全自动晶片焊线机是晶片生产的关键设备之一,其视觉系统是设备的核心技术所在.视觉系统决定了晶片的检测和定位精度.介绍了基于机器视觉的全自动晶片焊线机的专用芯片视觉检测系统的工作原理和设计结构,着重阐述了视觉系统的软件和硬件设计过程,以及用于晶片检测定位的图像处理算法.实验表明,系统在速度和精度上都可满足焊线生产的需求,对于自动晶片焊接设备的自动化、智能化和产业化有一定的参考意义.     

晶片焊线机视觉检测算法研究

全自动晶片焊线机是晶片生产的关键设备之一,其视觉检测系统是设备的核心技术所在.视觉检测技术直接影响晶片检测定位精度和焊接机的工作效率.分析了晶片检测原理和方法,研究了基于图像处理技术的晶片检测和定位算法,着重讨论了灰度模板匹配和二值模板匹配的方法.实验表明,系统在速度和精度上都可满足焊线生产的需求.     

基于CCD图像的圆度误差测量的研究

介绍了一种基于CCD图像的圆度误差测量系统,给出了利用数字图像处理技术进行图像采集、预处理、二值化、边缘检测、轮廓提取等,进而对圆度误差进行评定,分析了误差产生的原因.试验证明,用该方法提供圆度误差的评定是可行的,并具有先进性和实用性.     

一种基于图像处理技术的继电器触点间距智能检测方法

基于图像处理技术, 采用嵌入式机器视觉处理系统, 设计了一种用于继电器触点间距的智能检测装置和方法。在硬件方面, 以Cortex-A8处理器为中心, 将控制、处理与测量于一体, 并采用红外光源作为照明系统, 抑制金属触点的光发射; 在算法方面, 以继电器触头静触片的接触点图像区域为特征图像, 并采用多分辨率金字塔分层匹配技术, 实现对检测对象的准确识别和定位, 同时根据继电器内部组件位置的对应关系, 确定继电器触点边缘检测区; 在检测区内, 先采用像素级的边缘检测算法确定两接触点边缘后, 再利用亚像素边缘检测技术, 实现边缘的精确定位, 并检测出继电器触点间的最短距离。本文所提出的方法对继电器质量检测和性能评估具有重要的意义。     

基于海天线的双目视觉图像对校准方法研究

结合海空背景下图像特点与双目视觉测量的需求,提出一种基于海天线的双目图像校准方法,采用Sobel算子对图像进行边缘检测并做二值化处理,利用Hough变换算法提取和定位海天线,根据参数空间返回的参数值对图像进行旋转和平移变换。实验结果表明,该方法能够有效地实现双目图像对的行对准,可操作性强,对计算机视觉技术的进一步应用具有促进作用。     

双CCD视觉传感器测量分辨率和有效视场的理论研究

综合分析了ＣＣＤ视觉传感器中测量分辨率，有效视场，两个ＣＣＤ摄像机摆放姿态以及ＣＣＤ本身各参数之间的关系。利用这些关系可指导立体视觉传感器的结构设计。     

机器视觉在车辆外廓尺寸检测中的技术研究

针对国家治理车辆超限工作的开展,以及车辆外廓检测中面临的测量物体大、距离远和测量难度大等问题,本文提出了一种新型的车型外廓检测方案,利用了机器视觉和激光光幕的精确性与可靠性,进行了系统设计以及实验验证.系统可自动对行进中的车辆进行非接触式测量,在规定的车速(≤10 km/h)内带来的测量误差小于1％,测量时间小于60 s,且系统运行稳定可靠.可有效地提高车辆外廓检测的自动化程度和测量精度,且本系统的硬件成本低,适用面广.     

基于双目视觉的三维车辆检测算法

立体区域卷积神经网络(Stereo R-CNN)算法具有准确、高效的特点,在一定场景下的检测性能较好,但对于远景目标的检测仍有一定的提升空间.为了提升双目视觉算法的车辆检测精度,提出一种改进的Stereo R-CNN算法.该算法将确定性网络(DetNet)作为骨干网络,以增强网络对远景目标的检测;针对左右目视图的潜在关...