机器视觉系统在螺钉多尺寸自动化检测中的应用

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。

第24卷 2005年 第11期 11月 机械科学与技术 mechanicalscienceandtechnology vol.24 november no.11 2005 收稿日期:20041026 基金项目:国家自然科学基金项目(50175027)资助 作者简介:刘苏宜(1974-),女(汉),江西,博士研究生 e2mail:irishlsy@163.com 刘苏宜 文章编号:100328728(2005)1121296205 视觉系统在机器人焊接中的应用与展望 刘苏宜,王国荣,钟继光 (华南理工大学,广州　510640) 摘　要:随着焊接生产自动化和智能化程度的提高,视觉系统在机器人焊接中的重要性日益凸显。本文简述了机器 人焊接中视觉系统的分类、原理、特点及适用性,综述了视觉系统在机

-1- 螺栓和螺钉通孔尺寸（gb/t5277－1985） 螺纹规格dm1m1.2m1.4m1.6m1.8m2m2.5m3m3.5m4m4.5m5m6m7m8 螺纹直径 精装配1.11.31.51.722.22.73.23.74.34.85.36.47.48.4 中等装配1.21.41.622.12.43.23.43.94.555.56.67.69 粗装配1.31.51.82.22.42.63.73.64.24.85.35.86.67.610 螺纹规格dm10m12m14m16m18m20m22m24m27m30m33m36m39m42m45 螺纹直径 精装配10.513151719212325283

通过机器视觉技术设计一种可同时检测圆形工件多角度的在线视觉检测系统,根据等腰直角棱镜的光线折射、反射特性,计算光线入射角与棱镜出射角关系式,并求出光源与棱镜的安装角度关系,入射光线与棱镜表面的呈现角度,设计一套视觉检测结构,并计算各检测尺寸值与原尺寸值的关系式。该系统可应用于全自动螺栓视觉筛选机,实现螺栓快速稳定检测。

针对传统的接触式测量方法存在需要和零件接触以及测量时间和人为因素等局限性,研发出基于机器视觉的大型零件尺寸测量系统,从而满足产品的非接触、测量速度快、测量精度高、实时显示等测量要求.在基于机器视觉的大型零件尺寸测量系统中,首先对于采集的图像进行预处理,针对采集图像存在噪声等因素的影响,利用小波去噪完成对图像的平滑去噪;其次,选取sift(尺度不变特征转换)算法进行图像配准,选择基于加权平均的帽子函数加权平均融合算法无缝隙的完成图像融合,从而完成图像的拼接.然后,基于canny检测算子提出了一种改进的单像素边缘检测方法用于提取零件图像边缘轮廓.最后,对提取的图像边缘轮廓进行几何量的实验测量并分析实验数据.基于机器视觉的大型零件尺寸测量系统不仅操作简单,价格低廉,而且测量上能够在误差的允许范围内快速测量出零件的尺寸.

在总结引发钢化玻璃产生自爆的原因的基础上,针对有缺陷玻璃和无缺陷玻璃的光学特性差异性和人工检测缺陷玻璃的局限性等问题,提出采用机器视觉技术对钢化玻璃的缺陷进行检测。首先分析了钢化玻璃缺陷检测的光学基本原理,然后给出了缺陷检测系统的基本结构设计,最后探讨了针对钢化玻璃自爆的机器视觉检测系统的技术要点。试验结果表明,利用机器视觉技术能够快速、可靠、准确地检测出含有缺陷的钢化玻璃,从而避免其在使用中出现自爆。

为了满足针对手机屏幕玻璃的尺寸和崩边的高精度检测要求,设计了一种基于最小二乘法的手机屏幕玻璃尺寸检测及崩边评价方法。通过采用线阵相机实时地采集高精度的图像,同时对目标边缘像素进行基于灰度的采样并用最小二乘法进行拟合比较,再对定位后的目标边界进行分段的二次拟合,最后建立模板以及误差响应函数对玻璃边缘与拟合结果进行高通滤波后的误差统计,利用层次凝聚聚类可以获得准确的崩边位置和崩边大小。为了验证方法的可行性进行了实验,实验结果表明,崩边的检测率达100%,误检率为2%,尺寸检测误差小于0.05%,尺寸检测误差约为0.04mm。该方法能较准确地检测手机屏幕玻璃尺寸和崩边,同时具有精度高的优点,并满足了实时检测要求。

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。

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。

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

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。

螺栓螺钉通孔尺寸

自攻螺钉螺纹尺寸对照

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.

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.

max3.13.654.154.655.26.28.222.533.544.5568 min33.544.55681.92.42.93.43.854.354.855.857.8 max2.22.633.33.74.561.51.92.32.733.43.84.66.1 min2.12.52.93.23.54.35.81.41.82.22.62.93.33.64.45.9 max———————1.41.82.22.62.93.33.64.45.9 min———————1.21.622.42.733.345.4 1.061.411.591.812.122.542.820.630.911.

介绍了基于机器视觉的螺母垫圈自动分拣系统的工作原理、系统组成及检测算法。该系统能够对生产线上螺母垫圈的内外圆直径、同轴度等进行实时动态检测,并触发分拣子系统对螺母垫圈废品予以剔除,实现了产品关键尺寸快速检测和等级分类。

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。

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。