基于HALCON机器视觉软件测量玻璃砖折射率的实验演示

插针法测量玻璃折射率速度慢、偶然误差大,在物理实验中借助HALCON软件,引入机器视觉技术替代传统的插针法来测量玻璃砖的折射率不仅快速、准确,还能向学生普及最新社会生产技术中的光学知识,培养学生的STSE素养.

基于机器视觉Halcon软件的齿轮参数检测系统

为了实现快速、非接触准确测量齿轮参数,利用机器视觉软件搭建齿轮视觉参数检测系统。该系统基于Halcon软件平台设计,包括软件和硬件两部分组成,首先通过标定的工业相机拍摄清晰的待测齿轮图像,再利用Halcon软件的基本视觉与图像原理处理齿轮图像,经过阈值、滤波和形态学处理等操作识别齿轮图像轮廓,进一步利用角点检测算子提取并测量齿轮的齿顶圆直径、齿根圆直径、齿数、模数、分度圆直径、齿距等各项参数。通过实验测试结果表明,该法所测量出的齿轮各项参数基本上与参考数值一致,符合无接触测量的基本要求,可以准确迅速地测量齿轮的基本参数。与传统的接触式测量方法相比,具有测量精度高,稳定性好等特点,对于非接触实时测量提供了简便有效的解决方法。

基于机器视觉的变速器齿轮表面缺陷检测研究

针对人工检测变速器齿轮表面缺陷存在可靠性差、效率低、不能满足批量生产的问题,开展齿轮表面缺陷自动检测的研究。以汽车变速器齿轮为检测对象,首先搭建机器视觉齿轮表面缺陷检测系统,采集齿轮缺陷图像样本,对采集的齿轮图像进行去噪、增强等预处理;然后采用改进的Scharr边缘检测算法提取齿轮边缘;最后获取感兴趣区域的坐标信息,寻找齿轮外圆的边缘点,计算齿轮的边缘点之间的距离,从而实现齿轮缺陷的精确定位。实验结果表明:该系统可准确检测出齿轮表面缺陷所在位置,可靠性和稳定性良好,检测效率高,为机器视觉齿轮缺陷检测技术的应用提供了思路。

基于机器视觉的呼出气体酒精含量检测仪自动检定装置

当前呼出气体酒精含量检测仪检定工作耗时耗力,检定过程需要人工进行判读和记录,针对该问题研制一套呼出气体酒精含量检测仪自动检定装置。依据检定规程的要求,设计配气装置实现对气体的气路设计及温度和流量等的控制。基于机器视觉系统使用Halcon联合C#开发识别算法,利用Canny边缘算法提取感兴趣区域,定位提取示值字符后训练多层感知器来识别示值结果,并实现检定过程的自动选择和报告的自动生成。实验结果表明:对五种型号的呼出气体酒精含量检测仪示值的识别准确率达到了99.5%以上,平均识别时间小于200 ms,对后续检定的平均全过程时间从3.5天缩短至1.5天。该装置满足检定规程的要求,可以应用于各地计量机构的检定工作中,具有实用价值。

基于FANUC机器人内置视觉识别软件应用研究

针对现场工程人员使用基于PC平台或嵌入式模块等机器视觉系统开发机器人视觉程序比较困难的状况,对机器人与内置视觉识别软件之间联系进行研究。以FANUC机器人集成内置视觉识别功能软件为研究对象,介绍工业相机与机器人物理连接;分析相机标定原理和标定过程;以2D形状和条形码工件为例,详细介绍了视觉识别程序处理过程和机器人视觉程序关键指令以及搬运程序流程。把多个模型混合放置,内置视觉系统都能准确识别,机器人都能精准分拣和搬运。机器人集成内置机器视觉系统硬件连接简单,识别工具丰富,使用方便,机器人程序与视觉数据交互便捷,拓展了机器人工艺应用范围。机器人集成内置视觉识别功能是自动化领域和机器视觉系统发展趋势。

