基于Vision Card的机器人舵机高精度数字控制技术

针对目前机器人舵机控制技术调控性能差,工作过程不稳定的问题,引入Vision Card研究了一种新的高精度数字控制技术;同时分析Vision Card工作原理和机器人舵机控制原理,将二者融合,从视觉角度完成舵机控制;分别针对直流电机、驱动器和反馈电位器进行控制,通过计算直流电机的传递函数、反馈电位器上的电压和总行程,得到脉冲宽度调制(PWM)的电脉冲,利用得到的电脉冲来控制舵机;为验证控制技术有效性,与传统的开环控制技术、PID控制技术和模糊PID控制技术进行实验对比,结果表明,研究的控制技术稳定性高,调控性能好,可以有效提高机器人舵机的工作效率,保障机器人舵机的工作质量。

基于深度学习的巡检机器人避障轨迹自动控制系统设计

为了提高巡检机器人在复杂环境下的避障能力,使机器人能够安全地完成巡检任务,设计基于深度学习的巡检机器人避障轨迹自动控制系统;设计由CCD传感器、信号处理芯片等设备组成的工业智能视觉CCD相机,基于FPGA和USB2.0的视频采集卡传输采集数据,完成硬件部分的设计;在软件设计中,对采集的图像实施目标分割、双目目标匹配等预处理,通过对摄像头实施双目视觉标定获取障碍物空间位置三维信息,基于深度学习中的CRNN设计机器人自主避障规划网络模型,并设计模糊轨迹控制器,实现避障中的轨迹自动控制;系统测试结果表明,设计系统最终成功避开了3个动态障碍物,最大轨迹控制误差的最大值为1.45°,最小轨迹控制误差的最大值为0.62°,动态避障巡检速度始终在3.5 m/s左右,表现出了精准而稳定的轨迹控制效果。

基于机器视觉的自动贴标系统设计

针对传统的贴标流程人力成本高、效率低、精度差的问题,开发一套采用运动控制卡为基础的彩盒自动化贴标系统。设计可调流水线机构、载具交互机构、翻转机构、机械手机构、打印机机构、控制系统、视觉系统等部分,由工控机通过EtherCAT现场总线发送指令控制机构的动作,解决系统的稳定性、联动性问题。运行效率提高,20轮评价用时缩短23 s,稳定性识别率上升1.1%。研究为物料的生产、封装提供较新的解决方案。

基于机器视觉技术的红外与可见光人脸图像配准

为解决某些环境图像中人脸轮廓模糊,人脸面部特征单一问题,提出基于机器视觉技术的红外与可见光人脸图像配准方法。采集红外与可见光人脸图像,对其进行直方图均衡化处理,采用Canny边缘算子方法提取人脸图像轮廓,并依据轮廓的梯度大小以及方向特征实现红外与可见光人脸图像配准。实结果表明:该方法可有效提升红外与可见光人脸图像的配准度,在无遮挡时配准度数值为0.961,在遮挡10%和20%时,配准度数值分别为0.949和0.944,由此说明该方法应用效果较为显著。

种子自动数粒仪

本文介绍一种利用机器视觉技术研究开发的种子自动数粒仪 ,该系统基于美国NI公司的软件开发平台LabView 7.1和图像处理软件包IMAQVISION及IMAQPCI -14 11图像采集卡进行软硬件的开发。系统在硬件结构上主要包括电磁震动工作台、摄像机及灯光、图像采集卡、PC机 ;在软件上主要包括图像采集模块、图象处理模块、图像分析模块。试验结果表明 ,该系统操作简单 ,效率高 ,并解决了其他数种仪器对种子大小有要求的弊端。

采用CCD摄像和图像分析技术的作物叶面积测量仪的研发

针对传统叶面积测量方法存在的测量不准确、开发周期长、测量范围窄、对作物有损伤等缺陷,研发了基于CCD摄像和图像分析技术的作物叶面积测量仪。实验结果证明,该仪器具有操作简单、测量结果准确、可对作物叶片进行无损测量等优点。

