基于传感视觉智能化的工业污水监测系统设计

工业污水的现场监测环境复杂,常规方法不能对污水情况进行及时、自主监测,因此构建了基于传感视觉智能化的工业污水监测系统,对提高污水处理质量具有重要作用。该系统包括现场智能化视觉监控模块、管理服务器以及数据库服务器。智能化视觉监控模块通过图像采集模块、目标检测模块、视频录像模块和污水跟踪模块对工业污水进行实时监测。结合视觉污水泄漏点检测算法,控制智能视觉监控模块,实现对工业污水泄露情况的监测。实验结果表明,采用所设计的系统监测工业污水,能够清晰地反应污水泄漏图像,提高污水监测精度,具有较好的实用性。

基于视觉传感的薄板对接焊缝检测方法研究

为了实现薄板自动对接焊过程中焊缝中心的准确检测,提出了基于主动视觉传感的薄板对接焊缝检测方法。通过对工业相机采集的图像进行颜色分割与亮度分割,消除环境光的干扰;利用轮廓检测与掩模操作消除图像噪声,应用灰度重心法提取激光条纹的中心线,并通过一阶差分方法实现焊缝左右边界及中心的检测。针对激光条纹存在的分断缺陷进行续断连接,以提高焊缝中心检测的准确性。实验结果表明,采用所提方法能够准确检测焊缝边界及中心位置,能够满足薄板对接焊缝的自动焊接需求。

初探视觉传感技术在机器人智能化焊接中的应用

随着科技的不断进步,机器人在工业生产中的应用越来越广泛。焊接作为一项重要的工艺,在制造业中具有重要地位。然而,传统的焊接过程依赖人工操作,效率低下且存在一定的安全风险。为了提高焊接质量和效率,本文将以“初探视觉传感技术在机器人智能化焊接中的应用”为主题,从视觉传感技术的原理、应用场景以及其在机器人智能化焊接中的具体应用等方面进行探讨。

基于混合神经网络的多维视觉传感信号模式分类

传感器采集的数字信号分类精度差,导致关键信息的丢失。为了提高传感数据的可靠性和有效性,提出基于混合神经网络的多维视觉传感信号模式分类方法。结合卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)构建混合神经网络,以更有效地表示多维视觉数据中的特征;其中,卷积神经网络负责对多维的空间信号进行去噪处理并提取特征;循环神经网络负责对时域和频域信号进行特征提取;混合神经网络通过联合训练CNN和RNN各自的参数,以调整其权重,并且结合两者从不同层级提取的特征来实现多维视觉传感信号模式的分类。仿真结果表明,使用所提方法进行分类时,信号光滑度保持在0.9以上,传感信号分类结果与实际结果拟合度较高,有效实现多维视觉传感信号模式分类。

基于太阳能的可持续视觉传感微型系统

视觉传感需要消耗大量的能量,而微型系统中储存的能量通常无法支持视觉传感器在实际应用中的长期运行。针对这个问题,提出了一个重1.53 g的微型系统,它集成了视觉传感器、蓝牙和能量管理模块,可以实现实时图像检测、无线传输和可持续性工作。在室内20000 lx的照度下,本文将视觉系统的运行时间延长了42%,并且系统还提供了一种正常工作和充电交替进行的间歇运行模式。最后,系统的室外测试表明:该系统可以实现一个可持续的工作周期,包括白天持续运行,夜间进入关机模式和光照恢复时的冷启动。

基于激光视觉传感的布局规划方法研究

对于激光跟踪测量任务来说,测量场规划结果十分关键,设计基于激光视觉传感的布局规划方法,以满足实际应用需求。基于激光视觉传感技术设计激光视觉传感器,由相机、滤光片、激光器构成,用于采集测量场图像。对于采集图像,使用自适应中值滤波器对其实施去噪处理。设计应用规划引擎与CAM2的布局规划算法,在多次迭代中,使用粒子群算法求解,通过该算法实现测量场的布局规划。测试结果表明,设计方法两个站位的布局规划结果是互补的,说明该布局规划能够完成测量任务,规划结果有效。

基于多数据集深度学习的视觉传感图像目标增强识别

视觉传感图像目标的特征变化幅度普遍较大,类别间样本不均衡,为了提高视觉传感图像关键目标识别效果,提出基于多数据集深度学习的视觉传感图像目标增强识别方法。采用颜色特征提取识别目标的特征量,通过计算视觉传感图像目标与背景区域的纹理特征差异,构建具有多特征参数的卷积神经网络模型。采用指数Laplace损失函数降低模型中类内特征变化幅度,调整不同类中心的特征间距离。结合自适应分块标记完成目标增强识别全过程。以火焰和车辆监控视觉传感图像为分析对象,设计测试实验。结果表明:所提方法的视觉传感图像增强效果较好,能够有效识别出视觉传感图像中火灾发生的异常行为和车辆的驾驶行为,且目标识别耗时低于6.2 s,证明所提方法的实际应用价值较高。

