An Example of Machine Vision Applied in Printing Quality Checking——Research on the Checking of Printing Quality by Image Processing

The traditional printing checking method always uses printing control strips,but the results are not very well in repeatability and stability. In this paper,the checking methods for printing quality basing on image are taken as research objects. On the base of the traditional checking methods of printing quality,combining the method and theory of digital image processing with printing theory in the new domain of image quality checking,it constitute the checking system of printing quality by image processing,and expound the theory design and the model of this system. This is an application of machine vision. It uses the high resolution industrial CCD(Charge Coupled Device) colorful camera. It can display the real-time photographs on the monitor,and input the video signal to the image gathering card,and then the image data transmits through the computer PCI bus to the memory. At the same time,the system carries on processing and data analysis. This method is proved by experiments. The experiments are mainly about the data conversion of image and ink limit show of printing.

基于大语言模型与视觉语言模型的多模态事实核查

多模态事实核查旨在联合多种模态的媒体内容以抽取有效信息来检测社交媒体背景下的虚假信息。针对已有研究对事实核查领域专用数据集过于依赖以及在图像理解和语义相似度计算方面可解释性弱的问题,提出了一种全新的基于预训练大模型的多模态事实核查自动化方法,并在公开数据集COSMOS上进行了实验。结果表明该方法达到了0.859的正确率,且在每次核查时都能提供清晰的理由,相较于传统的基线方法具有更高的准确性和更强的可解释性。此外,还深入分析了不同的方法变体,以及数据集中各种虚假信息的判别场景,验证了本方法凭借在多模态信息语义理解方面的强大能力,可以灵活应对不同情境下的脱离上下文检测。本文方法为社交网络中多模态媒体内容的事实核查工作提供有力的技术支持和新的思考方向。

三种方法检测173例先天性红绿色觉异常患者的诊断效能比较

背景先天性红绿色觉异常(color vision deficiency,CVD)的诊断存在分型不准,分度不明等问题。目的以Fornsworth Munsell-100 hue test(FM-100)色觉检测法为标准,评估《俞自萍色盲本》(俞本)、色盲检测(Color Blind Check,CBC)评分法对红绿CVD患者分型和严重度分度的判定能力。方法采用俞本、CBC评分和FM-100三种方法对2022年2-7月在解放军总医院眼科就诊的CVD患者进行检测,并以FM-100为标准,评价俞本和CBC评分的诊断效能和符合度。结果在纳入的173例患者中,检出红、绿色觉异常者比例,俞本为1.2%和12.7%,CBC评分为36.4%和62.4%,FM-100为19.1%和65.9%。严重度方面三种方法结果相似。以FM-100为金标准,俞本和CBC评分对先天性色觉异常分度诊断的敏感度和特异度分别为91.3%和38.5%、92.5%和46.2%,ROC曲线下面积分别为0.712和0.604。以FM-100为金标准,俞本和CBC评分对先天性色觉异常分型诊断:诊断红色觉异常的敏感度和特异度分别为0和15.8%、75.8%和78.9%,Kappa值分别为-0.125和0.490;诊断绿色觉异常的敏感度和特异度分别为15.8%和0、78.9%和75.8%,Kappa值分别为-0.125和0.490。平均检测时间:俞本<CBC评分<FM-100。结论俞本能够快速筛查CVD并初步判定严重度;CBC评分具有一定的分型和分度能力,结果稳定,耗时短,且无法作弊,具有一定的临床应用前景。

基于知识的汽车后视野分析系统

在CATIA V5平台上开发了基于知识的大客车后方视野参数化分析系统,用于在概念设计阶段辅助后视镜布置设计,以提高设计效率。

汽车遮阳板制造工艺及空间布置

介绍了汽车遮阳板的组成和工艺,在设计阶段需对遮阳板进行视野校核,包括上、下及前视野,为满足人机工程需要,将相关校核参数明确在一定范围内。同时,为了保证正常操作和使用,根据相关法规和标准,对遮阳板及组成零部件提出了性能要求。