非接触式IC卡在视觉导引AGV运动控制中的应用

为了改善AGV运动控制过程中视觉周期过长带来的速度低、导航精度不高以及对突发事件适应能力差等不足,在视觉导引AGV运动控制中采用非接触式IC卡控制系统,通过将视觉与非视觉的射频传感器集成,采用模糊控制的方式实现速度规划。实验证明,该方法可以增强AGV系统对复杂环境的适应能力,实现高速、高精度导航,提高系统可靠性,增强小车运动的智能性。

基于虚拟仪器技术的作物叶片面积测量仪的开发

作物叶片面积的测量,在农业和林业上具有重要意义。传统叶片面积测量方法存在着测量结果不准确、开发周期长、测量范围窄、对作物进行有损测量等一系列问题和缺点。利用美国N I公司的软件开发平台L abV IEW 7.1进行仪器的软件界面开发及图像处理功能实现,并利用VC++6.0对通用图像采集卡进行驱动,从而实现了基于虚拟仪器技术的作物叶片面积测量仪的开发,硬件结构上主要包括工作台、摄像机及灯光、图像采集卡、PC机;软件结构上主要包括图像采集模块、图像处理模块、图像分析模块。试验结果表明,该仪器具有开发周期短、操作简单、测量结果准确、可对作物进行无损测量等优点。

哈密瓜分级系统上位机软件功能的实现

基于机器视觉的哈密瓜分级系统上位机软件功能能否实现是整个系统开发能否成功的关键。为此,通过3个步骤实现上位机的软件功能。首先使用图像采集卡的应用接口库在Visual C++6.0开发工具下对图像卡进行二次开发;再将采集后内存中的图像数据转换成OpenCV的图像指针,实现图像的实时处理,并显示到屏幕;最后将处理结果由打印口并行输出。经试验验证,基于机器视觉的哈密瓜分级系统上位机软件功能成功实现。

基于机器视觉的造纸机械光机电一体化实验系统研究

随着市场对纸张品质要求的提高,造纸机械已经逐渐实现了高速化、大型化以及高效化,这在大大提升我国纸品质量和产量的同时,也对我国制浆造纸相关专业的教学带来了压力。光机电一体化实验平台是机械工程与自动化领域中非常重要的组成部分,在造纸专业模拟教学和实践操作教学体系中具有举足轻重的作用。针对传统造纸机械实验平台功能单一、实验环节较易出现间断的问题,开发出一种基于控制卡和机器视觉的新型平台。该平台从上料/分拣、传送、控制、分析、监测等领域对现有制造机械光机电一体化实验平台进行了改良,为相关专业的教学和科研提供了一个新型实验平台。

VC++在多传感器智能检测机器人中应用

借鉴利用ActiveX控件编程中对VC++灵活运用的优点,提出了基于动态链接库的VC++编程方法,使编程更加简单 灵活,便于程序的稳定、移植和扩展。该编程已经成功地应用在多传感器智能检测机器人中。

基于视觉的答题卡自动判分系统设计

针对目前市场上光标读卡机在功能和价格上的局限性,提出了基于数字图像处理的答题卡识别新方法。首先将答题卡进行图像预处理和图形校正,利用YCb Cr颜色空间算法分割出考生信息区和答题区;然后利用字符匹配和纵向同步头定位出考生信息区和答题区的精确坐标;最后利用自适应阈值算法把答题卡二值化,计算二值图像中每个填涂点的面积并与设定的阈值比较,若大于阈值,则视为已填涂。实验证明:该方法具有识别速度快、准确率较高的特点,并且对于答题卡扫描时的倾斜不敏感,对填涂大小、填涂深浅不一致和卷面轻微污损等情况均有比较好的识别效果。

基于Matrox Solios图像采集卡的图像采集系统

在机器视觉系统中，图像采集是必不可少的一部分．介绍了一个基于Matrox Solios图像采集卡的图像采集系统，并在Cognex图像处理卡的显示模块上进行显示，给出了图像采集和显示的主要代码．实验证明：该图像采集系统能很好地显示完整清晰的图像，为后续的图像处理工作奠定了基础．

