车顶焊缝涂胶机器人智能视觉系统设计与实现

车顶焊缝是车身密封性最重要、最常用,也是最薄弱的一环,同时也是车身密封性检测中重要组成部分。为了提高车顶焊缝的涂胶质量,必须对其进行准确的检测与涂胶控制。为了使焊接机器人能与车顶焊缝同时实现涂胶,以激光跟踪仪为主要测量仪器,针对车顶焊缝涂胶的需求,设计了一套基于激光跟踪仪的视觉系统,并在此基础上提出了一种基于圆心检测的涂胶策略。该系统能在焊枪扫描过程中实时识别目标对象,通过对目标对象的距离、旋转角度和圆心等参数进行测量,实现对涂胶路径的实时控制。

足球机器人全局视觉系统的快速标定方法

足球机器人全局视觉系统为决策系统提供机器人位姿信息,决策系统进行机器人的路径和动作规划;竞赛规则要求视觉系统必须现场安装调试,因此标定过程必须快速有效,且具有较高的精度;针对足球机器人全局视觉系统的特殊应用场景,提出了一种基于两步法简化标定模型的快速有效标定算法;利用近似欧拉角旋转矩阵建立摄像机标定模型,确定需要求取的摄像机内外参数,根据标定模型,对内外参数的求解过程进行了推导;借助场地上现有的一些标志点作为靶标,对模型的内外参数进行分步求取初始值,并利用L-M优化算法对摄像机内外参数进行分步优化求取精确值;通过实验分别从标定误差和机器人动作实现效率两个方面与其他标定算法进行对比,验证了该算法具有较高的标定精度;实验表明,本算法的优点在于不用借助专门的标定靶标,即可快速有效完成相机标定,标定精度可达±1 mm,完全能够满足决策系统的控制精度要求,且标定过程简单易实现。

高校钢琴教学中视觉系统协同能力培育路径

高校钢琴教学中,除涉及演奏技术、乐理知识之外,亦关联着教育学、心理学、生理学维度的相关知识,学生只有在接受教育后提升各项感官系统协同的能力,才可真正实现高校钢琴教学目标。文章探讨高校钢琴教学中视觉系统协同能力的培育路径,旨在推动我国高校钢琴教育期间,让学生发挥视觉系统协同的能力,提升其学习效果与演奏水平,为自身未来音乐素养、钢琴演奏素养的发展奠定良好基础。

多目视觉系统在电芯自动上料设备中的应用

通过对多目视觉系统的研究与验证,探讨了电芯自动上料设备中多目视觉系统的配置要求、部署方案、现实意义,解决了工业机器人在抓取过程中存在的定位不准确的问题,极大适应了电池电芯出厂包装中电芯分布零散、分布层次较多的实际状况,解决了现有行业生产过程中存在的设备抓取效率低、定位准确度差、实际生产过程稳定性差等问题,大大提高了生产效率。

水下捕捞机器人视觉系统发展趋势分析

为突破作业环境、劳动力等因素对渔业发展的制约,解决当前水下捕捞能见度低、机器人识别分辨率低等问题,促进渔业向现代化转型升级,从学术角度梳理、分析国内外水下机器人视觉系统关键技术发展趋势,为相关研究提供参考。基于CiteSpace软件,分别选取中国知网(China National Knowledge Infrastucture,CNKI)的数据库和Web of Science的核心数据库的文献样本,从发文量分布、关键词共现图谱、关键词时间线图谱等方面完成可视化分析,并对水下捕捞机器人作业环境、视觉系统技术进行阐述。发文量和关键词时间线图谱表明,国内外水下机器人视觉系统关键技术的研发均经历初始阶段、探索阶段和成长阶段。关键词共现图谱分析表明,人机交互、识别算法设计等方面是水下机器人视觉系统相关研究的热点。未来,水下捕捞机器人视觉系统发展应聚焦智能化、自主化,重点解决目标检测优化、水生物数据库建立、数字化系统构建等多方面难点问题。

工业机器视觉系统在干熄焦提升机中的应用

针对干熄焦提升机吊钩合钩过程中可能发生的脱钩生产事故,采用工业机器视觉系统进行检测。通过工业机器视觉系统提供的图像判断,可以实现提升机吊钩合钩过程中异常现象的智能感知,减少了人工检查干熄焦关键工序的错误率和不确定性,提高了干熄焦的生产效率和安全性。

