基于机器视觉和模块化设计的煤矿汽车定量装车系统

阐述了PLC装车接口、外围辅助设备连接等方面的定量装车系统的硬件设计,从多阶定量装车指令、机器视觉定量装车主程序模块等方面,分析机器视觉和模块化定量装车系统软件设计。基于机器视觉和模块化设计的煤矿汽车定量装车系统,对该定量装车系统进行测试和分析。研究结果表明:本文所述基于机器视觉和模块化设计的煤矿汽车定量装车系统,具有定量装车速度快、效率高、安全性和适用性强等特点。

基于虚拟仪器的轴承外径测量系统

基于虚拟仪器技术的在线轴承外径视觉测量系统,被测轴承由机械工作平台送至光源,利用低分辨率面阵CCD对轴承外径粗定位。再用步进电动机驱动高分辨率线阵CCD实现轴承外径图像扫描,通过高精度光栅传感器对线阵CCD采集行位置同步计量。通过数字处理得到外径数值,并与预置标准尺寸比较,判断其是否合格。轴承外径的图像预处理及其边缘提取,通过调用IMAQ Vision和LabVIEW相关函数实现。

工业机器人视觉系统在电气自动化中的应用

工业生产设备所处工况复杂,对设备状态进行评估需对复杂的背景图像进行识别与处理。图像处理作为工业机器人视觉系统的核心组成,广泛应用在设备状态识别领域,本研究结合数学变换过程削弱干扰因子对检测结果的影响,并通过图像颜色空间理论与灰度化操作对图像进行增强与去噪处理。随后运用设备声音检测技术,采集设备噪音,结合傅里叶变换对设备状态进行判断,为其稳定工作提供保障,有效发挥电气自动化控制系统的作用。

水下捕捞机器人视觉系统发展趋势分析

为突破作业环境、劳动力等因素对渔业发展的制约,解决当前水下捕捞能见度低、机器人识别分辨率低等问题,促进渔业向现代化转型升级,从学术角度梳理、分析国内外水下机器人视觉系统关键技术发展趋势,为相关研究提供参考。基于CiteSpace软件,分别选取中国知网(China National Knowledge Infrastucture,CNKI)的数据库和Web of Science的核心数据库的文献样本,从发文量分布、关键词共现图谱、关键词时间线图谱等方面完成可视化分析,并对水下捕捞机器人作业环境、视觉系统技术进行阐述。发文量和关键词时间线图谱表明,国内外水下机器人视觉系统关键技术的研发均经历初始阶段、探索阶段和成长阶段。关键词共现图谱分析表明,人机交互、识别算法设计等方面是水下机器人视觉系统相关研究的热点。未来,水下捕捞机器人视觉系统发展应聚焦智能化、自主化,重点解决目标检测优化、水生物数据库建立、数字化系统构建等多方面难点问题。

基于机器视觉的电厂水处理监控信息系统设计

由于电厂环境复杂,无法获取水处理可视化信息,设计了基于机器视觉的电厂水处理监控信息系统。在系统内安装了冗余微控制器+LoRa通信单元,设计了冗余微控制器监控通信装置,实现水处理监控信息记录与实时传输。通过计算该区域概率密度值,获取监控可视化图像最佳尺寸,构建可视化监控目标函数,在LoRa通信单元内监控电厂水处理进度,并可视化展示监控信息。由实验结果可知:该系统出水浊度与硬度监控结果与实际数据分别存在最大仅为0.1 NTU、0.05 mmol/L的误差,能够获取精准监控信息。

基于虚拟仪器的软材料尺寸的非接触测量

针对目前传统接触式测量方法难以精确测量软材料尺寸的局限,本文建立了一种基于虚拟仪器的非接触视觉检测系统。系统利用CCD采集软性垫圈图像,对图像去噪锐化、二值化,利用形态学的新方法对其进行边缘检测及分割,进而完成尺寸测量。最后利用与数据库系统进行交互的新思想,对测量数据进行读取、写入、存储、显示。通过实验证明系统符合工程高精度要求,可避免人为误判,减小检测成本,适合有危害性的工业现场环境。