射频IC卡在视觉导引AGV运动控制中的应用

为了改善AGV(自动引导小车)运动控制过程中视觉周期过长带来的速度低、导航精度不高以及对突发事件适应能力差等不足,在视觉导引AGV运动控制中采用射频IC卡控制系统,通过将视觉与非视觉的射频传感器集成,采用模糊控制的方式实现速度规划。试验证明,该方法可以增强AGV系统对复杂环境的适应能力,实现高速、高精度导航,提高系统可靠性,增强小车运动的智能性。

基于机器视觉技术的社保卡汉字识别研究

为解决社保卡制卡公司通过人工检测卡片信息效率低的问题,采用了HALCON软件图像处理的方法:首先本地读取社保卡图像,然后利用HALCON平台提供算子对图像进行预处理、图像分割和光学字符识别等步骤,从而识别出社保卡卡面的汉字信息。研究表明,基于HALCON的方法能快速准确地识别出社保卡上的汉字,有效地减少了工作人员的工作量,提高了生产效率,实现了预期目标。

激光三角法在手机SIM卡槽触点共面度测量中的应用研究

在手机制造工业中,SIM卡槽触点是一个非常重要的元器件,而SIM卡槽触点引脚的共面度又是影响手机制造质量的关键。本设计为了解决手机SIM卡槽引脚共面度的问题,使用了基于机器视觉技术的3D视觉技术检测方案,实现了高精度,快速度,可连续的检测。

基于Windows环境的开放式视觉定位数控系统

在研究开放式数控系统的基础上,讨论了通过视觉传感器来实现定位,并且在Windows环境下实现的可行性。最终开发了一套开放式视觉定位数控系统。该系统具有优良好的可扩展性,友好的人机交互界面的特点。

基于Labview机器视觉的SIM卡槽缺陷检测系统研究

设计了一套基于Labview机器视觉的SIM卡槽缺陷检测系统,首先通过光学相机获得SIM卡槽的彩色图像,并结合Labview软件对图像进行灰度化处理和模板匹配算法,获得模板的匹配特征及位置;其次对图像进行形态学处理细化目标轮廓;再对图像进行二值化处理,得到引脚上白色的斑点面积,通过判断斑点面积来确认引脚是否存在折弯、变形、缺失等情况;最后采用彩色定位算法来判断SIM卡槽上引脚是否存在漏铜情况,实现对SIM卡槽缺陷的准确检测,并将检测结果在人机交互界面进行显示。试验表明,所设计的检测系统误报率为0,漏报率为0,平均检测时间小于750 ms,满足实际生产的应用需求。

基于机器视觉的港口集装箱卡车防吊方法研究

随着全球贸易的发展,集装箱运输增长迅速,集装箱卡车和吊车在集装箱运输中发挥着极其重要的作用。针对集装箱装卸作业中因集卡和集装箱之间固定锁未完全打开而导致集卡被误吊起的危险情况,提出一种基于机器视觉的港口集装箱卡车防吊方法。该方法使用两个摄像头实时采集集卡车身图像,为保证图像检测过程的实时性和准确性,采用ORB特征点检测算法对图像进行特征点提取,利用FLANN特征点匹配算法将检测到的特征点与起吊前基准图像中的特征点进行匹配,通过分析匹配成功特征点之间的坐标变化,判断集卡是否被误吊起。一旦纵坐标变化超出阈值,控制系统则会向主控PLC发送停止起吊指令,从而避免安全事故发生。通过大量现场试验,结果表明,该方案在应对各种复杂环境时都能取得很好的效果,可以满足港口自动化要求。

机器视觉原理及应用

主要介绍了机器视觉的测量原理及其在尺寸测量上的应用,系统通过运动控制卡驱动伺服滑台,带动产品运动,在运动中通过CCD相机将被测目标转成图像信号而送至影像处理卡。PC对经初步处理的信号进行各种运算来抽取目标特征,进而转化成尺寸测量数据。