毛叶枣的计算机视觉分级技术研究

根据农业部发布的农业行业标准NY/T484-2002,基于NI Vision Assistant系列软件对毛叶枣提出了一种自动分级方法。以黑色传送带为背景,采用CCD摄像机在毛叶枣样本的滚动中采集图像,通过对图像进行初步分割、灰度化、平滑去噪、增强、边缘检测、二值化等处理得出样本果实大小、表面缺陷大小以及果梗识别,进而借助机械手完成对毛叶枣品质的自动分级,识别结果与人工挑选结果吻合率分别达到:优等品吻合92.43%,一等品吻合96.34%,二等品吻合95.60%,残次品吻合95.95%。

基于NI Vision机器视觉技术的应用

本文主要关注基于NI Vision机器视觉技术的在工厂自动化中的应用,特别现在用工成本高,客户对品质的完美要求,生产效率等因素,机器视觉技术的优越性体现的越来越明显,利用NIVision模块开发针对生产环节中人员集中的外观自动检测系统,既能省人化,又能提高生产效率和品质,是一项值得深究和推广的应用技术。

一种玻璃浮计标尺读数的识别方法

针对玻璃浮计在弯月面处人工读数容易造成读数误差的问题,通过采集玻璃浮计弯月面处的图像信息进行特征提取和模式识别,提出了一种玻璃浮计标尺读数的自动识别方法。以NI Vision机器视觉系统识别不同毛细常数液体中玻璃浮计弯月面处的标尺刻线,并读取密度值。实验结果表明,在密度范围为650~2 000 kg/m^3的不同毛细常数液体中,该方法的识别结果与实际密度值基本一致。