智能制造背景下高职“机器视觉检测技术”教学改革实践

课题组针对高职“机器视觉检测技术”课程教学缺乏适合高职学生的教学资源、传统的课程教学模式与创新创业教育融合度不够高、考核评价方法存在弊端的问题,进行“机器视觉检测技术”教学改革实践研究。以佛山职业技术学院为例,基于竞赛和考证平台开发机器视觉检测技术相关的联调实践项目,校企合作开发企业案例教学资源,组建师生科研团队,鼓励学生参与到开发专利、撰写论文、课题研究等科研活动中,并将创新实践能力考核纳入考核评价方法中。教学实践表明,应用改革后的“机器视觉检测技术”课程教学方法,提高了学生参加课外相关科研活动的主动性,激发了学生的创新思维,培养了学生的创新创业能力,教学效果显著。

基于机器视觉的PCB缺陷检测关键技术研究

机器视觉技术广泛应用于工业领域,可以对不同类型的产品进行捕捉、分类、分析及检测。针对PCB缺陷检测(Automated Optical Inspection,即AOI)过程中可能产生图像失真或数据失真的情况,对图像采集原理进行了剖析,提出了九点标定方法,通过机器视觉平台验证,九点标定方法较准确地实现了世界坐标数据与图像坐标系数据的转换,得到了预想的数据结果。PCB缺陷检测可快速批量化为产品质检,具有较好的应用前景和参考价值。

基于机器视觉技术的猪只体重检测研究现状及展望

【目的】传统的猪只体重测量通常需要将猪只单独拖入称重设备中,费时费力,并且容易造成猪只的应激反应,影响其生长发育。而融入机器视觉技术,可以实现非接触式的猪只体重测量,大大提高测量效率和准确性。【方法】课题组以基于机器视觉技术的猪只体重测量为研究对象,运用文献调查法,总结了猪只体重检测的重要性及现有的检测方法,综述了基于机器视觉的猪只体重检测的技术原理及学者们现有的研究成果。最后,展望了未来基于机器视觉技术的研究趋势及挑战。【结果与结论】目前,研究者们主要采用两种方法进行基于机器视觉的猪只体重检测:第一种方法是基于体尺测量的机器视觉技术,另一种方法是基于行为识别的机器视觉技术。两种方法各有利弊,未来还需要进一步优化,可以从提高机器视觉技术的准确性和稳定性、拓展机器视觉技术的应用范围、解决数据隐私和信息安全等问题方面入手,不断克服技术和应用方面的挑战。

基于机器视觉的铁塔钢结构锈蚀检测技术

为了提升铁塔钢结构锈蚀检测的效率和质量,本文提出了一种基于机器视觉的检测方法。首先,分析铁塔钢结构图像锈蚀区域和其他区域的不同,提出直方图检测的原理。其次,通过腐蚀和膨胀运算,提出基于形态学的锈蚀区域检测方法。在试验过程中,将形态学方法和边缘检测方法相结合,对铁塔钢结构的3类锈蚀区域进行有效检测,包括点状锈蚀、带状锈蚀和块状锈蚀。

面向小型零件的多光源自适应机器视觉精密检测技术研究

分析了面向零件制造的机器视觉检测技术,通过远心镜头、高分辨率相机和多光源单位构建视觉系统,结合运动平台,实现对离散制造中零件多品种、高精度的自适应检测。引进视觉边缘云平台,实现视觉系统模块的训练、开发及动态加载等,使系统的操作灵活性、功能可扩展性得到进一步提高。

机器视觉技术支持下的纸病智能检测系统架构设计研究

随着工业自动化技术的迅速发展,精确和高效的质量控制系统成为提升生产效率和产品质量的关键。传统的纸病检测方法依赖人工视觉,存在效率低下和误差率高的问题。为解决这些问题,对一种基于机器视觉技术的纸病智能检测系统设计展开研究。首先设计了包括硬件配置和软件算法在内的完整系统架构,其次通过实际生产环境下的严格测试,验证了系统的有效性。测试结果表明,该系统能够实时准确地识别多种纸病,显著提高了检测的准确率和效率。

基于机器视觉的管道内部清淤与损伤检测技术研究

随着城市化进程的不断加快,市政管网建设也越来越完善,但是在时间的推移下,城市雨污水管道一定会出现淤积、破裂、腐蚀等问题,这就会造成管道的整体输水能力大幅度降低,出现安全风险,甚至会导致城市内涝。机器视觉技术能够大大提高管道内部清淤效率,完善管道损伤技术检测,本文主要探究了基于机器视觉下的管道内部清淤与损伤检测技术。

