颜色模型在脱绒棉种检测分级中的应用

颜色模型是基于机器视觉技术实现脱绒棉种外观颜色分级的关键。本文对机器视觉中常用的RGB、XYZ、CIEL＊a＊b＊、HIS等不同的颜色模型进行了对比研究,结果表明适合脱绒棉种检测分级的颜色模型为HIS模型;并对大量棉种图像进行研究,通过结果确定I分量为脱绒棉种分级的重要参考标准,这一结论可为实现脱绒棉种的自动检测分级提供的理论依据。     

基于机器视觉的O型密封圈外观缺陷检测

针对O型密封圈表面细微缺陷检测困难的问题,提出了一种基于6光度立体法和图像综合特征分析的密封圈缺陷检测方法。首先采集6个不同光源角度的图片,利用光度立体法重构表面梯度图和反射率图。然后将表面梯度图先转化为平均曲率和高斯曲率图像,再转化为灰度图并使用固定阈值分割出缺陷区域。将反射率图经高斯滤波后,采用局部的均值和方差阈值分割缺陷区域。最后,对得到的缺陷区域连通域特征分析并准确选择出缺陷。实验测试结果表明,该方法对密封圈表面存在熔痕、凹凸、流痕等细微缺陷有较好的效果。在所设计的密封圈质量检测系统的应用中,检测准确度大于98.4%,能解决目前工业中存在的密封圈缺陷检测识别率不高的问题。     

5MZX-96脱绒棉种色选机的设计研究

本文根据新疆棉种生产现状,提出一种新的棉种分选加工方式——色选,介绍了5MZX-96脱绒棉种色选机的结构组成、设计思想、设计原理以及一些主要的工作部件的研制及试验过程。     

DIP外观缺陷机器视觉检测系统

设计简单光学成像系统实现单个面阵CCD的三维机器视觉检测,利用图像顺序形态学以及基于知识的阈值选择算法对双列直插式芯片DIP（Dual Inl i ne Package）管脚图像进行预处理,检测过程引入质量控制图方法分析系统误差对系统稳定性的影响,采用时间序列建模预测系统检测误差并调整检测结果.实验结果表明系统检测精度高,实时性好,满足多种DIP在线检测的要求.     

基于机器视觉的小齿轮质量检测研究

研究机器视觉检测系统小模数齿轮质量检测中的应用,着重于研究机器视觉检测系统设计即系统设计中各部件选型技巧,应用了HALCON软件进行图像分析处理,通过软硬件合理搭配使检测系统达到速度和精度上的要求。     

基于机器视觉的胶囊缺陷检测装置设计

针对单一角度采集的图像检测样本存在的高误检率、错误率等问题,文章提出一种特殊的打光方案及相机安装方案,实现对胶囊360°全方位的缺陷检测,利用彩色相机填补了胶囊异色点、黑点,印字、小切口以及混批等缺陷不能检测的空白。在胶囊有序传送的前提下,提出"隔组间排"原理,以更多时间和空间使电磁铁伸缩杆完成踢废动作,平衡"传送效率""检测效率""踢废效率"三者之间的矛盾,提高设备的处理能力,实现胶囊的缺陷检测。     

基于机器视觉产品尺寸在线检测的实践研究

利用机器视觉对大批量产品零件进行在线检测已成为一种控制产品零件质量的重要方法之一。文中基于L abV IEW软件和PLC控制,针对气动垫片零件,着重论述了机器视觉在线检测方法、工件尺寸检测原理和误差分析,设计了一套可进行产品在线100%检测的装置,实现了产品关键尺寸快速检测和等级分类。     

脱绒棉种介电常数与含水率的关系

脱绒棉种含水率是影响棉种的介电常数的关键因素,为给脱绒棉种介电分选关键参数的后期研究提供依据,利用介电常数的测量装置以及MA45C-000230V1水份测量仪等装置对脱绒棉种介电常数与含水率等因素进行了试验,运用SPSS软件对脱绒棉种介电常数进行了方差分析和残差分析,并分析了脱绒棉种介电常数与棉种含水率二者之间的关系,以及脱绒棉种介电常数的区间估计和预测。结果表明:脱绒棉种介电常数与棉种含水率之间最优回归方程为^Y=10.606+90.943X,统计数据点与回归方程线拟合良好;棉种含水率为0.07时介电常数的估计区间为[15.80878,18.13587],预测值为16.9723。     

基于线阵CCD的脱绒棉种色选机光学系统的设计

脱绒棉种色选机的检测系统是整台色选机的核心系统,而光学系统是其中重要的一部分,它关系到棉种能否在CCD光敏元上成清晰的像,从而直接影响色选机的色选精度。本设计主要采用柯拉照明系统以及与之相配合的物方远心光路作为光学成像系统的光路,对整个光学系统进行了理论分析。实验证明:利用此光学系统可以获得清晰的红种和合格棉的模拟电信号。     

脱绒棉种介电分选机电场的有限元分析

针对目前脱绒棉种介电选种机存在的分选电场不稳定,分选效果不佳等问题,对双绕线圈滚筒电场模型进行了研究.根据介电选种机分选滚筒上双绕线圈缠绕的特点建立了分选电场的数学模型,利用ANSYS软件对介电选种机分选电场进行有限元数值分析.通过分析得出:双绕线圈表面的电场强度分布是不均匀的,其分布曲线近似于正弦曲线,在两电极的接触点取得最大值,在保证电极耐压安全性的前提下应尽量增大分选电压并减小绝缘层的厚度,此结论为进一步对滚筒电极的优化配置提供了可靠的理论依据.     