基于机器视觉的车道线检测研究进展综述

针对车道线检测技术在车道偏离预警、自动泊车和车道变换等各种辅助驾驶系统中的重要作用,国内外专家学者对车道线检测技术做了较多的研究,但是近年来少见有关于车道线检测的综述,因此本文主要阐述了近几年国内外机器视觉的车道线检测研究进展。首先简单介绍了机器视觉的车道线检测的基本流程;其次重点阐述了基于特征、基于模型和基于深度学习三种典型方法的基本检测原理和研究现状,并对比三种典型研究方法;最后,提出了机器视觉的车道线检测方法主要存在的问题,并针对问题提出未来的发展方向。

焊缝跟踪的模糊控制器设计

在主动式视觉系统中,提出了参数自调节模糊控制的方法来实现对焊缝的自动跟踪,设计的模糊控制器加快了模糊推理的过程,控制更加高效、精确、方便,满足了实时控制的要求。

焊缝特征值提取与分析

在主动式视觉传感器的焊缝跟踪系统中,提出了新的接缝图像处理和特征值提取的算法,详述了直线段的调整、线段拟合算法以及接缝特征值的获取。经过误差分析,焊枪与接缝的实际偏差为0.2mm。

接缝的图象处理与特征值提取

在主动式视觉传感器的焊缝跟踪系统中,作者提出了新的接缝图象处理和特征值提取的算法,详述了直线段的调整、线段拟合算法以及接缝特征值的获取。经过误差分析,焊枪与接缝的实际偏差为0.2mm。

计算机辅助汽车A立柱盲区的检验

A立柱盲区是影响汽车驾驶员视野的主要因素，文章就A立柱盲区的计算机辅助检验做了探讨，并在计算机上得以实现，已用于汽车驾驶员视野设计中。

基于增益控制Lucy-Richardson算法的脐橙模糊图像复原

在利用机器视觉系统对脐橙进行变袋长包装的过程中,脐橙的匀速直线运动会造成图像模糊进而导致脐橙边缘细节等特征信息丢失,极大地影响了脐橙尺寸检测精度。针对该问题,本文提出了一种求解脐橙图像模糊长度及恢复模糊图像的方法。对退化图像进行傅里叶变换(fourier transforn,FT),估计退化图像点扩展函数(point spread function,PSF),利用傅里叶频谱特性对运动模糊长度进行了计算,并采用了基于增益控制的Lucy-Richardson改进算法对运动模糊图像进行了Matlab复原仿真实验,结果表明:当算法迭代次数为8时,去振铃效应(ringing artifacts,RA)最明显,其图像分割误差最小。综合运用RGB颜色分量线性运算对传送链上的脐橙进行背景分割,对图像进行去噪处理以及二值形态学运算,利用最小外接矩形法(minimum enclosing rectangle,MER)计算脐橙本体的最大横径。实验结果表明,相对于原始未处理的模糊图像,使用本文算法使脐橙最大横径平均测量误差从5.1%下降至0.81%,提高了脐橙的包装精度。

基于机器人的柔性电子检具测量系统

针对工业生产中常用的专用实物检具成本高、柔性差、自动化程度低的缺点,提出一种工业机器人柔性电子检具测量系统。以工业机器人为柔性自动化平台,将视觉传感器固定于机器人末端工具上,利用机器人示教功能规划测量路径,通过全局标定技术将局部测量结果统一到全局坐标系中。考虑测量过程中机器人重复定位误差是影响系统整体精度的主要因素之一,采用光学精密测量方法,将另一相机作为控制相机,利用摄影测量技术结合固定于支撑部件上的全局控制点测量机器人重复定位误差,实时补偿整体测量结果。将测量数据与CAD数模比对,构造虚拟柔性电子检具功能。实验显示,系统测量14个空间点的三维总体均方根误差为0.101 mm。结果表明,提出的方法原理正确,能够克服实物检具费用高、浪费严重、人为因素影响检测精度的局限。

基于机器视觉的活塞杆表面微裂纹查数系统设计

针对目前较为落后的减振器活塞杆表面微裂纹的密度查数方式,利用基于LabVIEW机器视觉模块,开发出一款明显提升了微裂纹密度查数的速度与精度的自动化查数系统。大量的实践证明,此系统稳定可靠。

基于机器视觉的镀锌板粉化区域的提取方法

提出了一种在镀锌板粉化双球冲试样中提取粉化区域的方法.首先在对试样硬件定位的基础上,利用不变矩方法计算出试样图像的重心,应用Canny算子提取出图像边缘,运用Sobel算子实现边缘检测图像的细化.考虑到硬件定位装置无法精确地将试样固定在同一位置,提出了一种改进的Hough圆检测算法来实现试样的软定位校正;然后提出了基于标准差的粉化区域分析方法,将机器视觉技术和统计学知识结合起来,利用粉化区域与正常区域间标准差的不同,有效地识别出了粉化区域的大小.试验证明,该方法提取镀锌板粉化区域大小的准确率达到99%,达到了实用化的要求.

