基于SIFT算法的PCB板基准点匹配

当PCB板上载到夹具过程中,由于夹具精度,人为等因素的影响,对基板坐标产生一定偏移及旋转的影响,从而对元器件装贴精度产生影响,因此对基准点进行特征提取,但具有比较大的局限性。由此提出一种基于尺度空间的SIFT算法的Mark点匹配方法,将图像上特征转化为尺度空间特征,可以只对一个Mark点进行匹配校正,消除电路板平面上平移误差和旋转误差,通过实验证明其精度能达到0.6个像素以下的亚像素级别的精度要求。

汽车涂装节能减排的新工艺技术

节能减排是当今社会发展的重要议题。汽车制造企业作为能源消耗大户,也应顺应时代发展,积极探索汽车涂装节能减排新工艺、新技术,以降低运行成本,实现节能减排目标。对此,文章在分析汽车涂装节能减排领域的各项新工艺、新技术应用现状的基础上,对其具体应用路径展开全面分析。

干电池封口胶图像分割方法

高速高效生产是碳性电池的以后生产发展方向,而干电池封口胶质量直接影响干电池的寿命以及运输安全。利用机器视觉可以很好地检测封口胶质量,在生产线上获取的图像含有多个图像特征,无法使用单一阈值分割图像,在对比了多种阈值分割方法后,给出了一种较为理想的图像分割方案。

基于模糊PID控制的PCB微钻检测系统

PCB微钻的检测需要对微钻的运动轨迹进行精密的控制,这里在直线电机驱动的模型下进行研究分析。通过建立直线伺服电动机推针机构的系统仿真模型,详细分析了模糊PID算法以及数学模型。分别用传统的PID控制与模糊PID控制,对推针装置的推针过程进行了仿真。结果表明,模糊PID控制器能较好地实现微钻的位置跟踪,使其按照预定的运动轨迹运动,提高了检测的精度。

机器视觉技术在汽车制造生产线缺陷检测中的应用

书名:机器视觉及其应用技术作者:刘韬葛凌伟ISBN:9787111627470出版社:机械工业出版社出版时间:2019年8月定价:32.00元随着车辆制造的智能化程度愈来愈高,对生产各环节的检测要求也越来越苛刻。以汽车灯泡为例,需要经过制作、装架、封排、装头、检验等几个环节,方可进行快速自动化制造。

汽车涂装电气自动化关键技术研究

在现代化汽车制造技术中,汽车涂装质量直接关系到汽车在实际使用过程中的耐腐蚀度和美观性,受到汽车生产者以及消费者的高度关注。因此在汽车涂装过程中,必须要有一套技术优良的电气自动化技术来切实保障汽车涂装质量的提升。本文以汽车涂装电气自动化关键技术为研究对象,从汽车涂装电气自动化的基本原理、炉温PID控制、变频器的应用、车身信息识别系统等几个方面来探究汽车涂装电气自动化关键技术,以此为汽车涂装工作的不断完善提供丰富的理论研究依据。

行车障碍识别算法的精度提升方法

自动驾驶技术中,行车过程中的障碍物识别是技术难点。目前基于机器视觉识别的技术中,以YOLO算法与Faster-RCNN算法最为著名。YOLO算法的识别速度快,但是识别的准确率不够高;Faster-RCNN算法的识别准确率高,但是识别速度慢。两者均不满足当前汽车自动驾驶的工程需求。提出了一种融合了元学习Reptile算法与知识蒸馏技术的训练方法来训练YOLOv4算法,在保证YOLOv4算法速度的同时提升算法精度。

数字图像处理在汽车涂装领域的应用

系统介绍了汽车涂装工艺的复杂性、特殊性、重要性等特点;分析了数字图形处理技术的特点,重点介绍了图像处理增强技术和分割技术的主要技术处理特性;数字图像处理技术在汽车涂装领域的应用主要是车型自动识别和产品外观质量缺陷检测,设计了汽车涂装工程塑料铆接件裂纹检测系统,并介绍了系统监测的主要应用情况。