机器视觉的螺母垫圈分拣系统设计

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。

螺母和垫圈

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。

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、优越性和应用摘要分 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。 abstract:thispapermainlydescribesthetypicalapplicationofthe machinevision,anditbrieflyanalysesmachinevisionfeatures, advantagesandapplicationofclassification,andparticularlyintroduces theapplicationofmachinevisiontechnologyintheprintingindust

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。

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。

针对fpc(柔性印刷电路板)缺陷的特点,设计了基于机器视觉的嵌入式检测系统;该系统以线阵ccd为视觉传感器,dsp为处理器核心,完成图像的采集和存储;基于局部自动阈值分割后的二值化图像,采用多尺度的数学形态学抑制噪声,突显边缘细节;结合线宽评价和局部生长的图像匹配算法,准确实现产品缺陷定位识别功能;实验结果表明:系统能准确识别检测产品中存在的各种缺陷,图像检测速度达到了每秒20帧,具有良好的实用性。

针对铝管生产过程中对准确、可量化的自动缺陷检测系统的迫切需要,本文引入一种由图像采集、缺陷检测、缺陷处理等模块组成的铝管缺陷检测系统。平板探测器获取由x光高压电源产生,穿过铝管的x射线并把所形成的数字图像通过usb端口发送至检测服务器。检测服务器使用机器视觉算法检测图像中的缺陷。当服务器检测到缺陷时,会向pci板上指定位输出信号,报警装置接到信号后报警提醒工作人员。实验表明该系统能够自动、准确的标记出铝管中存在的缺陷,达到了系统的设计目标。

螺纹是仪器仪表和机电设备中应用非常广泛的标准零件,针对传统螺纹测量方法效率低、易引起人为误差的问题,运用机器视觉技术实现了公制、美制外螺纹的中径、螺距、牙型角等参数的非接触测量,并利用windows操作系统平台和c++builder6.0设计了螺纹测判软件系统.实验结果表明,所提出的方法和开发的应用系统可实现对螺纹参数的高效、准确测量和评判.

我公司是专业生产装载机、平地机、拌和机、轮式挖掘机等驱动桥的厂家,在多年给主机厂配套生产的过程中发现,驱动桥与轮辋辐板联接所用的轮辋螺栓、螺母、垫圈有多种结构。

序號品名規格備注序號品名規格備注 1彈簧墊圈φ3鋅31平墊圈5*8*1.0 2彈簧墊圈φ4鋅32平墊圈5*10*0.5 3彈簧墊圈φ4sus33平墊圈5*8*0.5 4彈簧墊圈φ5鋅34平墊圈6*20*1.2 5彈簧墊圈φ6鋅35平墊圈6*16*1.0sus 6螺母m4*336平墊圈6*12*0.5 7螺母m4*3sus37平墊圈6*13*0.8sus 8螺母m5*338平墊圈6*16*1.0 9螺母m5*3反牙39平墊圈10*20*1.0 10螺母m6*340平墊圈6*13*1.0sus 11螺母m2.5*241平墊圈3*10*0.8 12螺母m3*2.542平墊圈3*7*0.8sus 13螺母m3*2.5sus43平墊圈3*6*0.5su

m1.6m2m2.5m3m4m5m6m8m10m12m16m20m24 螺母厚度61701.31.622.43.24.75.26.88.410.814.81821.5 垫圈厚度930.50.650.81.11.31.62.12.63.14.156 螺栓出头长度1222.52.53.53.54.54.55.5 23344556.56.58 连接厚度102 最少需要长度103104105106108110111113117119125130135 螺栓长度系列 20 30 400 5000 60000 800000 100000005783 120000000交集 1600000

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

角螺母规格重量表 粗制半精制 610-0.36511.52.317 814-0.43616.25.674 1017819.610.99 12191021.916.32 -14221125.425.28 16241327.734.12 -18271431.244.19 20301634.661.91 -22321836.975.94 24361941.6111.9 -27412247.3168 30462453.1234.2 36552863.5370.9 42653275.5598.6 48753886.5957.3 注：1、括号内的尺寸，尽可能不采用。 2、gb41-66生产粗牙普通螺纹（a型）；gb45- 66生产粗牙和细牙普通螺纹（a型和b型）。

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。

机器视觉系统LED光源

针对传统人工喷漆伤害人体、污染环境、浪费油漆等问题,提出了一种基于机器视觉结合伺服控制的自动喷漆算法。该算法首先利用相机采集原始栅栏图像,然后对栅栏图像进行图像平滑、阀值分割、骨架提取等处理,进而得到栅栏图像一系列二维坐标,来使喷漆系统完成自动喷漆的方法。通过联机调试表明,该算法可以通过提取中心线后准确的给出中心线每个点在世界坐标系下的坐标,能够达到自动喷漆系统的要求。算法采用了高斯滤波、区域分割、骨架提取、线段拆分、坐标计算等步骤,最终可自动生成自动喷漆轨迹。

基于新疆干制骏枣的外形尺寸、滑动摩擦角等物料特性,将骏枣人为定义成a、b两面;提出采用分步检测的分级机理利用两次检测实现红枣双面检测,并对其关键机构的结构设计依据进行简要阐述;指出利用物料本身滑动摩擦力结合吸振能力较好的材料,采用分步检测的机理,能够实现红枣及其他椭球形水果的单体化喂入、全表面呈现等功能。

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。

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.

序号螺栓规格螺母(1000件)重量(kg)垫圈(1000件)重量(kg)备注 11634.1211.3 21844.1914.7 32061.9117.16 42275.9418.42 52411232.33 62716842.32 730234.253.64 83637192.07 942598.6123.06 1048 1156 1260 1364 1468 1572 1676 螺母及垫圈理论重量 4.3kg(1颗螺母和2颗垫圈重量) 非标件 国标件 1.85kg(1颗螺母和1颗垫圈重量) 2.0kg(1颗螺母和1颗垫圈重量) 2.2kg(1颗螺母和1颗垫圈重量) 3.5kg(1颗螺母和1颗垫圈重量) 4.2kg(1颗螺母和1颗垫圈重量) 1.6kg(1颗螺母和1颗垫圈