综掘系统视觉处理技术研究现状及发展趋势

机器视觉技术具有非接触测量、获取信息量大、数据处理能力强等优点,将其应用于综掘工作面,对于提高综掘工作效率、保障人员设备安全、减少事故发生具有重要意义。综述了近年来视觉处理技术在煤矿综掘系统中的具体应用与发展情况,依据综掘工作面的任务分工,结合具体实际案例,重点分析了机器视觉技术在视觉检测与定位、安全监测与事故预防、装备自动化与智能化等方面的应用。通过分析不同应用场景中各类视觉检测系统的结构与检测原理,明确了视觉处理技术在综掘工作面工程应用中的技术性能、工作流程及优缺点。分析了视觉技术在综掘工作面应用中存在的挑战,包括环境适应性问题、成像视野范围较窄、智能算法的鲁棒性和可靠性尚待提高等。指出多传感器信息融合技术、设备群协同控制技术与数字孪生驱动远程监控技术是基于机器视觉的煤矿智能化装备体系未来需要重点发展的新方向。

磁瓦表面缺陷的机器视觉检测方法

为了提高磁瓦表面缺陷在线检测准确率并降低检测时间,提出一种基于机器视觉的检测方法。离线训练时,对经过Gabor小波处理后的子图进行融合并提取纹理特征,使用改进的Relief算法提取与类别相关性强的特征子集,并去除冗余特征。为降低缺陷磁瓦的漏检率,先进行偏向性分类处理,再采用最小二乘支持向量机进行分类预测。实验表明,整体预测准确率96.89%,缺陷磁瓦分类准确率达到99.09%,且在线预测时间减少了近1/4,只需67.4ms。

基于机器视觉的硅片检测分类系统设计

等离子体增强化学气相沉积是太阳能硅片生产工艺流程中一道重要的工序。硅片经过该工序后的表面破损检测和减反膜颜色的检测主要通过人工完成,存在不稳定、高碎片率和低速率等问题,需要利用机器视觉技术,开发硅片视觉检测系统。文中根据具体的测试要求完成光学设备选型,利用"Visionpro"视觉开发软件设计硅片破损检测与颜色检测程序。实际使用结果表明,该系统破损测量的精度在0.2 mm以内,图像颜色检测满足实际应用需求。

基于机器视觉的气门摇臂安装检测系统设计

气门摇臂安装是汽车发动机生产工艺流程中一道重要的工序,摇臂安装是否到位、摇臂是否缺失以及气缸垫的有无检测主要通过人工完成,存在不稳定、高报错率和低速率等问题,需要利用机器视觉技术,开发摇臂安装视觉检测系统。根据具体的测试要求进行光学设备选型,利用"Visionpro"视觉开发软件设计气门摇臂安装检测程序。实际使用结果表明,该系统测量的精度在0.057 mm以内,安装位置检测满足实际应用需求。

基于机器视觉的PCB元器件智能检测系统

机器视觉技术的快速发展使得大量新应用成为可能,并在不断扩大的应用基础上提供尖端的解决方案。为了不断提高工业生产的效率和产品质量,降低生产过程中的经济成本和劳动成本,本设计由图像实时采集模块、图像预处理模块、阈值选取模块、图像定位模块、缺陷检测模块构成,达到了预期的缺陷检测效果,实现了高效益、低成本的目标。