基于虚拟仪器技术的物流分拣机器人

为保证物流分拣机器人的稳定性和可拓展性,该文提出一种基于虚拟仪器技术开发的磁带引导物流分拣机器人。该机器人以嵌入式设备myRIO为控制核心,LabVIEW为基础开发软件,包含了视觉识别模块、侧翻预警模块、定位导航避障系统、高位自卸机构等。各模块由上位机统一进行控制与编程设计,操纵机器人实现预定功能。

基于机器视觉的胶囊完整性检测系统研究

为提高胶囊完整性检测的正确率,提出一种基于机器视觉的检测方法.为避免二值化处理产生的错误分割,采用局部二值化方法,以边缘提取为基础,对投影和形态滤波确定的每个胶囊存在区域进行二值化处理,从而取得了良好的分割效果.设计了一台基于最小错误率的贝叶斯分类器,对胶囊进行分类,以判断药板是否缺损.大量实验表明,检测为合格品的正确识别率为99 95%,识别速率达200粒/s.

苹果采摘机器人视觉系统的目标提取研究

研究了自然环境下的成熟苹果彩色图像,结果表明:成熟苹果颜色与背景色大都存在明显差异。从颜色空间角度来说,目标和背景分布于不同的区域。根据这一特点,提出了基于样本颜色空间的目标提取算法。首先,由苹果样本图像在L*a*b*空间中构建样本颜色空间,并用数学形态学对样本颜色空间进行优化;然后,依据样本颜色空间对苹果彩色图像进行目标识别,对于远景深小目标物和严重遮挡的目标物,在样本空间识别的基础上进行二值化,运用形态学结构元素法进行处理;最后,得到了理想的分割效果,识别率高。

基于机器视觉的鸭蛋外壳检测系统

传统的鸭蛋外壳检测主要依靠人工检测进行,主观性大,检测精度差,效率低,耗费了大量的人力物力,还会造成鸭蛋的二次损坏,严重影响鸭蛋的出口和销售。为此,深入研究了机器视觉技术,并将其应用在鸭蛋外壳检测系统中,构建了基于机器视觉的鸭蛋外壳检测系统总体设计方案,完成了图像采集模块的硬件设计。工作时,对待检测鸭蛋进行自动拍照,完成摄像机图像的采集;通过建立小孔摄像机模型,确定样本图像和摄像机图像的比例关系;通过对样本图像进行图像灰度转换、二值化处理、边缘检测等处理,实现对鸭蛋外壳的智能检测。最后,进行鸭蛋外壳检测试验,结果表明:基于机器视觉的鸭蛋外壳检测系统结构能够实现对鸭蛋进行自动检测,智能区分完好鸭蛋和有裂纹鸭蛋,检测精度高、性能稳定,有效提高了鸭蛋外壳检测效率。

基于机器视觉的面包体积及形状测量系统的研究

提出了一种新型的面包体积测量系统 .该系统利用机器视觉测量方法 ,通过一系列图像分析及处理 ,计算出面包的体积 (相对误差小于 100 ) ;并利用数据可视化技术将测量数据重构出来 ,使测量结果表达直观化 .

基于机器视觉的生丝抱合电子检测系统设计

生丝在加工、丝织的过程中受到多种部件的摩擦,其耐磨特性即抱合性能对生丝的品质极其重要。针对目前生丝抱合人工检测效率低、准确性差、劳动强度高,且现有生丝抱合电子检测实用性不足等问题,提出一种基于机器视觉的生丝抱合电子检测系统。整个系统在现有生丝抱合检测机的基础上设计,实现自动化的抱合控制、视觉检测及性能评级。检测过程首先通过硬件电路控制抱合机获取初始生丝抱合图像和额定摩擦圈数的图像,然后通过对采集的图像进行网格划分,对网格单元图像进行灰度阈值分割、边缘膨胀和减运算处理获取包裹生丝主干和裂丝信息的灰度图像,再根据原始灰度图像连通区域面积和特定圈数抱合摩擦的灰度图像的连通区域面积计算裂丝面积百分比,最后设计软件系统显示界面和裂丝面积百分比可视化功能,并将相应的数据保存以此来实现对抱合检测提供辅助检测依据。结果表明,基于机器视觉的生丝抱合电子检测系统可以实现生丝抱合检测从开始的图像获取到最终的抱合检测,实现生丝抱合性能的综合分析及自动化品质检测。