篮球运动中最优投篮角度的视觉校对与分析

为了提高篮球运动中的投篮命中率,采用图像分析方法进行投篮视觉校对,提出最优投篮角度的视觉校对方法。首先进行篮球投篮轨迹特征角点提取,然后采用边缘轮廓组合滤波方法进行信息增强,对增强处理后的篮球轨迹角点进行自适应跟踪融合处理,从而实现最优投篮角度的视觉校对。实验结果表明,该方法可以实现最优投篮轨迹跟踪识别,通过视觉回放校对指导篮球投篮动作的校正,提高命中率。

基于计算机视觉的预制墙板临时支撑安全合规性检查

预制构件安装过程中临时支撑的安全合规性对装配式施工安全至关重要,对其进行自动检查并辅助施工安全监控具有重要意义。以最为常见且具有代表性的预制混凝土墙板为例,利用YOLO-v5网络构建了预制墙板及其临时支撑的自动识别模型,进而提出了预制墙板临时支撑的安全合规性自动检查方法。测试结果表明,该识别模型的平均精度均值达到95.3%,在充分考虑施工现场不利因素情况下检查方法的准确率达到70.7%,证实了该方法的有效性和可行性。这不仅可以提升预制墙板安装的安全性,而且还可为其他类型预制构件安装的合规性检查提供参考。

一种vxWorks下网卡快速切换的实现方法

介绍了一种在vxWorks操作系统驱动层实现冗余网卡链路检测与快速切换的方法(虚拟网卡),详细阐述了实现的方法及实现中注意的一些问题。采用该方法可以快速、无缝地进行链路切换,更为有效地保证数据传输的可靠性。

基于虚拟仪器的印刷质量检测研究

应用IMAQ Vision工具包在LabView虚拟仪器平台上开发出用于印刷质量检测的机器视觉系统,该系统利用IMAQ提供的强大图像处理功能,如边缘检测、图像校正、滤波、图像特征提取、阈值分割、数学形态学处理、模板匹配等,能够对印刷过程中产生的各种缺陷进行自动检测和识别,具有较高的精度和通用性。

检眼排镜在视力检查中的可行性探讨

目的探讨视力检查的方法，改进和提高视力测量的准确性。方法对225名学生视力不超过4．3的438只眼睛同时应用传统法、变距法、检眼排镜法进行视力检测和比较。结果4．0～4．3视力组，传统法（4．12±0．10）、变距法（4．11±0．16）分别与检眼排镜法（4．01±0．14）进行比较，差异均有统计学意义（由〈0．01）；4．0以下视力组，传统法（3．82±0．09）、检眼排镜法（3．80±0．15）分别与变距法（3．89±0．14）进行比较，差异均有统计学意义（p〈0．01）；4．0以下视力组经2．5m变距法校正后视力达到4．0～4．3者占26．85％，而检眼排镜法仅为12．04％，后者较符合受检者的实际视力。结论检眼排镜法是检查视力既简便又准确的一种方法，对4．0以下的视力的检查，检眼排镜法优于变距法和传统法。

广东省宝安区沙井街道2012年38474名中小学学生健康检查结果分析

目的:了解广东省宝安区沙井街道中小学学生的健康状况,从而提出有针对性的健康教育措施。方法:对广东省宝安区沙井街道2012年38474名中小学学生的健康检查资料进行比较分析。结果:其中学生视力不良率达到42.55%(16370/38474),沙眼学生为1.51%(581/38474),营养不良学生比例为6.12%(2346/38474),肥胖学生占9.43%(3613/38474),对于其他部位的体检结果显示,皮肤出现异常的学生比例为0.89%(340/38474)。结论:广东省宝安区沙井街道中学学学生视力不良患者的比例较高,营养不良、沙眼等患者的占总人数的一定比例,肥胖患者的比例较高,因此应该在以后学校卫生工作中作为检查的重点,采取切实可行的预防措施,降低学生的发病率,从而提高学生的健康水平。