基于Apriori的视觉传感网络关联数据高效识别方法

在视觉传感网络关联数据识别中,由于数据变化的规律难以捕捉,造成识别结果精确度降低,为此,提出了基于Apriori的视觉传感网络关联数据高效识别方法。通过设计视觉传感网络联合监控系统监控视觉传感网络数据变化情况,获取视觉传感网络关联数据。该系统由处理器单元、数据传输单元等四个模块构成。提取图像中的感兴趣区域完成ROI提取,并通过腐蚀处理等方式对视觉传感网络关联数据实施形态学处理。基于Apriori算法实施视觉传感网络关联数据之间关联规则的挖掘,实现视觉传感网络关联数据的识别。布设实验环境后,使用三个数据集测试该方法的识别性能。测试结果表明,所提方法的微平均查全率均高于94.86%,微平均查准率高于93.02%,最高召回率为98.52%,三个项目的测试值均较高,证明了该方法对视觉传感网络关联数据识别比较准确。

多传感器融合技术在智能交通系统中的应用

阐述多传感器融合技术在高速公路智能交通中的应用,包括对路面传感器数据、视觉传感器数据、环境传感器数据的融合和分析。探讨多传感器融合技术在高速公路智能交通中的优化方法。

基于激光视觉传感的渔船目标无人机低空识别研究

为了提高渔船目标无人机低空识别的准确率,提出基于激光视觉传感的渔船目标识别方法。采用阈值分割和角点定位标定渔船目标激光视觉传感图像的方位特征点;提取渔船目标的位置信息、速度信息、加速度信息、运动轨迹信息,建立渔船目标激光视觉传感图像的背景差分检测模型;通过帧动态检测和差分图像聚类,计算相邻目标质心的距离;根据参数估计和像素灰度值检测,结合目标方位估计,实现对渔船目标激光视觉传感图像的定位识别。结果表明,采用该方法能够有效识别渔船目标,目标方位识别准确性达到90.95%以上,提高了渔船目标无人机低空识别准确性。

基于结构光视觉的GTAW送丝位置实时传感技术研究

核电反应堆冷却剂管道(主管道)是连接反应堆压力壳与蒸汽发生器之间的主要承压设备,被称为核电的“主动脉”.主管道焊接通常采用钨极氩弧焊(gas tungsten arc welding,GTAW)工艺,通过轨道小车进行全位置焊接.然而,受限于坡口的一致性以及设备的稳定性,焊丝与熔池之间的相对位置(简称为送丝位置)在焊接过程中不可避免地出现偏移,破坏了熔池稳定,进而对焊接质量造成严重影响.此外,焊接过程中的高亮弧光以及高温也进一步加大了送丝位置传感的难度.针对以上问题,本文基于结构光视觉传感法,通过分析送丝位置对熔池形貌的影响机制,研究熔池形貌与结构光反射图样之间的对应关系,获得一种能够有效判断主管道GTAW焊接过程中送丝位置的传感方法.试验结果表明,结构光视觉传感技术能够利用熔池表面的镜面特性,将熔池表面的振动状态放大.当送丝位置位于熔池前端时,在熔池前端出现凹陷,并且反映为反射图样右端位置的点阵集中.当送丝位置位于熔池内部时,根据焊丝熔化状态又分为大电流和小电流两种情况:当电流较小时,焊丝在熔池与电弧热量的共同作用下熔化,使得熔池内部出现凹陷,并反映为反射图样中部的点阵集中;当电流较大时,焊丝在电弧热量的作用下熔化,滴入熔池并引起熔池振荡.因此,基于结构光视觉技术能够有效地获取焊丝与熔池的相对位置关系.

面向焊接机器人的视觉传感技术

视觉传感技术可以赋能焊接自动化技术,检测焊缝的形状、尺寸、位置和焊接质量,帮助焊接机器人更准确地完成焊接任务。焊接机器人工作站可有效地改善工人劳动强度,提高企业生产效率。因此,阐述了智能焊接机器人工作站系统的构造、视觉传感的搭载方式及各类视觉传感技术在焊缝寻位、焊缝跟踪、焊接质量检测等方面的工作原理。对当前主流的线结构光法、点结构光扫描法、多线结构光法和面结构光法进行了详细的描述与总结,这些技术的特点各有不同,实际应用时需结合应用场景做出匹配。焊接视觉技术可以提高焊接质量的稳定性和可靠性,减少缺陷和修复成本,进一步提高生产效率、降低生产成本,为焊接行业的发展提供更多的可能性。

