基于视觉技术和深度学习的纸张缺陷识别系统及软件设计

为解决人工视觉不能识别纸张小尺寸缺陷,无法保障缺陷识别精确度与稳定性,且难以适应大面积、高速生产要求等一系列问题,以机器视觉技术与深度学习算法为载体进行了纸张缺陷识别系统硬件与软件设计,并提出了基于BP神经网络的纸张缺陷识别算法。其中系统硬件由工业摄像机、荧光灯、FPGA、DSP等构成,系统软件以MFC框架与C++编程语言为辅助开发设计。纸张缺陷识别算法则经过纸张缺陷图像预处理、特征提取与选择、识别分类实现缺陷识别。此系统识别方法简单、识别精准且实时性强,可在很大程度上取代传统人工视觉识别方法。

基于计算机视觉的文字识别软件设计与实现

文字识别技术作为人工智能领域的重要分支,利用计算机视觉对图像中的文字进行检测、识别和转换,已广泛应用于文档数字化、自动化表单处理等多个场景,提升了信息处理的效率和准确性。计算机视觉技术通过模拟人眼的视觉感知,使计算机能够从图像或视频中识别出文字信息。本文详细探讨了基于计算机视觉的文字识别软件设计与实现,从文字识别技术的基本概念出发,深入分析了计算机视觉技术在文字识别中的关键应用,包括图像处理和特征提取等,并通过案例分析,为未来的研究方向和技术改进提供了参考。

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。

空间视觉测量相机地面检测及显示系统

为了给空间视觉测量相机的研制提供测试环境,充分测试空间视觉测量相机的功能及性能,基于相机的工作特点和实际测试需求,设计了空间视觉测量相机的地面检测及显示系统。地面检测及显示系统由一台高性能计算机、一台图像接收设备、图像显示软件和通信软件组成,适用于空间视觉测量相机单机、环境试验等多种情况测试。通信软件采取分布式设计,分为1个中心服务器软件、4个客户端软件;软件采用MFC架构,多线程方式运行,软件间采取TCP/IP协议进行通信。其中中心服务器软件负责与相机之间进行通信,通信协议为RS422;4个客户端软件分别实现对相机的指令控制、遥测数据的显示及监测、自动运行及在轨更新功能验证。经过多次单机测试及超过400 h的环境试验测试,空间视觉测量相机地面检测及显示系统运行稳定,对相机的各项功能及性能均能实现测试覆盖,能够满足相机研制过程中的各项测试及试验需求,提高了相机研制的测试效率。

基于Halcon+单片机的视觉识别系统设计

Halcon在工业中被广泛应用,例如,颜色识别、条形码识别、形状检测等。视觉检测结果通常通过通信的方式发送到目标设备,常见的通信方式有串口与网络通信。研究以颜色识别为例,介绍了视觉识别结果通过串口通信发送到单片机,单片机通过串口接收上位机发送的数据,并通过LCD1602液晶进行颜色显示。该项目讨论了系统原理图设计、Halcon程序编写、单片机程序编写,并进行效果分析。通过该项目,让学生了解系统的一般组成、程序编写与调试方法,为以后学习较复杂的视觉项目(一维码识别、二维码识别、九点标定等)打下基础。

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。

基于机器视觉的汽车排气管垫片缺陷检测

汽车排气管垫片上圆孔的位置、圆孔的半径大小和两内边的距离必须控制在0.05mm的误差范围内,才能顺利装配。机器视觉自动化检测代替人工检测可以提高检测的精度和效率。文章采用康耐视的In-Sight软件研究了汽车排气管垫片的机器视觉检测方法,通过Plot工具将各项检测结果和垫片合格与否显示出来。这种检测方法可以准确判断垫片是否满足装配要求,极大地提高了检测效率。

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Swin-Transformer的可视化安卓恶意软件检测研究

为了更好地利用深度学习框架防范安卓平台上恶意软件攻击,提出了一种新的应用程序可视化方法,从而弥补了传统的采样方法存在的信息损失问题;同时,为得到更加准确的软件表示向量,使用了Swin-Transformer架构代替传统的卷积神经网络(CNN:Convolutional Neural Network)架构作为特征提取的主干网络。实验采用的数据集中的样本来自Drebin与CICMalDroid 2020数据集。研究结果表明,新提出的可视化方法优于传统的可视化方法,检测系统的准确率达到97.39%,具有较高的恶意软件识别能力。

低畸变机器视觉镜头的仿真设计

为了实现电子芯片等小尺寸零部件的定位识别和精密检测,利用Zemax软件设计了两种可以用于机器视觉的低畸变光学镜头。系统焦距为28.5 mm,物方视场为10 mm。通过仿真优化设计得到由六片透镜组成的全球面折射式镜头,总长为90 mm,在空间频率100 lps/mm处,所有视场的MTF都高于0.5,最大畸变为-0.078%。在此基础上,进一步优化设计得到折衍射混合镜头,共有四片透镜,总长为75 mm,相同空间频率处MTF高于0.55,最大畸变为0.071%。考虑衍射面的衍射效率对系统MTF的影响,混合系统的MTF仍然高于0.52。通过仿真设计,既可以让学生了解机器视觉镜头的设计特点,还可以锻炼学生的创新能力。

