基于机器视觉的一种智能购物车

为提升线下超市购物体验和购物效率,研究设计了一种基于机器视觉的智能商品识别购物车.文章提出的智能购物车是主要基于计算机视觉、UWB超宽带定位技术、重量传感等技术,实现商品识别、定位导购、实时记账、便捷支付等功能的智能识别购物车.文章介绍了该购物车的系统设计方案、硬件和软件设计,测试结果显示,该系统可实现商品识别、定位导...     

防瞌睡座椅

最近，日本东京大学机械力学教授金子成彦等的研究小组与大分大大学、岛根疑难病研究所以及日本产业机械企业等，共同开发出可以预先检测出驾驶员瞌睡驾驶的座椅。[第一段]     

防瞌睡座椅

最近，日本东京大学机械力学教授金子成彦等的研究小组与大分大大学、岛根疑难病研究所以及日本产业机械企业等共同开发出可以预先检测出驾驶员瞌睡驾驶的座椅。     

防瞌睡座椅

最近，日本东京大学机械力学教授金子成彦等的研究小组与大分大大学、岛根疑难病研究所以及日本产业机械企业等，共同开发出可以预先检测出驾驶员瞌睡驾驶的座椅。     

基于机器视觉的智能包装码垛自动化研究

随着工业自动化的普及和发展,促成了包装码垛自动化码垛设备的广泛应用,伴随工业现代化技术的不断提高,在工业4.0引领下,智能化技术开始不断走进工厂,机器视觉的应用让包装码垛自动化设备从工业自动化设备,迈向工业智能化设备。     

基于机器视觉的镜片表面缺陷检测系统研发

针对传统镜片企业人工抽样检测的弊端,进行机器视觉测量系统的搭建,以图像处理技术为基础,利用matlab进行缺陷识别算法的开发,判断是否有缺陷,将数据传送至arduino单片机,通过单片机的处理,通过机械手将缺陷镜片剔除,并在人机可视化界面上显示缺陷,从而实现机器视觉在线检测。该系统性能稳定、能够大幅提高检测效率和精确度,同时还能够减少大量劳动力,降低检测工作对工人眼睛的伤害,产生极大的经济效益和社会效益。     

基于机器视觉的口服液智能灯检机的设计

针对目前国内口服液灯检存在检测结果不稳定、检测范围局限性大、检测效率低下的现状。本文介绍了一种能对口服液进行在线检测的智能灯检机的设计方案。口服液由传送链送到摄像区域,利用红外传感器的触发脉冲控制图像采集卡动态采集口服液图像。图像处理和模式识别结果用于控制电磁阀的开启,利用气流将不合格口服液剔除。     

智能辅助实训系统中的机器视觉

介绍了智能辅助实训系统中的机器视觉。机器视觉系统位于智能辅助实训系统的前端,是其核心组成部分。其作用是实时拍摄实训作业图像,并采集图像、转换传送到PC机内存中,PC机通过图像处理软件完成对实训操作正确、错误的判断后,将判断信息传输给辅导输出系统,从而在PC机上输出准确的实时辅导和评价信息。     

防瞌睡坐姿矫正课桌椅

结合实际生活,研究设计了一种新型防瞌睡坐姿矫正课桌椅。     

基于机器视觉的彩钢板缺陷检测和智能分类研究

在经济发展的同时,我国人民生活水平显著提升,这就在一定程度上激活了市场活力,在家电产品走进千家万户的同时,消费市场的主体方向也随之发生了偏移,在家电消费呈现增高趋势的过程中,作为其原材料的彩钢板的应用范畴也不断拓展。由于家电产品对产品质量的要求较高,这就使得其质量标准与其他领域的钢板相比控制要求更广、更精细,但是在实际应用阶段,由于受到因素的直接限制,彩钢板就会呈现相应缺陷问题,因此,通过视觉检测技术,对彩钢板缺陷进行检测也就显得至关重要,本文就以此为出发点,对智能分类进行理论性研究。     

基于机器视觉的PCB质量检测

为了实现高速高效检测印制电路板(PCB),设计了一种通过识别连通区域,并进行类蚁群规划分析的检测系统。系统硬件使用灰度摄像头采集,并使用单片机进行控制和预处理图像,再通过串口发送至电脑,使用Matlab程序进行识别后获得走线的微分电流分析,从而判断电路是否满足设计应用要求。结果表明该系统运行稳定,误差在允许范围内,能够成为廉价可靠的PCB检测设备。     