基于机器视觉的三轴传动系统

人参下须的原理是通过比较某一人参须干的直径是否小于设定数值,小于则实行剪切操作的过程。针对这一点,文章设计了一种基于机器视觉的三轴传动切割系统,系统运用图像处理技术,将图像经过二值化处理,然后合并成简单的三维图像,通过判断物体的直径是否小于设定的数值,小于则利用三轴传动切割系统进行切割操作,从而实现对规则物体的定直径切割。文章将从机械结构、硬件系统设计及软件系统设计三个方面对系统进行详细的介绍。

NI推出全新的高性能紧凑型视觉系统，优化您的监测任务

2003年11月一NI宣布推出NI CVS-1455紧凑型视觉系统(Compact Vision System)，较之今年7月问世的NI CVS-1454系统，它成倍增加了处理功能，并将存储量提高了3倍。凭借这一优化的性能，工程师们可以使用全新的NI CVS-1455极大地提高视频监测应用的速度。“NI

应用机器视觉技术的齿轮测量方法

应用IMAQVision工具包在LabVIEW虚拟仪器平台上可以快速、灵活地开发齿轮测量的机器视觉系统。采用阈值分析进行图像分割、用形态学方法改进图像质量是齿轮测量的基础。采用图像分析的方法进行齿轮主要几何参数的测量 ,通过实际测试数据分析 。

基于LabVIEW的气动机械手视觉系统设计

以LabVIEW为开发平台,设计了气动机械手视觉系统软件,将虚拟仪器技术和机器视觉技术的优点结合起来,利用LabVIEW和NI IMAQ开发机械手视觉系统软件,由软件实现图像处理和跟踪控制功能,建立起功能完善、操作简单的机械手视觉平台.

基于机器视觉的智能变电站施工控制的三维可视化系统研究和设计

随着现代科学技术的高速发展,智能变电站已得到广泛应用,这对加强我国电力建设,提高电力服务水平起到了非常重要的推动作用,是保证我国社会经济实现稳健及可持续发展的重要措施。在智能变电站施工控制工作中,三维可视化系统的有效应用能让工作人员更直观地观察智能变电站的运行情况,对智能变电站施工建设、运行管理以及日常维护具有非常重要的现实意义。详细阐述基于机器视觉的智能变电站施工控制的三维可视化系统研究和设计工作,立足实际提出科学合理的建议,为加强智能变电站施工控制的三维可视化系统建设发挥积极的作用。

基于QNX的双足机器人视觉姿态平衡研究

由于仿人双足机器人的类人运动特点,需要采用平衡控制方法实现其姿态平衡控制。目前平衡控制方法多采用外界传感器反馈的形式获取姿态信息,系统结构复杂。提出一种基于机器视觉的双足机器人姿态平衡控制方法。以韩伯机器人为机器人原型,采用嵌入式系统开源可扩展硬件平台为机器人控制板,在QNX嵌入式实时操作系统上实现机器人直立状态下的姿态平衡控制。首先,控制板获取机器人头部摄像头的图像数据,对图像数据进行二值化处理。然后,按照视觉姿态倾角模型计算出机身倾斜角度,并通过串口向动作控制板发出姿态调整命令。最后,由动作控制板完成姿态调整动作。实验结果是动作控制板按照调整命令,控制各数字伺服马达工作,在误差范围内实现机器人直立状态下的姿态平衡控制。