机器视觉的FPC嵌入式检测系统

介绍了一种基于机器视觉技术的非接触式螺钉在线检测系统。该系统利用ccd相机采集图像,经过拉普拉斯锐化算子、中值滤波等图像处理,可获得清晰的螺钉轮廓图像,再利用机器视觉的相关几何运算测量出各个螺钉几何参数,实现螺钉的在线检测。实验表明,该系统检测速度快、精度高,具有很好的推广应用价值。

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。

主要介绍了基于机器视觉检测技术在五金件检测系统中的应用,系统控制步进马达旋转,带动料带式的五金件前进,通过视觉成像装置(工业相机、镜头、光源)将产品形状转化为图像信号并传输到系统,系统进行图像处理,提取出需要产品轮廓并计算其尺寸数据。系统通过生产验证,取得良好的效果,具有一定的推广价值。

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。

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

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。

机器视觉系统之光源的分类 光源 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。而图像 的获取是机器视觉的核心，图像的获取系统则是由光源、镜头、相机三部分组成。光源的 选取与打光合理与否可直接影响至少30%的成像质量。所以光源是机器视觉系统中非常重 要的一部分。 作用 通过适当的光源照明设计，使图像中的目标信息与背景信息得到最佳分离，可以大大降低 图像处理算法分割、识别的难度，同时提高系统的定位、测量精度，使系统的可靠性和综 合性能得到提高。反之，如果光源设计不当，会导致在图像处理算法设计和成像系统设计 中事倍功半。因此，光源及光学系统设计的成败是决定系统成败的首要因素。 照亮目标，提高目标亮度； 突出测量特征，简化图像处理算法； 克服环境光的干扰，保证图像的稳定性，提高图像信噪比； 提高视觉系统的定位、测量、识别精度，以及系统的运行速度； 降低系统设计的复杂度

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。

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 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。 关键词：机器视觉；标签检测；字符识别；水果品质分级；缺损检测 1机器视觉的典型应用 在现代自动化生产过程中，机器视觉系统已广泛应用于工况监视、成品检验和质 量控制等领域。机器视觉系统的特点是可以提高生产的柔性和自动化程度。在一 些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器 视觉来代替人工视觉，同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量 效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化 程度，是实现计算机集成制造的基础技术。随着机器视觉技术自身的成熟和发展， 可以预计它将在现代及未来的各个行

机器视觉系统LED光源

本文主要介绍了机器视觉在led数码管光学检测中的应用,并给出了经实验过的硬件与软件的解决方案。

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.

机器视觉光源选择 一、机器视觉光源分类 opt机器视觉光源共有25大系列 1、环形光源（opt-ri系列） 特点：环形光源提供不同角度照射，能突出物体的三维信息，有效解决对角照射 阴影问题。高密度led阵列，高亮度；多种紧凑设计，节省安装空间；可选配漫 射板导光，光线均匀扩散。 应用：pcb基板检测；ic元件检测；显微镜照明；液晶校正；塑胶容器检测；集 成电路印字检测；通用外观检测。 2、条形光源（opt-li系列） 特点：条形光源是较大方形结构被测物的首选光源；颜色可根据需求搭配，自由 组合；照射角度与安装随意可调。 应用：金属、玻璃等表面检查；表面裂缝检测；lcd面板检测；线阵相机照明； 图像扫描。 3、高均匀条形光源（opt-lit系列） 特点：高密度贴片led，高亮度，高散射漫射板，均匀性好；良好的散热设计确 保产品稳定性和寿命；安装简单、角度随意

针对金属高温塑性变形工艺特点,研发一套基于机器视觉的金属成形加工温度测量系统,系统由工业摄像头和微计算机集成,通过摄像头进行图像采集和识别处理,实现工件温度即时的非接触式测量,且能获得工件测量区域的温度分布以及工件外形轮廓形状尺寸的变化,有利于对工件成形过程及成形温度进行实时的测量和控制,对高温成形加工工艺过程的测量控制具有较大现实意义。

针对金属高温塑性变形工艺特点,研发一套基于机器视觉的金属成形加工温度测量系统,系统由工业摄像头和微计算机集成,通过摄像头进行图像采集和识别处理,实现工件温度即时的非接触式测量,且能获得工件测量区域的温度分布以及工件外形轮廓形状尺寸的变化,有利于对工件成形过程及成形温度进行实时的测量和控制,对高温成形加工工艺过程的测量控制具有较大现实意义。

机器视觉光源选择 一、机器视觉光源分类 opt机器视觉光源共有25大系列 1、环形光源（opt-ri系列） 特点：环形光源提供不同角度照射，能突出物体的三维信息，有效解决对角照射 阴影问题。高密度led阵列，高亮度；多种紧凑设计，节省安装空间；可选配漫 射板导光，光线均匀扩散。 应用：pcb基板检测；ic元件检测；显微镜照明；液晶校正；塑胶容器检测；集 成电路印字检测；通用外观检测。 2、条形光源（opt-li系列） 特点：条形光源是较大方形结构被测物的首选光源；颜色可根据需求搭配，自由 组合；照射角度与安装随意可调。 应用：金属、玻璃等表面检查；表面裂缝检测；lcd面板检测；线阵相机照明； 图像扫描。 3、高均匀条形光源（opt-lit系列） 特点：高密度贴片led，高亮度，高散射漫射板，均匀性好；良好的散热设计确 保产品稳定性和寿命；安装简单、角度随意

应用康耐视(cognex)的in-sight5100-01工业视觉检测器,通过增加控制程序将卡纸缺失信号嵌入zb45型卷烟封装机控制系统,处理了产品质量缺陷隐患,具有较强的推广性。

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。

提出了基于平面ccd的瓷砖产品的表面质量检测的准则与方法.首先对瓷砖产品的缺陷特征进行分类,得到两大类结构特征——斑点结构和广义线性结构,针对这两种几何特征,本文提出两种有针对的滤波器,结果表明这种滤波方案是有效的.本文也对各种照明与视觉条件及补偿进行了详细的讨论.

耐火砖的检测以往需要在艰苦的环境下采用手工操作来完成。对传统的检测方法进行改进,将单目视觉检测技术和图像处理技术应用于耐火砖的尺寸测量。先用高分辨率的摄像机采集耐火砖的图像,再对图像进行边缘提取、连接、分割与拟合计算,提取出砖块图像的特征信息,最后根据目标平面和图像平面间的映射关系精确地计算出耐火砖的长度和宽度。实验结果表明,该测量系统结构简单、性能稳定,能够快速准确的对耐火砖实现尺寸测量。

针对目前螺纹检测精度较低,在线检测实现较难的问题,提出了一种基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法.通过工业cmos相机在线采集螺纹零件图像,经图像预处理、二值化后,进行螺纹的边缘提取及缺陷检测等.该算法由matlab编程实现.实验结果表明,该螺纹缺陷检测方法能有效识别无螺纹、少螺纹、螺距不规则等外观缺陷,且一个螺纹的检测时间在300ms以内,满足检测要求.

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。