人工智能机器视觉技术的古建筑表层损伤检测

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。

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。

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。

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。

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.

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。

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。

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。

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。

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。

由于随着城市化水平以及经济飞速发展,交通停车问题日渐明显突出。如何有效解决城市停车难问题成为城市可持续发展中的关键问题之一。本文在分析当前停车场车辆检测方法基础上,研究了基于halcon0的检测方法,停车场管理人员和用户能够及时了解车场车位情况,根据车场车辆的运停情况实时对车辆车位进行管理调度控制,为存车与取车的动作提供便捷、安全的服务,极大的缩短了用户在停车场停车区道闸系统中的停车与取车时间,从而使工作效率获得提高。

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。

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.

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。

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.

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

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。

基于机器视觉的瓷砖表面质量分析

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

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