一种基于视觉传感技术的车身智能焊接系统

本文开发一种基于视觉传感技术的车身智能焊接系统,将图像感应技术与机器人焊接系统融合起来,实现初始焊位自动识别、焊缝特征智能表征和应变智能测量,能有效解决机器人焊接在精度和品质方面的难题,可大大提升汽车车身机器人焊接水平,对整个汽车工业的制造和发展意义重大。

农业机器人视觉传感系统的实现与应用研究进展

论述了农业机器人视觉传感系统的主要实现技术和当前的应用现状 ,包括基于视觉传感原理的距离检测技术 ,基于视觉传感原理的工作对象特征识别技术和基于视觉传感原理的运动导航技术。基于双目立体视觉的测距方法可应用于葡萄和番茄采摘机器人 ,配备激光光源和红外光源的测距系统可在室外有效抵抗日光变化对检测结果的影响。几何形状、灰度级、颜色 ,尤其是农产品表面的反射光谱特性 ,可以用于农业机器人识别操作对象。人工路标方法是实现农业机器人视觉导航的简单方法 ,另外 ,直接基于田间作物在空间排列的特征也可实现农业机器人的视觉导航。最后讨论了农业机器人视觉传感系统的未来发展趋势。

视觉传感焊缝跟踪技术的发展状况及实施方案探讨

介绍了用于焊缝跟踪的几种视觉传感方法及控制技术的原理、特点,在此基础上提出一种基于结构光焊缝激光跟踪系统的实施方案,该方案能够将三维控制转换为一维控制,控制简单,实施容易,对焊缝跟踪系统的研制有一定的参考作用。

铝合金MIG焊正面熔池图像视觉传感与处理

建立了铝合金脉冲MIG焊熔池图像检测CCD视觉传感系统。应用窄带滤光的方法成功地解决了强弧光干扰 ,通过大量试验 ,在获取清晰焊接熔池区图像的基础上 ,分析了铝合金焊接熔池图像的特征 ,研究了适合铝合金MIG焊熔池图像处理方法和熔池几何尺寸的边缘检出方法 ,获得了满意的熔池边缘特征图像 。

基于视觉传感的焊缝跟踪系统研究现状

视觉传感技术在焊接机器人上的应用,大大提高了机器人的焊接效率和焊接质量。文中介绍了基于视觉传感的焊缝跟踪系统的分类及主动视觉和被动视觉技术的基本原理;分析了图像处理技术的滤波去噪、图像分割与边缘检测和特征分析等研究方法;分析了焊缝跟踪系统的控制结构和智能控制技术的应用现状。最后提出根据视觉传感系统测得焊缝的信息,实时调节焊接参数以及焊枪角度等工艺参数进行自动化和智能化焊接是未来发展方向。

铝合金脉冲MIG焊熔宽动态过程的视觉传感辨识

针对铝合金脉冲MIG焊过程,建立了熔池图像检测视觉系统,利用形态学方法去除了图像信号中的噪声、阴极雾化区等影响熔池特征提取的部分,获得了满意的熔池边缘图像,可以对熔池形状信息进行动态检测.在此基础上,设计了阶跃响应实验,利用曲线拟合法对基值电流、送丝速度、脉冲电流占空比与熔宽的模型分别进行了辨识,分析了基值电流、送丝速度和脉冲电流占空比对熔宽的影响规律,为铝合金脉冲MIG焊过程控制提供了理论依据.

基于视觉传感的焊缝跟踪技术研究现状和发展趋势

概述了焊缝跟踪的几种传感方式,并重点介绍了基于视觉传感的焊缝跟踪技术,对几种视觉传感方式的基本原理、特点、优缺点进行了详细分析。详细讨论了焊缝图像处理技术的研究进展,如焊缝图像预处理和特征提取的方法和应用情况。论述了焊缝跟踪控制技术的研究进展,如几种常见视觉控制方式的基本原理、特点及应用情况和智能控制技术在焊缝跟踪中的应用。提出了基于视觉传感的焊缝跟踪技术的发展方向。

P-GMAW熔池双面视觉传感与图像处理

视觉是手工焊接最重要的信息获取手段,为了模拟这一过程,建立了一套脉冲熔化极气体保护焊(P-GMAW)的双面实时视觉传感系统.利用被动光源视觉传感方法,研究了P-GMAW正反面熔池成像的滤光方法、成像时间、成像机理.结果表明,利用中心波长为665nm的窄带滤光片在脉冲基值结束期间取像,可以获取清晰的P-GMAW正面熔池图像;利用中性减光技术,可以获取清晰的反面熔池图像.分析表明,正反面成像的主要光源均来自于熔池的自身辐射,因此,成像质量可靠.针对不同的熔池图像特征,提出了相应的图像处理算法,实现了正反面熔池边界的提取.