基于OpenCV的视觉检测系统应用

目前各大视觉厂商已经开发了大量用于视觉检测的成套软件,这些商业软件虽然功能强大,但是价格不菲,而且实际应用中仅需要其中一个或几个检测方法,其他大部分功能是不需要的,软件运行时检测耗时也较长。现使用OpenCV+VS2015开发出了一套专用的滤纸识别系统,配合生产设备相册PLC相关工序,成本较低,检测快速准确,使用效果良好。

考虑视觉搜索特性的指挥控制系统KLSM

传统的击键水平模型(KLM)专注于键盘和鼠标的操作分析,适用于简单软件界面任务完成时间的快速定量评估,但将其迁移到包含复杂信息特征的指控系统软件界面评估时,却会产生较大误差。为此,基于KLM,结合用户视觉特性,面向指挥控制系统典型任务,提出基于用户视觉搜索处理时间的物理操作时间单元指标,并通过实验获取用户视觉搜索处理时间典型参数,建立更精确的指控系统任务操作分析模型—击键和视觉搜索模型(KLSM),即考虑视觉搜索特性因素的影响。选取5类典型指控任务,进行对比实验验证,KLSM对任务完成时间的预测评估更为准确。

设计软件在视觉传达专业中的应用与展望

设计软件是视觉传达设计专业的必修课程,通过设计软件的学习,了解视觉传达设计的专业知识。文章以视觉传达设计专业为例,阐述设计软件对于学习设计、艺术设计作品创作的重要性。

模型眼及光学分析软件在眼部疾病的应用进展

模型眼是用于研究眼球解剖结构和光学特性的一种眼模型,在光学分析软件的协助下可以计算和分析生理或病理状态下的视觉质量。通过光学分析软件调整模型眼各种生物参数(如眼轴、角膜曲率半径等)改变模型眼屈光状态,可以为眼科手术规划和治疗方案的制定提供可靠的实验平台,使得视觉质量的评估更加准确和客观。既往模型眼主要用于光学和眼科学的理论学习,近年来,随着计算机领域的进步,模型眼及光学分析软件已在白内障、屈光不正等眼科疾病的诊断和治疗中开展相关应用。作为一种新型评估方法,模型眼在眼科学领域展现出了重要的诊疗价值。文章旨在总结目前应用广泛的模型眼及光学分析软件,阐述模型眼在视觉质量评估方面的应用,为眼科疾病的诊断和治疗提供新视角。

高校视觉传达设计专业软件课程混合教学模式的探索——以Cinema 4D为例

该文对以 Cinema?4D 为例的高校视觉传达设计专业软件课程混合教学模式进行探索,通过梳理相关文献、整理教学现状,归纳出近年来引入的创新教学模式。结合目前的实际教学情况,该文提出了以 Cinema?4D 为主的计算机课程创新思路,包括结合线上平台、线下课堂增加互动式教学,基于 OBE 模块化的任务设计,以及相邻课程打通、扩展 Cinema?4D 的运用场景,让学生在学习过程中更好地掌握视觉传达设计专业软件知识和技能,提高教学质量和效果。

基于机器视觉的压力表全自动化检定系统

针对人工检定压力表时存在的效率低下且目视读数易引入误差等问题,设计一套基于机器视觉的压力表全自动化检定系统,并开发配套的控制软件和识别算法。控制软件面向自动化过程设计,引入多线程、容器化和监听事件技术,协调控制PLC、机械臂、工业摄像头、标准压力发生器等硬件,实现检定过程全自动化,且支持多块压力表同时检定。考虑到工控机配置低的情况,结合深度学习模型Paddle和OpenCV库设计一种轻量化的识别算法,该算法不仅占用内存少、运算速度快,而且识别信息更加丰富、识别准确率更高。实验结果表明:该系统能够有效提升检定效率,减少人为误差,具有应用和推广价值。

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。

基于视觉引导的焊接机器人

由于手工焊接存在生产效率低、工作环境恶劣等问题,焊接机器人逐渐在国内的众多生产制造领域得到应用。近年来,随着自动化、计算机等领域的发展进步,自动焊接出现并得到应用,在一定程度上降低了焊工的工作强度,提高了工作效率和焊接质量。提出了一种基于视觉引导的焊接机器人系统,通过对焊缝的精准识别与检测实现自动化和精确的焊接操作。该系统利用摄像头采集焊接区域的图像,并通过图像处理、物体检测和定位、特征提取和匹配以及焊缝跟踪和识别等算法,实现焊接目标的精确定位和姿态规划。最后通过实验评估,验证了系统的有效性和稳定性。

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。

C4D软件在电商广告设计中的应用分析

作为一种三维动态设计软件,C4D软件有强大功能,方便操作,被广泛应用于电商广告设计当中。分析了C4D软件内涵和具体应用,以某个品牌电商产品为例介绍了C4D软件在电商广告中的设计运用,包括IP形象设计、LOGO形象设计、产品精渲、电商主视觉设计、首页设计、主图设计,以期为相关设计人员提供有效参考。