基于线阵CCD的极片缺陷检测系统

利用光电检测技术实现电池生产过程中的露箔等极片缺陷检测,利用光学成像的方式,通过CCD线阵相机直接获取极板表面的图像,通过对所获取的图像进行处理、识别,进而判断极板上是否存在露箔区域和其他缺陷区域,消除因露箔等极片缺陷所带来的安全隐患。系统可以识别出突出极片0.5 mm以上的颗粒、小于0.2 mm×0.2 mm的露箔区,检测速度大于15 m/min,满足极片检测的准确性和检测效率。

基于CCD的回转窑温度检测系统的设计与应用

对水泥回转窑实时监控系统进行了研究。其主要实现窑内温度检测、烧成带温度的自动控制。窑内温度检测是通过工业CCD获得窑内热成像图,利用辐射测温原理进行相关处理运算,得到烧成带的熟料温度和火焰温度。火焰温度的自动控制是通过设计控制器达到对喷煤量的自动调节,整个控制系统灵活方便,具有很大的实用性,大大提高了水泥生产的自动化水平。

基于CCD摄像机石材表面颜色识别方法

目的解决石材颜色识别中存在的人工检测效率低、识别结果受主观因素影响大的问题,实现石材表面色差自动识别,为实现石材表面质量检测的自动化奠定基础.方法基于HSV颜色模型根据人类视觉系统对颜色感知的经验值对图像的色调、亮度和饱和度进行均匀量化,并将量化后得到的72柄一维矢量进行计算.由CCD摄像机采集石材样板图像,通过MATLAB编程软件实现图像的提取、处理、分析等过程,完成石材表面颜色识别.结果通过实验与人眼识别的颜色对比,匹配值可达到0. 82以上,检测方案可行,基本可以完成石材抛光表面的颜色识别.结论该色差检测系统可实现石材表面颜色从模糊识别到数字化识别过程,量化识别与模糊识别的结果相近似,为石材表面色差自动化检测提供理论和实验基础.

使用小型棱镜摄谱仪半定量分析光谱的简便方法

介绍了借助CCD工业摄象机 ,使用小型棱镜摄谱仪拍摄光谱及在微型计算机上制作标准铁谱和处理光谱的方法 .这种方法的采用使我们不必每次都拍摄铁谱 。

半导体硅片顶针磨床的设计

硅片分离过程中需顶针将其顶起直至脱离基座,方便机械手抓取硅片。顶针加工质量的优良对硅片分离过程影响很大。针对硅片顶针磨削成型问题,设计了一台三轴联动硅片顶针磨床。首先分析了硅片顶针加工技术要求,拟定了顶针加工工艺,设计了磨床机械结构本体;之后,规划了磨床磨削控制系统功能,并采用"PC+运动控制卡"的方式开发了相应的运动控制模块、参数设置模块、文件管理模块,视觉检测模块等;最后,通过实验验证了磨床设计的合理性和可靠性。

基于机器视觉的光纤传像元件缺陷检测系统

光纤传像元件缺陷检测一般都是由人工来完成的,其效率低下、误差大并且成本高.本文设计完成了一套基于机器视觉的光纤传像元件缺陷检测系统.根据对于光纤传像元件的有关知识了解,本系统选用双远心工业镜头配合千万像素级大靶面的CCD工业相机,实现了光纤传像元件表面缺陷的一次性成像并保证了足够的分辨率.在图像分割检测算法上提出了一种基于改进FCM的算法,通过相关实验验证并和传统的图像分割算法——全局阈值分割法做比较得出:该算法能够提升缺陷检测效率和准确率,进而能够准确而有效地实现缺陷的分割.整个系统运行稳定可靠,可以满足检测需求.

机器视觉检测技术在烟箱缺条检测方面的运用

比较了在卷烟装封箱机处增加的几种不同的烟箱缺条检测方法,介绍了机器视觉检测技术应用于烟箱缺条的原理和特点。该检测系统利用机器视觉检测技术和黑洞图像处理技术,判断并剔除缺条烟箱;系统不受被检测烟箱软硬包装、颜色及卷烟品牌的影响,检测精度较高。

视觉检测系统在卷烟条盒外观质量检测上的应用

本文通过对视觉检测系统和以往传统的外观质量检测进行对比,得出视觉检测系统优于以往传统的外观检测方式。通过对视觉系统在卷烟条包外观质量检测上的使用案例介绍,希望能和大家共同探讨。

基于Vision Builder AI的PCBA智能化缺陷检测系统

PCBA在电子设备领域占据着越来越重要的地位,当今工业领域使用AOI设备对PCBA进行缺陷检测.为了解决目前市面上AOI设备造价高、检测效率低、检测对象局限等问题,设计了基于Vision Builder AI的PCBA智能化缺陷检测系统.该系统采用MV-CE013-50GC CCD工业相机结合LED光源MV-RL62X32A60-V共同采集PCBA图像,并传送至PC,利用Vision Builder AI软件进行对比度增强、图像去噪、配准等图像处理操作,对标准图像进行待检测区域及元器件进行设定,对比检测图像与标准图像,判断是否存在缺陷,经大量实验数据分析,证明该系统检测速度快,准确度高,具有良好的实用价值.

基于机器视觉的笔管内径自动检测系统

本文阐述适应大批量流水线生产和检测需要的笔管内径机器视觉检测系统的开发。根据机器视觉检测原理，分别对系统的机械运动控制以及光学成像的硬件、软件配置等结构进行设计。检测结果表明．系统具有非接触、在线实时、速度快、精度合适，能满足企业降低检验成本．提高产品质量，提高劳动效率的要求。

基于计算机视觉识别技术的电气测量仪表自动化检定方法

由于传统方法存在图像识别能力低,导致仪表检定响应时长长,影响工作效率的问题。提出设计基于计算机视觉识别技术的电气测量仪表自动化检定方法。选用CCD工业相机对电气测量仪表进行图像采集,增设环形光源提升原始图像质量。根据领域平均法对采集到的电气测量仪表图像进行处理,设定合适的阈值处理图像边缘,完成图像预处理工作。将Hough变换应用到表检定过程中,实现对仪表指针变化的检测与分析,以完成自动化检定方法设计。实验结果表明,采用本方法进行检测的仪表检定响应时长均下降20%左右,该方法可有效提升仪表检定工作效率,降低时间损耗。