3D机器视觉在充电宝包装系统中的应用研究

为了提高包装机械智能化程度和生产效率,设计并实现了一种基于3D机器视觉的充电宝智能装配和包装控制系统。该系统主要包括自动装配、自动贴标、2D机器视觉质检、3D机器视觉包装和立体仓储等功能模块。对系统的硬件和软件进行了论述,重点对3D相机的编程进行了研究和阐述。通过实验证明,所设计系统的功能实现率均在99%以上。基于3D机器视觉的充电宝智能装配和包装控制系统可以提高包装机械的智能化和柔性化水平,在提高生产效率的同时,大大降低企业人力成本。

基于3D机器视觉的离心泵叶轮智能无序上料技术应用研究

离心泵的生产目前仍以人工手动操作为主,为了提高离心泵生产的自动化程度,降低工人劳动强度,设计并搭建了基于3D机器视觉的离心泵叶轮智能无序上料系统。离心泵叶轮智能无序上料系统采用双目视觉结合结构光技术采集场景中的三维信息,重点研究了工程塑料、铝合金和不锈钢3种不同材料的叶轮在3D机器视觉下的成像表现,通过实验研究得出了光源设计的优化参数,实现了叶轮位姿的识别和抓取。此外,通过实验模拟了叶轮上料过程,在不同摆放条件下的抓取成功率均超过了90%,验证了离心泵叶轮智能无序上料系统的可行性,并分析了随机摆放条件下铝合金叶轮及不锈钢叶轮存在个别无法识别的原因。

3D机器视觉发展及其工业应用综述

2D机器视觉技术快速发展,并在工业、农业、交通等领域取得大量应用。然而,其缺乏深度信息,无法准确描述物体的三维空间信息。3D机器视觉技术凭借包含更多目标信息的优点,在工业等领域具有广泛的应用前景。本文全面研究3D机器视觉技术的发展及应用:首先,研究分析了机器视觉技术的发展现状,对比了2D和3D机器视觉;其次,对3D机器视觉的关键技术进行归纳总结,将其划分为特征提取技术、位姿估计技术和三维重建技术;然后,对3D机器视觉技术在工业中的应用进行总结,主要研究了缺陷检测、引导定位等应用;最后,分析了3D机器视觉技术存在的问题,包括软硬件兼容性、计算复杂度和适应性问题,并对未来发展进行了展望。本综述研究结果可为3D机器视觉的进一步发展与应用提供参考。

基于3D机器视觉动力电池焊缝质量检测方法

为了解决动力电池在生产过程中人工检测焊缝缺陷容易产生误检、漏检和无法实现自动化检测的问题,设计了一种基于3D机器视觉技术和机器学习的焊缝质量检测方法。采用支持向量机SVM学习焊缝关键特征值,得到最优分类超平面,训练完成后,相机采集图像,通过高斯滤波降噪、图像纠正和缺陷特征提取,然后SVM对缺陷特征值进行分类,判断产品是否存在缺陷。实验证明,该方法实现了100%在线自动化检测焊缝质量,并具有快速、准确的优点,成功地解决了动力电池生产过程中焊缝质量自动化检测难题。

基于3D视觉技术的受电弓磨耗检测系统设计

针对现阶段受电弓磨耗检测速度慢、精度低、劳动力大等问题,设计了一种基于3D机器视觉的受电弓磨耗检测系统。该系统以3D视觉技术原理为理论基础,设计了一套电气列车受电弓滑板磨耗的检测装置,在计算机的控制下对滑板进行自动检测,测量结果经系统配套软件处理后得到磨耗曲线。实验结果表明,该系统具有速度快、检测精度高等特点,能够实现对受电弓滑板的磨耗检测。

基于3D视觉的微通道换热器定位与尺寸测量

为实现微通道换热器生产线的自动化与智能化,提出一种基于3D视觉的微通道换热器定位与尺寸测量方法,以引导机械臂进行抓取上下料。首先,用3D相机以俯视角度拍摄产品,矫正获取的图像并将RGB图像与深度图像对齐;其次,通过产品3D信息的辅助实现精确的二维图像分割以及角点的二维坐标定位;最后,加权拟合角点的深度值,通过角点二维坐标及深度信息进行坐标转换得到其三维坐标,计算产品尺寸。实验结果表明:该算法能够在复杂的背景中实现精确的图像分割与尺寸测量,在测量距离为4000 mm时相对测量误差可控制在1%以内,能够满足系统需求。

基于油管标识码的刻码和识别技术研究及设计

我国油田油管管理水平高低直接影响着油井生产成本。实现油管真正意义上的全生命周期管理,可行的办法就是使油管附有唯一的可识别的身份标识。油管标识码方案可以在油田井下作业恶劣环境中使用。研发设计的刻码装置定位准确,刻码效率高,生产成本低。采用3D机器视觉技术可以使油管标识码识别效率和准确度更高,从而建立油管统一的数据库,全程采集油管在使用和维护过程中的动态信息,解决油管精细化管理的难题。