基于机器视觉的胡麻种子自动化考种方法

[目的/意义]胡麻种子的周长、面积、长短轴和千粒重是胡麻考种过程中常用的参数,对于胡麻的育种、栽培,以及种子品质和性状的评估都具有重要的意义。[方法]针对胡麻种子自动化考种时出现的数据统计错误率高、效率低等问题,基于机器视觉研究胡麻种子的轮廓特点、探索形态特征的测量方法,针对籽粒重叠现象提出基于融合角点特征的轮廓拟合图像分割方法,设计胡麻种子自动化考种数据实时分析系统,最终实现胡麻种子自动化考种的研究。本研究在工业相机获取的胡麻种子图像上进行试验。[结果和讨论]提出的自动化考种方法对不同品种胡麻种子的统计识别准确率达97.28%,百粒种子平均处理时长69.58 ms,相较于极限腐蚀算法、基于距离变换的分水岭算法,平均计算准确率比极限腐蚀算法提升19.6%,平均运算时间低于直接使用分水岭算法所需时间。[结论]自动化考种方法具有更好的计算准确率和处理速度,能够更准确地批量获取胡麻种子的形态学特征参数,使测量误差能够保持在10%以内,可为今后胡麻考种相关工作提供技术支撑,助力相关产业发展。

基于机器视觉的芒果检测与分级研究

为了提高贵妃芒果检测与分级的准确率和效率,首先用标定好的工业相机对芒果进行拍照,然后使用HALCON对芒果图像进行灰度化和图像分割预处理,接着提取芒果面积、果形指数、成熟度、缺陷面积和缺陷个数5个特征参数并归一化,把它们分别作为GMM、MLP、SVM和KNN分类器的输入向量,并以芒果的4个等级作为分类器的输出向量,最后以每级120个训练样本,60个测试样本分别对4种分类器进行训练和测试。结果表明4种分类器的平均准确率依次为92.5%、93.75%、98.75%和98%,准确率较高,有一定的实际应用价值。

HALCON软件在机器视觉课程实验中的应用

本文针对现代机器视觉、数字图像处理、模式识别等课程的特点,探讨了如何应用HALCON软件改进实验教学方式和教学手段。将HALCON软件引入实验教学,更有利于加强学生对技术的深入理解,提高学生的创新和实践能力。教学实践表明,HALCON软件的引入收到了良好的实验教学效果。

Halcon软件在机器视觉课程实验教学中的应用

针对高等院校机器视觉和数字图像处理等课程的特点,探讨了如何应用Halcon软件改进实验教学方式和教学手段,并结合实例说明Halcon在机器视觉图像处理等教学中的应用。教学实践表明,在机器视觉等课程的实验教学阶段引入Halcon软件,更有利于加强学生对技术的深入理解,提高学生的创新和实践能力,收到了良好的实验教学效果。

基于机器视觉的汽车车牌识别方法

针对车牌号识别,提出了一种通过机器视觉来进行识别的方法,用来解决汽车车牌号检测与识别以及显示的问题。首先通过Halcon软件对捕获到的带有车牌的图片进行形态学处理,定位出车牌的位置,分割出车牌号的字符,随后通过光学字符识别的方法将车牌号进行识别。再通过C#在Visual Studio平台进行识别系统的窗体设计,完成Halcon软件与C#的交互。在系统中,可以达到读取图片,展示车牌,将识别出的车牌号显示出等功能。并且识别速度快,操作方便,通过一键点击即可获得结果。

基于机器视觉智能切割坡口的研究与应用

描述了免示教零件坡口切割中心先进的软硬件集成能力。切割方式可以采用火焰切割或等离子切割,满足碳钢板不同尺寸、不同精度的直线、弧线的无人化柔性加工作业。在硬件上,配置六轴机械臂、切割系统、打磨系统、自动进卸料系统和尺寸可定制的工作台;在软件上,搭载免编程工业软件和视觉算法系统,规划机器人的运动路径并实时纠偏,确保生产精度、自动化上下料及加工,有效提高切割效率和切割品质。快速响应生产制造节拍的同时满足小批量、多品种的坡口加工需求,有效实现了机器人在坡口切割领域的创新应用。

基于机器视觉的牡蛎分拣系统设计与实现

本文介绍了基于机器视觉技术设计并实现牡蛎自动分拣系统的过程。针对传统人工分拣效率低、易出错等问题,阐述了采用机器视觉系统的优越性及其基本原理与应用。系统设计包括硬件设备和软件算法构建的整体框架,并详细描述了解决关键问题的实施方法。通过实际验证和性能测试,提出了优化方案以提高系统准确性和工作效率,最终证明机器视觉在牡蛎分拣中的应用能有效提升自动化水平和经济效益。

