大轴激光清洗的视觉检测方法研究

为实现大轴激光清洗效果的视觉检测判断,以大轴表面漆层为研究对象提出了一种清洗效果的判定方法,并对其可行性进行了实验分析。根据激光清洗工艺设计了自动清洗装置,使用工业相机采集漆层表面图像,通过中值滤波和直方图均衡对图像进行预处理,采用阈值图像分割法对图像进行特征提取,并设计了特征判断函数来完成对清洗效果的最终识别。实验结果表明,单次检测时间最大量级在0.1s,在高精度检测要求下,检测合格率能达到98%,符合大轴激光清洗检测在时间和准确性上的要求。

一种基于机器视觉的铅酸蓄电池尺寸检测方法

国内废旧铅酸电池回收效率较低,仍停留在人工分拣与回收处理阶段。为此,提出一种基于机器视觉的智能拆解方法。通过工业相机采集铅酸电池图像后,通过去噪、二值化、连通域提取、边缘检测与作边缘最小外接矩形完成尺寸检测,通过HSV色彩分割、Blob连通域检测完成槽数检测,依据所得的相关检测信息控制切割机对废旧铅酸电池进行切割与回收,实现了高速、高精度检测,提高了电池的回收率及回收效率,减少了对环境造成的污染。

面向大型冶金轴件的激光清洗装备的研发

为了实现废旧重型装备表面损伤检测与再制造循环利用,以大型冶金轴件进行表面清洗与修复为例,考虑到其自重大、表面特征复杂、传统清洗方法耗时耗力等特点,提出了一种基于机器视觉的废旧重型冶金装备表面无损激光清洗与主动柔性控制的智能化再制造装备的研发方案。通过循环利用现有的废旧机床及零部件,完成了清洗装备的各项功能结构单位的专项设计,降低了研发设计成本,实现了激光清洗时的检测、判定与传动的联合控制,对推进废旧装备再制造循环利用的发展具有重要意义。