基于机器视觉的光斑拟合研究

传统的光电子器件封装过程中,光功率为衡量器件是否合格的重要标准。现代器件封装过程中,光斑的大小、形状同样为衡量器件是否合格的重要标准。本文基于机器视觉对光斑进行边缘检测,通过Canny边缘检测与霍夫圆变换按位与的方法识别边缘,拟合出光斑的形状,计算出光斑的中心点坐标以及直径,为现代器件封装耦合过程提供了判断依据。     

基于机器视觉的红枣裂纹特征提取

裂纹是缺陷枣的一种常见外部呈现形态,剔除裂纹红枣可提升红枣附加值。本文先采用机器视觉系统采集红枣,选出正常红枣和裂纹红枣各20粒作为实验对象,并对这20组红枣进行预处理,然后通过实验验证正常红枣和裂纹红枣各自的不变矩特性,再将正常红枣和裂纹红枣的原始图像转换成HSI图像,通过在I分量上的差别采用二值图像不变矩进行图像处理,表明此方法的可行性,对红枣具有较好的区分功能。     

基于机器视觉的跟踪目标距离研究

研究目的在于完善机器视觉在目标物的检测、跟踪方面的技术,系统地研究应用图像处理各种方法,对物体进行检测、识别,用计算机视觉技术测量目标物的距离,并且应用于各种条件。主要任务包括摄像机标定、图像获取、图像预处理及目标物提取、测距算法研究几个步骤,详细分析了各个步骤的技术特点、存在的问题和解决方案。     

图像智能识别定位机器视觉系统设计与实现

针对"东"、"西"、"南"、"北"、"中"汉字图形标注工件进行图像处理,包括模型学习、图像获取、区域定位、目标地位、二值化处理。采用机器视觉技术实现汉字图形标注工件角度检测与位置精确定位,并通过脚本编制,采用RS485总线传输识别与定位数据信息。     

机器视觉明察秋毫

一个观代化工厂的组装台前,工人们正在紧张而有秩序地装配机件。突然,B号工作台的警报声“嘶嘶”响起,工人立即停止操作,检查他的组装品。他知道,他的产品出问题了。一查,果然如此。这真是太神奇了。是什么家伙作出了如此及时而准确的判断?原来,是机器视觉在起作用。这是南京理工大学制造工程学院院长张友良教授向人们描述的一幅令人兴奋的图景。机器视觉,这个全新的科学成果,正向我们姗姗走来。     

基于机器视觉的矿井温度监控系统

由于煤矿井下光线强度低,湿度大、多粉尘等因素的原因,采用普通可见光波段的普通CCD获取的图像质量直接的影响了监控精度,本系统主要是利用红外线的热辐射特性、丰富的色彩表现力、良好的穿透性、空间散射光小等优势,用红外线CCD取代了普通的CCD,从而克服了井下各种不利因素,很好的实现了井下温度场的实时监控。     

基于机器视觉的图像识别技术研究综述

随着AI领域的崛起,基于机器视觉的图像识别技术再一次成为研究热点。本文首先对这一技术的研究现状进行了简单描述,然后针对图像识别的三个关键技术:图像预处理、特征提取和图像匹配,进行了全面的总结与归纳,最后讲述了机器视觉识别技术在医疗检测、城市交通领域的具体应用。本文旨在让读者对基于机器视觉的图像识别技术有一个全面、深入的认识。     

基于机器视觉的坯布疵点自动检测系统

布匹质量检测在纺织企业中是一种高度重复性和经、能的工作,然而在传统上,这个只能靠人工检测来完成,虽然增加了企业巨大的人工成本投入,但却仍然不能保证100%的检验合格率.在此,介绍了一个基于机器视觉的全新坯布疵点粗检系统,该系统通过最大偏差法来达到粗检之目的,最后通过对粗检出的布匹进行一系列的算法运算来达到检出疵点之目的,并且由全新的机器视觉软件WIT给出了具体的实现过程,结果表明,基于此算法的坯布疵点自动检测系统是可行有效的.     

基于机器视觉技术的螺纹检测方法

螺纹连接件连接可靠,装配方便,生产中应用广泛。螺纹的互换性和可靠性要求很高,检测要求严格。本文提出了将机器视觉技术应用于螺纹外观参数检测的研究方法,就图像的预处理方法、图像分割算法、测量参数的特征提取方法以及改进的遗传神经网络算法进行了系统描述,最后选择样本进行了试验验证,结果证明此方法用于螺纹参数是可行的,且测量的准确率高,速度快,能够满足生产线检测要求,对其它机械产品的精度检测具有借鉴意义。