基于双目视觉系统下建筑测绘仪前景分析

阐述了基于双目视觉系统下的建筑测绘仪的社会化应用与市场前景。首先对此类产品的技术性能、技术壁垒、应用场景进行了介绍,其次描述该产品的技术性能优势,再次介绍了产品应用现状,最后从市场需求和行业价值的角度方向讨论了产品的应用前景。其大幅度地提升了室内测绘的效率,为建筑测绘提供了一个高精度、高效、傻瓜式的工具。

智慧视觉系统在发动机生产检测上的应用

随着工业4.0时代的到来,生产过程向自动化、智能化、柔性化方向发展,传统依靠人工经验目视检查的方法面临着新的挑战。随着人工智能技术的迅速发展,某发动机工厂实现了工业生产的自动化和智能化,而机器视觉是人工智能中最重要也是最有应用前景的一个方向,它从复杂、多变的视觉信息中提取出有效的信息,并对其进行分析、理解和处理,从而实现对工业产品的自动检测和智能识别。本文通过观察发动机生产过程中的现状,描述出将智能视觉系统应用于发动机的制造检验中,利用图象处理技术来完成发动机关键零件的尺寸和质量的检验。

工业机器人视觉系统在电气自动化中的应用探究

近年来工业机器人得到快速发展,良好的灵活性、自动性、通用性、可编程性等优势使其具有强大的适应力,能够适应各种应用场景。视觉系统是工业机器人得以正常运行的重要部分,可通过对图像进行采集、处理、分析,获取目标物体的位置、形状、外观等信息,以此为依据通过相应的程序生成执行指令,对机器人行为进行自动化控制。将其应用于电气自动化领域,可达到事半功倍的效果,在识别、检测、定位、测量等方面都有着良好的应用效果。本文对工业机器人视觉系统的相关技术进行分析,并探究其在电气自动化领域的应用。

城市形象视觉系统的构成要素探究

当今城市化迅猛发展,人们生活在城市中,随时可以感知城市,人所拥有的感觉也都能在城市空间中得以释放。其中,视觉作为最基础也是最重要的感觉,不仅可以通过城市中具体的事物感知和获得,也可以通过城市空间、距离等因素进行把握,从而使我们形成对于城市的形象印象、情感与记忆。由于视觉功能在人们认知城市的过程中的作用重大,并且在一定程度上可以取代其他人体感觉,因此从城市形象角度出发,探究视觉系统在人们认知城市形象的过程中所体现的职能及构成其视觉系统的要素。

VI理论指导下高校档案馆视觉系统建设的价值阐述与实现路径研究

随着时代发展,越来越多知名企业、事业单位、高校开始重视自身品牌形象建设,视觉系统在这些领域已有较为成熟的应用和发展。近年来,高校档案馆开始尝试视觉系统建设,但至今进行仍缓慢。文章以视觉识别(VI)系统理论为基础,通过合肥工业大学档案馆尝试进行视觉系统创建的经验,从必要性、特点、存在问题等方面,探讨高校档案馆视觉系统建设的价值和路径。

智能车辆视觉系统中车道线与车辆识别技术研究

本文就智能车辆视觉系统中车道线及车辆识别技术展开深入的研究探讨,在简述车道线及车辆识别技术的基础上,分别对车道线识别方法及车辆识别算法展开具体的研究,并提出基于光流法确定动态感兴趣区域以加快车道线识别,基于卷积神经网络的车辆识别算法。通过具体的应用分析,可知两种算法均有着较好的应用测试效果,能够帮助驾驶员较好的避免交通事故。

乐橙发布极境X10系列智能锁,瓴洞视觉系统,以AI技术革新家庭安全体验

在智能科技日新月异的今天,智能锁的进化故事该怎么写?乐橙智能锁为我们掀开了新的篇章。10月23日,乐橙智能召开了一场盛大的新品发布会,正式推出了其最新一代的智能锁产品——极境X10系列。该系列包含X10 S和X10 MAX两款,有深空灰、琥珀金、星辰紫3种配色。

倍加福PXV视觉系统打造准确高效的半导体AMHS天车系统解决方案

在科技日新月异的今天,芯片产业正悄然发生着一场行业变革。从航天飞机到高铁渡轮,从手机平板到日用家电,无处不在的芯片,正是这场变革的核心。而在芯片的生产线上,一个智能化、高效率的半导体工厂成为了这场变革的重要舞台。其中,AMHS自动物料搬运系统扮演了至关重要的角色。本篇内容,我们将聚焦半导体AMHS天车系统,为您深入揭秘倍加福基于视觉原理的绝对位置定位系统PXV,为半导体AMHS定位解决方案开启新篇章,助力行业向更高效率和更准确的生产迈进。

