机器视觉技术在汽车故障诊断系统中的应用

汽车技术的不断进步使得各种电子控制系统在汽车中的应用越来越广泛,这极大地提高了汽车的性能,但也使其结构更加复杂,出现故障的可能性大幅增加。汽车故障诊断系统可以快速准确地定位车辆故障部位,检测故障原因,在保障行车安全、减少维修成本等方面的作用日益凸显。该文阐述机器视觉技术在汽车故障诊断系统中的具体应用,分析机器视觉技术在汽车故障诊断系统中的应用效果,提出基于机器视觉技术的汽车故障诊断系统优化方向,以增强汽车故障诊断系统的性能。

基于视觉传达技术的激光光斑图像超分辨率重建方法

激光光斑图像在成像过程中易受到成像条件和成像方式的限制,导致激光光斑图像的分辨率比较低,难以满足实际需求。为此,提出基于视觉传达技术的激光光斑图像超分辨率重建方法。采用视觉传达技术采集激光光斑图像,并使用双树复小波阈值方法对激光光斑图像去噪处理,通过改进稠密神经网络提取激光光斑图像特征,基于奇异值分解方法降低字典中原子的数目,改进稀疏表达正则化方法,实现激光光斑图像的超分辨率重建。实验结果表明,所提方法的低分辨率图像重建结果与原始图像更加接近,重建图像的结构相似度均在0.9以上,证明该方法的重建效果好、更适合实际应用。

基于机器视觉技术的高精度光学仪器表面动态变形测量研究

伴随着光学仪器精度的逐渐提高,其表面动态变形事件发生频率也呈现急剧增加的趋势,是影响与制约光学仪器发展与应用的主要因素之一。为了满足光学仪器的应用需求,提出基于机器视觉技术的高精度光学仪器表面动态变形测量方法。采用机器视觉设备获取高精度光学仪器表面图像,对表面图像进行灰度化处理、去噪处理与增强处理,以此为基础,应用SURF特征检测算法提取表面图像的特征点,通过FLANN算法匹配相邻图像的特征点,利用Delaunay三角化在表面图像区域形成三角网格,进一步计算表面图像特征点的位移与应变,从而实现高精度光学仪器表面动态变形的测量。实验数据显示:在横坐标为1μm时,应用提出方法获得的表面动态变形位移纵坐标为1.8μm,与实际位移基本保持一致,在实验组别为6时,应用提出方法获得的光学仪器表面动态变形应变数值为3μm,与实际应变数值保持一致,充分证实了提出方法具备较好的应用性能。

生产、观看、技术:数字视觉图像参与社会时间加速的三重向度

本文从数字视觉图像生产者、观看者、视觉技术三个维度探究数字视觉图像参与时间加速的具体路径。研究发现,数字视觉图像生产者及平台在“中区”和“深后区”的图像生产中皆有着严格的时间规制;大众对数字视觉图像的观看始于视觉奇观,终于视觉沉浸,进而导致个人逻辑时间序列发生混乱;而媒介技术作为调节中介则为时间感知变化提供条件并使其成为可能。

基于双目立体视觉技术的施工机械危险区域侵入检测研究

建筑工程施工现场人员密集、环境复杂,存在大量危险源和危险区域,违规进入这些区域会带来重大安全隐患甚至引发安全事故。现有的施工现场监控主要依靠专职安全员巡查,存在耗时、耗力、预警不及时等问题。为提高施工现场监控效率,充分利用已有摄像头资源,本文基于双目立体视觉技术和深度学习,提出了一种施工机械危险区域侵入检测方法。首先梳理相关文献,确定危险区域的划分方法;然后通过目标检测算法检测施工人员和机械的像素定位,利用双目立体视觉技术计算人机距离,并改进了人机距离判定方法,根据检测距离判断是否侵入危险区域;最后通过施工现场综合模拟实验验证,结果显示该方法能够准确识别施工人员侵入危险区域的行为,并提供预警信息,有效提高施工现场的监控效率和安全性。

机器视觉技术在智能制造领域中的应用研究

通过概述常用的机器视觉算法,深入探讨了机器视觉技术在智能制造领域中的应用,如物体检测、分类识别、跟踪定位等,提出机器视觉技术在智能制造领域中的创新应用策略,并总结了该技术的未来发展趋势,以期为相关工作人员提供参考与借鉴。