基于机器视觉的行人检测技术设计与实现

近年来,以深度学习为基础的机器视觉技术发展迅速,并在行人检测等领域得到大规模应用。根据行人检测任务的特点,文章设计了基于YOLO的单阶段行人目标检测网络模型,对其进行了训练并部署于Nvidia高性能边缘计算平台Xavier。经实验验证,该算法模型能够有效检测行人目标,具有较高的准确度及实时性。

以机器视觉为支撑的玻璃绝缘子缺陷检测技术

为解决电力设备安全中的核心问题即检测绝缘子的非法使用,以机器视觉为支撑,图像获取单元利用LED红光源垂直照射绝缘子,CCD相机捕获反射光线,通过图像采集卡实时采集信号,而图像处理与缺陷识别模块则使用图像处理软件MATLAB等,经过相应的图像细化预处理、阈值分割和特征提取,有效检测和分类缺陷。在图像预处理方面,该技术采用了灰度值变换和图像滤波技术,特别改进了高斯低通滤波,以平衡噪声去除和细节保护的需求。随后,通过阈值分割将图像划分为不同区域,并提取关键特征参数,有助于准确辨别和分类不同缺陷。经实验证明,该技术可成功检测气泡和裂缝缺陷。

基于机器视觉的机电设备自动检测技术研究

在自动化和智能制造的背景下,机电设备的高效、精确检测变得至关重要,直接关系到生产安全、效率、经济效益。机器视觉作为一种模拟人眼识别和理解环境的技术,根据对机电设备的图像信息进行捕捉和处理,能够实现设备状态的实时监测和故障诊断,提升检测的效率和准确性,降低对人力的依赖,是现代工业自动化的关键技术之一。本文首先探讨机电设备自动检测的理论基础,阐述机器视觉技术在设备检测中的应用原理,详细介绍自动检测系统的设计与实现,包括系统架构设计、功能模块、关键算法的实现,为机电设备的自动检测提供了一种有效的技术方案。

基于机器视觉的镍板材表面缺陷检测研究

针对电解法提纯镍板材表面出现的质量缺陷,设计改进Canny的缺陷检测方法。利用双边滤波使图像去噪保边,研究一种增强梯度的掩模并融入Sobel中形成双层卷积核,增强缺陷边缘梯度,弱化缺陷内部及背景区域的梯度。采用分水岭算法代替非极大抑制与形态学边缘连接算法进行边缘细化。实验结果表明:本算法对镍板缺陷的检测效果优于经典算法和其他几种改进算法。

基于机器视觉与光谱融合的柑橘品质无损检测分级系统设计与试验

针对柑橘果径、着色率和内部糖度3项关键品质指标,基于双锥滚子式果杯传输线设计了一套柑橘综合品质无损检测分级系统,该系统主要包括喂料部分、机器视觉检测模块、近红外光谱检测模块和分级执行部分.机器视觉检测模块采用单相机拍摄不断翻滚的柑橘视频来获取大量不同姿态的柑橘图像,并进行轮廓提取,以单个柑橘所有帧图像的最小外接圆直径的平均值计算果径,以每一帧图像得到的其二维黄色占比的平均值作为全表面着色率.在近红外光谱检测模块中设计了透射式光路,采集柑橘透射率光谱,并按在线检测时柑橘出现的两种高频姿态建立了混合姿态糖度检测模型,对比不同预处理方法下的建模结果,选取应用效果较优的多元散射校正(MSC)后建立的偏最小二乘法(PLS)模型.在线试验结果表明:果径检测的最大绝对误差为-1.42 mm,着色率检测的最大绝对误差为0.048,糖度检测结果的相关系数为0.817,均方根误差为0.658%.内外品质的联合检测分级按判别树决策方法确定了3种品质的联合分级方式,在分选速度为5个/s时,综合分级的平均准确率可达到91.16%,该检测分级系统整体结构简单,对于类球形水果具有较强的适用性,在产业化应用上有很大的潜力.

透明容器液面机器视觉检测方法

机器视觉检测容器内液体体积的关键在于液面图像识别。根据目标成像特征,研究了基于液面特征和基于参考特征的透明容器液面机器视觉检测方法。通过图像实例与成像机理分析发现,利用液面灰度特征和边缘特征的液面检测方法受液面形态和成像质量的影响较大,而利用外部参照物折射成像出现分离带的液面检测方法在工业相机平视液面时亦容易导致检测失败,且自上而下的搜索方式存在检测误差大的问题。为了提高检测稳定性,提出了一种基于外部参考成像特征的液面检测新方法。该方法基于透明容器影响参照物成像的规律作为检测原理,通过检测参照物的行间梯度,利用液面处梯度最大的特征,自下而上搜索和识别液面。新检测方法不仅增强了液面识别的鲁棒性,还提高了液面检测的准确性。