基于RGB模型脱绒棉种质量与颜色特征的相关性分析

为了得到脱绒棉种质量与其表面颜色特征之间的关系,采用CASIO数码相机拍照,利用图像处理技术提取脱绒棉种表面颜色特征,并严格按照GB/T3543.4-1995进行发芽试验,采用线性回归和逐步回归的分析方法,探讨了RGB颜色模型下脱绒棉种颜色特征与发芽势、发芽率之间的相关性。结果表明:多个颜色特征参数与脱绒棉种质量存在显著相关性。该研究为基于RGB颜色模型对脱绒棉种实施快速、有效的分选提供了理论依据。     

一种基于智能相机的机器视觉系统的设计

从传统机器视觉系统的概述入手,介绍了智能相机机器视觉系统的特点、组成,从硬件、软件两方面给出了智能相机机器视觉系统的开发思路;智能相机机器视觉系统的开发,主要利用实验室开发平台来仿真工业生产线,实现系统的各项功能;结果表明：该开发平台完全可以移植到工业生产线中,具有较强的实用价值。     

基于机器视觉的食品缺陷检测系统研究

为解决食品生产过程中产品残缺问题,研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法,以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统,对单目摄像机进行标定,利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;最后对处理完成图像进行区域检测,得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%,并满足高精度、实时性的要求,为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。     

基于SBB工艺的机器视觉系统

随着硬盘生产工艺的不断进步，硬盘磁头越来越小，硬盘的体积也越来越小，容量却越来越大。硬盘磁头组装件生产工艺主要有GBB和SBB。GBB工艺由于无法适应小磁头生产而必将被依赖于机器视觉的SBB工艺所取代。因此开发SBB工艺的机器视觉系统已是迫在眉睫。这里研究了机器视觉原理及SBB工艺，开发出满足硬盘磁头组装件生产所需的机器视觉系统。     

基于机器视觉技术的射击训练系统

简述了机器视觉图像识别技术在射击训练中的应用,并从硬件、软件组成及工作流程等方面对其进行了系统介绍,系统完成后可降低射击训练成本,提高报靶速度、精度。     

机器视觉多角度平移式三维测量方法研究

针对机器视觉平移式三维扫描系统测量过程中容易出现的光线局部遮挡问题，提出了增加旋转式辅助测量装置的方法，并解决了由此产生的数据拼接问题，最终实现了对三雏物体的全景扫描测量。     

基于机器视觉的整经机断纱检测系统

针对目前纺织行业整经机断纱检测可靠性低、灵敏度差等问题,开发了一款智能相机,实现了基于机器视觉的断纱自动检测系统.系统硬件结构以智能相机为核心,结合可编程逻辑控制器和触摸屏等设备实现机电一体化检测,提高了系统检测的灵敏度.视觉算法将复杂的二维信号转换为一维信号,从一维信号中自适应提取信号的极值,根据极值信号统计纱线根数,得到检测结果.针对现场图片存在噪声干扰的问题,提出基于局部信号相关性判断和极值点修正等信号极值选择方法,提高了系统检测的可靠性.实际应用表明,该断纱检测系统具有较好的检测灵敏度和可靠性,能够有效提高整经机的整经效率.     

基于机器视觉的芒果检测与分级研究

为了提高贵妃芒果检测与分级的准确率和效率,首先用标定好的工业相机对芒果进行拍照,然后使用HALCON对芒果图像进行灰度化和图像分割预处理,接着提取芒果面积、果形指数、成熟度、缺陷面积和缺陷个数5个特征参数并归一化,把它们分别作为GMM、MLP、SVM和KNN分类器的输入向量,并以芒果的4个等级作为分类器的输出向量,最后以每级120个训练样本,60个测试样本分别对4种分类器进行训练和测试。结果表明4种分类器的平均准确率依次为92.5%、93.75%、98.75%和98%,准确率较高,有一定的实际应用价值。     

基于机器视觉的零件自动装配系统

针对工业装配生产线的削刀架自动装配问题，基于机器视觉技术，构建了一套在线机器视觉系统．采用特征值方法识别零件，并通过质心法结合特征点及最小二阶矩进行定位．利用带有透镜径向一阶畸变的小孔摄像机模型，采用径向排列约束（RAC）2步标定法对摄像机进行了标定，并在线验证．实验结果表明，该方法可获得很好的识别效果，识别零件正确率100％，系统工作时间约300ms，满足装配作业的实时性和精度要求．     

基于机器视觉的表面缺陷检测研究综述

表面缺陷是工业产品生产中不可避免的问题,如果不及时发现并处理,将会影响产品的表观质量及性能,导致企业生产效益下降。基于机器视觉的表面缺陷检测方法在一定程度上克服了传统人工检测方法的检测效率低、误检及漏检率高的问题,在现代化的工业生产中得到了广泛的应用。本文归纳总结了近年来机器视觉表面缺陷检测领域的研究成果,分析了国内外缺陷检测技术的研究现状,阐述了机器视觉缺陷检测系统的组成及工作原理,综述了视觉缺陷检测所涉及到的相关理论和应用方法,比较了主流机器视觉检测方法的优缺点,并指出了现有机器视觉缺陷检测技术存在的问题,对以后的发展趋势进行了展望。