计算机视觉技术在农作物病虫害检测中的运用研究

现代农业发展更趋集约化、信息化,这为计算机视觉技术的运用提供了空间。以计算机视觉技术在农作物病虫害检测中的运用优势为切入点,在此基础上分析其具体运用方法,包括建设信息作业系统、强调信息采集、运用可视化技术、重视信息复用等内容。最后就该技术在农作物病虫害检测中的未来运用进行展望,一方面客观呈现技术优势、特点,另一方面为其发挥价值提供必要参考。

机器视觉技术在中医智能设备中的应用分析与探讨

机器视觉技术是通过机器代替人眼完成图像信息提取分析和判断的多学科交叉技术。作为一种新兴的检测方法,其概念与中医“望诊”不谋而合,且解决了传统中医师收集视觉信息过程中缺乏客观性、可推广性差和效率偏低的问题,提高了中医诊断的标准化与智能化水平,是“望诊”作为中医四诊之首的现代演绎。本研究对面、舌、目等图像采集部位的中医智能设备核心技术和应用实践现状进行分析,探讨以颜色空间、图像分割、图像配准为代表的机器视觉技术及其在中医诊疗中的应用价值和效果,并对已有的相关方法进行了客观的对比与分析,同时对该类技术和设备研究在中医诊疗应用中的不足展开讨论,并展望了基于机器视觉技术的中医智能设备的研发前景。

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。

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。

基于计算机视觉的图像拼接技术分析

本文主要以计算机视觉技术为基础,对图像拼接处理技术的应用措施进行分析,包括计算机视觉与图像拼接技术概述,以及计算机视觉技术模式下的图像拼接处理技术措施。希望通过本次的分析,可以为计算机视觉技术与图像拼接技术的良好融合以及计算机图像拼接处理质量的提升提供有力支持。

基于计算机视觉技术的网页检索系统设计与实现

传统的文本检索技术已逐渐不能满足用户对于视觉内容的检索需求。针对这一问题,提出了一种基于计算机视觉技术的网页检索系统的设计与实现方法。实验结果表明,提出的网页检索系统具有较高的检索准确性和效率,能够为用户提供更加准确、高效的网页图像检索服务。

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。

基于计算机视觉技术的连翘果实性状变化研究

目的:探究连翘果实发育与性状之间的关系,建立基于计算机视觉技术的连翘“辨状论质”方法。方法:采用Python库LabelMe对连翘显微横切图片进行标注,获取连翘果实显微横切各部位的面积占比。采用自制软件Lq_measure对连翘进行长度、宽度和单果面积的测量,同时称取连翘果皮(含隔膜)和种子的质量,并制作数据集。结果:连翘果实性状差异大,证实了计算机视觉技术筛选优质连翘具有工业化应用的前景,建立了一套以Lq_measure软件为基础的连翘性状研究实验操作流程,为连翘性状数据库的建立提供了基本方法,为基于连翘果型的中药“辨状论质”理论研究提供可靠技术支撑。结论:连翘种心性状可用于鉴别连翘的果实成熟度,连翘长宽比系数和连翘果皮重占比相关性为0.74,为以后的连翘质量控制提供了理论依据。

计算机视觉技术在农业领域的应用

随着国家大力发展智慧农业,计算机视觉技术在农业领域的应用越来越广泛,不断推动农业生产向高质量、高产量方向发展。本文从农作物病虫害识别、种子和果实分级检测、农作物生长环境监测和农田土壤特征分析等方面分析了计算机视觉技术在农业领域的应用,并探讨了计算机视觉技术和深度学习在农业领域的相关研究,以期为智慧农业的飞速发展提供参考。

计算机视觉技术在规模化猪场应用的研究进展

作为人工智能的一个主要分支,计算机视觉技术在许多领域取得了很大的成就,其在规模化猪场中的应用将为猪场带来产业性的变革。计算机视觉技术可以大幅度减少规模化猪场中人员工作量,同时使猪场对生猪的相关判断更加准确。本文简述了规模化猪场的现状和计算机视觉技术,重点综述了计算机视觉技术在规模化猪场中对猪只的行为监测、疾病预测、情感状态分析、猪只判别、生产管理、生物安全和防疫以及企业的落地探索等方面的研究进展,以期为促进我国规模化猪场的现代化和智能化发展提供参考。