基于机器视觉的微装配控制策略及软件架构

研究了装配控制和软件架构等微装配的重要环节,分析了微装配的具体需求、工作流程和人机交互,提出先看后动的微装配控制模式。采用由任务层、策略层和行为层组成的分层控制架构,建立了基于显微机器视觉的微装配平台。围绕可复用性要求,分析软件中核心类的结构和对象间关系,采用面向对象的聚集关系构造任务层和策略层中的主要对象,最终实现了微装配控制软件。基于本文的控制方法进行了微装配实验,所装配的微系统为微挠性摆动系统,由6个微小零件组成,所有零件上均无人工标。对其关键技术指标的测量和对比结果表明:自动装配与手动装配的同轴度误差平均值相近,而对称度误差平均值有所改善,自动装配的各项指标不确定度优于手动装配,装配的微系统其一致性有明显改善。本文提出的控制方法可有效地用于复杂微系统的装配,且具有较高的人机交互性、鲁棒性和可复用性。

基于机器视觉的螺纹检验仪软件的研制

主要介绍在基于 CCD摄像头的螺纹检验系统中 ,如何理解图像并提取螺纹参数的算法 .着重讨论了螺纹图像边缘的提取算法 .

基于Halcon的IC测试探针表面质量的机器视觉检测系统

IC测试是集成电路生产中的重要工序，探针表面诸如划痕、凹坑等缺陷对性能测试结果影响大.文章研究了IC探针表面质量的机器视觉检测方法，讨论了灰度变换、均值滤波、区域连通、图像分割等缺陷图像处理和形状识别方法，建立了相应的探针表面质量检测系统，并基于机器视觉软件Halcon开发了探针表面质量检测系统软件.实验表明：开发的检测系统可对直径0.3-0.6 mm的IC测试探针表面质量进行快速检测评估，且系统的稳定性好、检测精度高，能有效缩短检测时间和减少检测成本.

机器人足球视觉系统的软件研究

小型机器人足球比赛中 ,由于所采用的机器人尺寸小 ,动作快 ,因此 ,视觉软件系统需要准确快速地处理图像数据并将结果提供给决策系统。本文利用图像处理和统计信号处理的技术 ,在视觉软件系统中实现了机器人和球的检测、识别、跟踪和预测功能 ,并对该软件系统的设计作了详细的介绍。实验结果表明 ,系统运行稳定 ,其速度可达到 4 0帧 / s,时间延迟为 0 .0 2 5

基于HALCON的工业机器人视觉系统标定方法研究

摄像机作为工业机器人的眼睛,相机的标定技术成为机器视觉的重要前提。在分析摄像机成像原理和标定原理的基础上,建立摄像机成像模型,使用基于MATLAB标定和基于视觉软件HALCON的两种摄像机标定算法,通过标定实验获得摄像机的内外参数矩阵,再对图像的畸变进行矫正,获得无畸变的数字图像,最后通过一组工件的目标定位对标定结果进行验证。实验结果表明,基于HALCON软件的摄像机标定误差小于0.3 mm,且系统运行稳定,标定方法简单,精度能够达到工业需求。

HALCON图像处理在机器视觉中的应用

本文针对柔性智能制造生产线为控制对象进行研究,分析柔性智造生产线的组成,搭配思科工业交换机和发那科LRMate200Id型六自由度工业机器人,完成复杂的产品智能制造和组装加工过程,采用康耐视工业相机CCD图像传感器构成机器视觉系统,基于HALCON基类HXLD算法进行图像处理、特征提取,应用在机器视觉中进行产品的在线检测,发现产品的缺陷,并及时加以处理,防止不必要的损失。

基于HALCON的机器人视觉标定

基于HALCON平面标定板,充分考虑机器人末端中心和摄像机镜头径向畸变的影响,设计了一种新的Eye-to-Hand机器人视觉标定方法。该方法不仅标定了摄像机的内外参数,同时也建立了摄像机图像坐标系和机器人世界坐标系的关系。实验证明,该方法具有较高的标定精度和实用性,适用于工业机器人的视觉系统标定。

基于机器视觉的导流片图像识别定位方法

微型半导体致冷器件(Micro-TEC)在生产过程中会存在导流片尺寸小、种类多、人工贴装难度大、精度低等问题,为提高生产质量和效率,本文提出一种基于Halcon视觉技术的导流片识别与定位检测方法。首先对导流片图像进行灰度化、ROI的确定、滤波去噪等图像预处理过程,得到二值化图像;其次对二值化图像进行形态学处理提取导流片的轮廓并创建模板;最后通过模板匹配比较待识别导流片的轮廓与创建的模板轮廓,根据需求确定导流片的贴装点位。实验结果表明,该算法能快速识别导流片并能准确地获取所需贴装点的位置信息,满足了应用要求。