基于机器视觉的PCB板缺陷检测系统关键技术研究

利用图像处理和模式识别技术实现了一种无损、快速且性价比高的印刷电路板缺陷检测系统。简要介绍了系统工作过程和设计原理,着重阐述了系统实现过程中的图像采集、图像增强、图像分割和图像配准等关键技术。系统实现了常规的短路、断路、突起、凹陷等印刷电路板缺陷检测,基本可以满足中小PCB生产企业的检测需求。     

PCB X射线检测系统的机器视觉导航技术研究

针对PCB行业的检测需求,研发了层偏X射线检测系统。重点对系统的视觉导航自动化技术进行了研究,从理论上对视觉导航的算法原理进行了分析,提取了实现视觉导航的系统关键参数;设计了专门的标定板靶对系统进行了尺寸标定;并在整机系统中实现了对二维平台的精确自动定位。     

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。     

基于机器视觉的零件缺陷检测算法

提出一种新的基于机器视觉的零件表面的缺陷检测算法。根据零件缺陷特点,系统采用二值化、中值滤波、形态学处理等方法对获取的图像进行处理。搭建了包括图像处理模块、上位机、图像采集部分的零件表面的缺陷检测平台。实验仿真结果显示,该算法能够准确识别零件表面缺陷,并具有较高识别率和鲁棒性。     

基于机器视觉的起动器边缘检测研究

为了提高无功耗起动器外观缺陷检测的效率,需要机器视觉精确地检测出其边缘信息,针对传统Canny算法应用于起动器边缘检测时,存在边缘错检率高和伪边缘明显的问题,提出了一种改进Canny算法。算法对传统Canny算法的高斯滤波器、梯度计算和阈值分割等多个要素进行了改进。改进Canny算法应用于起动器边缘检测,有效地降低了边缘错检率和消除了伪边缘。实验结果表明,应用改进算法的起动器边缘检测方法,获得了更清晰的边缘轮廓,峰值信噪更高,处理速度更快。     

基于机器视觉的芯片成型分离视觉检测系统的研究

芯片引脚是否合格,是成型分离制程检测的关键。针对这一问题,应用机器视觉和机器自动化技术,研制出实现成型分离制程芯片检测自动化的检测系统。实验测试表明,该设备具有较高的检测精度和检测速度,能够满足生产需要。     

基于机器视觉的水果缺陷检测方法研究

水果分级的目的是使水果达到标准化和商品化,因而水果缺陷检测尤为重要。为增强水果市场的竞争力,国内外对水果缺陷检测方法进行了大量研究。简要介绍了国内外研究状况,对已存在的4种水果缺陷检测技术进行了研究分析,提出了每种检测方法的适用范围,为水果的无损缺陷检测提供了一定的理论依据。     

机器视觉检测系统的研究

介绍了机器视觉的概念,分析了典型的机器视觉系统结构,并介绍了机器视觉的关键技术,如光源照明技术、光学镜头、摄像机及图像处理与分析中目标物体的识别和执行机构等,展望了机器视觉的发展趋势.     

机器视觉技术在产品外观质量检测上的应用

巷烟制品在生产过程中经常出现烟包翻盖露白、外包装纸图案错误、舌纸外翻、缺翻盖等质量问题,流入市场影响企业信誉,通过采用图像传感器采集烟包特征,再对所采集的烟包特征进行智能化处理判断,并将检测结果信号传送给PLC控制系统,对不合格烟包进行剔除.实现了烟包检测的自动控制,从而提高了产品质量,增强工企业产品信誉.     

一种基于机器视觉的螺丝定位检测方法

文章提出了一种基于机器视觉技术的螺丝定位检测方法,首先通过机器视觉对目标对象进行三维建模,然后使用可变形模版匹配算法进行螺丝定位。实验结果表明,使用本文提出的方法可以实现螺丝位置的精确定位,并能准确判断螺丝类型和槽型方向。     

基于机器视觉的外螺纹表面缺陷检测技术研究

螺纹在诸多行业生产的过程当中都应用的较为广泛,根据不同的实际需求,螺纹在生产过程中所设定的大小以及所应用的原材料也会有所差异。螺纹为细小的零件,其在整体结构当中所发挥的作用是尤为突出的,强化螺纹的质量,从某种程度上来看就是强化系统当中某一部分的稳定性。为更大程度上保障工业生产水平的进步与提升,我们提倡能够采取科学合理的方式实现对于螺纹质量水平的检测,从而及时发现在螺纹生产过程中所存在的问题。就目前情况来看,我国虽然在外螺纹表面检测方面的技术水平已经获得了相应的提升,但与发达国家之间仍然存在着显著的差异。本文就针对机器视觉的外螺纹表面缺陷检测技术进行了系统的分析,通过与其他技术进行对比,分析机器视觉技术具备的优势性,构建其相应的系统硬件平台,从而切实强化实际工作的检验水平。     

