基于滑模控制技术的视觉板球控制系统设计

针对视觉板球跟踪控制问题,基于线性化动力学模型,研究了基于滑模变结构控制技术的视觉板球跟踪控制。首先,根据板球系统的物理模型,推导了视觉板球的动力学模型,在小角度假设下,对建立的动力学模型进行了线性化,并建立了系统的状态空间模型。其次,针对建立的状态空间模型,通过设计线性滑模面,结合新型非线性滑模趋近律,设计了视觉板球滑模控制律,并基于Lyapunov稳定性理论,对设计的滑模控制律进行了稳定性证明。最后,将设计的控制律代入建立的状态空间模型进行仿真验证,同时与现有的控制方法(极点配置与LQR)进行对比仿真。仿真结果表明,设计的滑模控制律渐近稳定,并且具有良好的控制精度与系统收敛速度,稳定精度高,可实现视觉板球位置跟踪控制。     

一种基于机器视觉的机械工件识别系统设计

本文针对机械工件识别,提出利用机器视觉识别的观点。在工业和图像处理行业起到示范作用。如付诸现实将节省大量人力资源。     

小鸡走迷宫

如果让小鸡来走迷宫,它会走出去吗?桑代克是动物心理学的鼻祖、联结主义心理学的创始人。在1895年他做了这个实验。     

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。     

老鼠做梦走迷宫

<正>我们人类会做梦,梦中的东西多半是以形像的形式出现的。那么动物会不会做梦?要是会,出现在它们梦中的东西又会是些什么?最近,美国麻省理工学院的认知科学家用老鼠做了一项实验。他们在老鼠的大脑中植入电极,然后教它走迷宫,并将老鼠的脑电波的变化记录下来。他们发现老鼠的脑波图非常精确。通过脑波图他们能够准确地知道老鼠每个时刻的活动,比如第一次左拐,第一次右拐,第二次右拐,走过第一个过道,走过第二个过道……等等。     

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。     

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.     

基于机器视觉的无人机避障技术研究

分析了SIFT算法和SURF算法的尺度空间和特征点描述符,同时对避障算法进行实现表明:采用旋转图像匹配时,SIFT算法的耗时较大,SURF算法的实时性相对较好,SIFT算法在同样的匹配时间内获得的特征点对数较多;采用尺寸变化图像时,随着图像尺寸的增大,特征点的数量增加,消耗的时间也不断增加。     

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...     

基于机器视觉的色环电阻阻值测量

本文介绍了一种基于机器视觉对色环电阻阻值测量的方法,首先将图像进行预处理,然后采取了相应的图像颜色空间和识别算法,包括:图像分解、颜色空间的变换、颜色识别、图像分割.     

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。