立体视觉系统的分析与设计

讨论了立体视觉系统的性能以及参数变化的影响。研究表明，观察者能够感到三维效果而又不引起眼睛过度疲劳的空间区域范围以及最小可察觉深度距离等都可由系统几何光学参数控制。由于在深度方向和ｘｙ平面上的放大倍数不同会引起三维图像的畸变。最后通过一个例子说明了调整系统参数来满足三维系统性能要求的基本设计方法。

无人艇视觉系统多类水面目标特征提取与识别

针对海浪、海雾会造成无人艇视觉系统采集的视频图像模糊,影响目标特征提取和识别,且单一特征提取不能有效识别水面多类目标问题,在对无人艇采集的视频序列图像进行海雾去除和电子稳像预处理的基础上,提出一种多类水面目标组合特征提取和识别方法。首先分割清晰化后的图像,实现目标背景分离;然后提取不同目标几何特征、不变矩特征和纹理特征;最后采用基于组合特征和主分量分析降维的分级BP神经网络进行目标识别。通过实测、网络搜索和3D建模获得礁石、岛屿与船只3大类目标样本库,在MATLAB7.9下进行仿真研究,结果表明:多类水面目标组合特征提取和识别方法能有效实现无人艇视觉系统对海面3大类常见目标的分类识别,识别正确率达到85%以上。

苹果采摘机器人视觉系统研究进展

视觉系统是苹果采摘机器人最重要的组成部分之一,它在一定程度上决定了苹果采摘机器人完成采摘任务的质量及速度。为明确苹果采摘机器人视觉系统所面临的挑战及未来研究方向,该文首先对世界各国现有苹果采摘机器人的研究情况从视觉传感器类型、视觉系统硬件组成、采摘成功率及作业时间等方面进行了概述,然后分别对现有苹果采摘机器人视觉系统中苹果图像分割方法、受着色度、光照、表面阴影、振荡、重叠及遮挡等影响下的苹果目标的识别与定位方法、苹果采摘机器人视觉系统对枝干等障碍物的识别方法以及视觉系统中双目视觉技术立体匹配问题进行了综述,进一步分析了苹果采摘机器人视觉系统中存在的问题,指出视觉系统结构的优化、视觉系统中智能算法的优化、提高视觉系统的实时性、振荡苹果目标的识别与定位、视觉系统受振动影响时苹果目标的识别与定位及提高视觉系统的性价比等方面将成为未来重点研究方向,为深入研究苹果采摘机器人视觉系统提供参考。

基于人类视觉系统的图像感知哈希算法

图像感知哈希(Perceptual Hashing)是一门新兴技术,它通过对图像感知信息的简短摘要和基于摘要的匹配,来支持图像的认证和识别,具有广泛的应用前景.目前关于图像感知哈希的研究主要集中在图像特征的提取上,但是特征的选择缺乏对人眼视觉特性的考虑.本文从不同的侧面提出几种基于人类视觉系统的图像感知哈希算法.通过这几种算法之间和已有传统算法之间的测试比较,结果表明考虑了人眼视觉特性的图像感知哈希算法在鲁棒性和区分性上能够得到提高,算法给出的感知距离度量更符合人的主观感受.

西红柿采摘机器人视觉系统的目标提取

提出了基于色彩分通道法的果实目标提取方法。该方法是先将彩色图像在色彩空间中分解成多个单通道图像,再对每个通道图像进行分割,最后综合各通道结果得到彩色图像的整体分割结果。采用该方法对西红柿图像在Lab色彩空间下进行试验,结果表明此方法简单快速,得到的果实目标较清晰准确,可满足图像后续处理的需要。

水果采摘机器人视觉系统的目标提取

在田间对作物的果实图像进行实时、准确地目标识别提取 ,是采摘机器人视觉系统的关键技术 ,而目标提取的实质是图像分割。大部分水 (蔬 )果处于采摘期时 ,表面颜色与背景颜色存在较大差异 ,而同一品种果实表面颜色相近 ,体现为在色彩空间果实表面颜色和背景颜色存在着不同的分布特性。根据这一特性 ,提出了一种基于色彩空间参照表的适用于水果采摘机器人视觉系统果实目标提取的图像分割算法。该算法先由果实样本图像建立色彩空间参照表 ,再根据色彩空间参照表采用一种类似于“卷积”的方法进行图像分割。与现有其他方法比较 ,本方法基于彩色的信息处理 ,可将背景除去得更干净 ;对背景不做分割处理、无复杂运算 ,有利于机器人实时图像处理。采用该算法分别对草莓、橙子、西红柿的图像在L a b ,HSV ,YCbCr 色彩模型下进行了实验 。