基于机器视觉的药品铝塑包装检测及应用

为解决铝塑泡罩包装机生产过程中药片板出现空泡、残片等问题,文中基于图像处理设计了一种药品包装检测方法。讨论了所采集图像的预处理、分割、以及特征提取方法。介绍了药品实时检测流程,并给出了检测系统总体结构。最后,进行了试验研究与分析。针对药片漏装和大面积药片残缺,所述药品铝塑包装检测方法准确率可以达到100%;残缺面积越小,漏检率越大;整体上,该系统的检测成功率较高。该方法能够满足药品包装工艺要求,有助于提高药品包装的自动化水平。     

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。     

基于机器视觉的汽车刹车油管检测软件研究

机器视觉作为一项先进的自动化检测技术,可有效提高生产效率和工业制造水平。视觉检测在工业产品的外观缺陷自动识别及几何尺寸测量中有得天独厚的优势。以刹车油管为对象,利用机器视觉技术,结合软件工程学等技术,开发一套基于机器视觉的刹车油管影像检测软件及设备,并能及时完成分选、统计等功能具有一定的研究价值。     

基于AOI技术的PCB常见质量缺陷检测

近些年来,我国焊接技术融入了大量的科学技术要点。在PCB的日常应用中常常会出现一些问题和缺陷,所以就需要在基于AOI技术的前提下进行PCB的检测。本文从基于AOI技术的PCB常见质量缺陷检测的重要性出发,简单分析了PCB板和PCB孔分别存在的缺陷。最后讨论了基于AOI技术的PCB常见的质量检测原理,从理论层面出发进一步探讨了更深层次的AOI技术的应用。突出了基于AOI技术下对PCB常见缺陷检测的重要性和积极影响。     

基于机器视觉在轴类零件检测中的应用

轴类零件是机械设备中一种非常重要的零件,如何客观、科学地精确测量轴类零件直径一直是国内外研究的重要课题。本文提出了一种基于机器视觉的非接触测量方案,力求把最新的高科技非接触测量手段与轴类零件直径测量问题更有效地结合起来,把轴径测量问题的研究提高到一个新的水平。     

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。     

基于机器视觉的变速箱拨叉轴孔尺寸检测方法

为实现变速箱拨叉轴孔尺寸检测,提出一种基于单目机器视觉的在线检测方法,实现拨叉轴孔内外径、同心度、轴孔空间相贯性检测.该方法首先对轴孔图像进行滤波、图像增强、边缘检测,提取感兴趣区域内轴孔轮廓和侧壁孔轮廓,拟合顶圆和底圆轮廓,使用标定数据计算轴孔尺寸,通过单目相机小孔成像原理检测轴孔和侧壁孔的空间相贯尺寸.经实验,该方法能够检测变速箱拨叉轴孔的实际空间尺寸;内外径的偏差为0.049 mm;同心度的偏差为0.0485 mm;空间相贯尺寸的投影偏差为0.0428 pixels,能够达到生产厂商的检测标准要求.     

一种基于机器视觉的轴承环形表面缺陷检测

<正>轴承是机械工业发展中应用最为广泛的基础件之一,工业上对轴承的需求量在逐步增大,而传统的检测方式如磁粉检测、涡流探伤等,存在成本过高、检测过程对轴承表面有所损伤等缺点。视觉检测技术的引入弥补了传统检测方式的缺点,且获得了广泛关注,崔明等人基于机器视觉设计了针对轴承滚动体缺陷的在线检测方法,具有较高应用价值;     

机器视觉智能机器人无损检测系统初探

当前,在无损检测的过程中,需要进行大量的人工操作,导致检测结果精度较低,检测效率低下。因此,在设计的过程中,就可以通过利用工业机器人进行无损检测,从而实现整个无损检测系统的优化与升级,提高无损检测的精度和效率。所设计的机器人系统具有四个自由度,在检测的过程中,可以对整个三维空间进行全面立体的检测,同时还具有较高的适应性。同时,通过利用多种先进的技术来完善整个系统,从而增加系统的稳定性,提高系统的精度和效率。