基于机器视觉的变速器齿轮表面缺陷检测研究

针对人工检测变速器齿轮表面缺陷存在可靠性差、效率低、不能满足批量生产的问题,开展齿轮表面缺陷自动检测的研究。以汽车变速器齿轮为检测对象,首先搭建机器视觉齿轮表面缺陷检测系统,采集齿轮缺陷图像样本,对采集的齿轮图像进行去噪、增强等预处理;然后采用改进的Scharr边缘检测算法提取齿轮边缘;最后获取感兴趣区域的坐标信息,寻找齿轮外圆的边缘点,计算齿轮的边缘点之间的距离,从而实现齿轮缺陷的精确定位。实验结果表明:该系统可准确检测出齿轮表面缺陷所在位置,可靠性和稳定性良好,检测效率高,为机器视觉齿轮缺陷检测技术的应用提供了思路。

工业机器人视觉定位技术与应用探讨

工业机器人是一种可以自主完成工作任务的机器设备,其集电子技术、传感技术和智能控制技术等于一体,被广泛应用于智能制造等诸多领域。以ABB工业机器人为基础,构建了一个可以对工件角度、颜色进行识别的计算机视觉系统。该系统包括安装于机器人手臂上的平台、摄像头、执行机构和通信接口。相机拍摄到的工件图像在PC(个人计算机)进行处理后,可以得到角度偏差,并用通信接口将其传输到机械臂执行器,再利用控制模糊算法对ABB机械臂的动作进行控制,调节平台,使12个元件能够被放置到预定的位置。在MATLAB环境下对算法进行了仿真,并在所搭建的系统上进行了试验,对工件位置控制的有效性进行了检验。结果表明,该方法有效地实现了工业机器人视觉系统的可靠定位,从而提升了工件定位精度和加工效果,因此,该方法具有十分重要的应用价值。

基于机器视觉的汽车曲面屏幕Mura缺陷检测方法

随着汽车智能化程度的提升,曲面屏幕在汽车生产过程中的应用越来越广泛。曲面屏幕检测中,Mura缺陷的检测是制造过程中的一个关键问题。Mura缺陷是一种对比度低、形状不规则的显示缺陷。通过机器视觉技术获取曲面屏幕的显示图像,再根据Mura缺陷的特征采用了机器学习分类方法对Mura特征进行识别,有效地区分了不同程度,不同类型的Mura缺陷,提升了Mura缺陷的检测效率。

机器视觉技术在工业机器人中的实施探析

在当今全球化竞争日益加剧的制造业环境中,工业机器人成为提高生产效率、降低生产成本以及确保产品质量的不二选择。作为计算机视觉和图像处理的重要分支,机器视觉技术具备对图像和视频进行感知、理解和分析的能力。在工业机器人中引入该技术。

基于机器视觉的零件表面缺陷检测系统的设计

针对汽车零件表面质量高效率、高精度检测的需求,本文利用机器视觉检测系统采集零件表面图像,并整体设计了机器视觉检测系统,通过对比分析确定高速CCD相机为图像采集装置,选择LED光源为照明光源,并设计了光源补偿方式正交试验,通过试验确定了红色LED光源环形照明方式为本装置的打光方式。

机器视觉技术课程研究性教学探索与实践

随着我国教育事业的飞速发展,高校人才培养工作面临着新的机遇与挑战,在新时代背景下,随着科学技术的进步,机器视觉技术应运而生,高校开设机器视觉技术课程能够帮助学生了解机器视觉技术的基本原理,提高学生实践应用能力,为促进学生综合素质的进一步提升奠定坚实基础。研究性教学是对传统机器视觉课程教学的一次大胆突破,通过引导学生参与项目研究全过程能够增强学生的创新思维,提高学生实践操作能力,为进一步培养学生职业素养奠定坚实基础。采用研究性教学方式开展机器视觉技术课程教学改革必须充分尊重学生主体地位,遵循开放性、过程性、综合性的原则,将课堂归还给学生,为全面增强学生机器视觉课程学习体验奠定基础。机器视觉技术课程中研究性教学的实施应当基于情境引导学生提出问题,传授方法帮助学生主动分析问题,在师生互动中促进学生形成解决方案,通过合作探究提高解决方案实施效率,在总结汇报的同时进一步增强学生综合素养。

基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷视觉检测技术

以某电力公司的输电线路为例对绝缘子缺陷进行深入分析,开发了基于深度学习的视觉检测技术,提出了一套完整的缺陷检测解决方案,并在实际环境中进行了验证。通过构建和训练专门的深度学习模型,实现了对绝缘子缺陷的自动识别和分类。结果表明,该检测系统在准确性和效率上均有显著提升,模型识别准确率达到了预定的目标,显著优化了传统的巡检流程。