基于机器视觉的瓷砖尺寸检测研究

以瓷砖尺寸的检测为研究对象,研究了基于机器视觉的瓷砖尺寸检测。根据瓷砖的国家标准,利用机器视觉传感器,对采集图像进行降噪和图像增强,构建了一套瓷砖尺寸在线检测装置,并对该装置进行试验验证。结果表明,机器视觉对瓷砖尺寸检测达到国家标准和企业标准。     

基于机器视觉的微型电子接插件尺寸测量

为了解决传统尺寸测量方法在微型电子接插件测量上准确度偏低的问题,对传统尺寸测量方法进行了改进.在分析传统测量方法的流程、算法适用性的基础上,通过增加规则边缘拟合,调整模板匹配的顺序,对测量流程上进行了改进;在边缘检测过程中,对传统Canny算法进行改进,提出了一种自适应阈值非闭合弱边缘剔除的边缘检测算法.所提出的测量方...     

基于机器视觉的车辆距离测量系统设计北大核心

为实现车距测量实时性与准确性的要求,机器视觉被引入到车距测量中,设计了具有实用性的单目视觉的车辆距离测量系统。该系统首先对采集到的图像利用小波变换进行去噪与增强,再通过Hough与模糊集论对车道线进行提取作为定位车辆的参考线以减少车辆定位的搜索时间,通过路面灰度值与基于窗口能量的方法准确定位车辆,最后根据针孔成像原理建立实际三维图像空间与摄像机二维图像的映射关系,计算出前面车辆的实际距离值。结果表明,当实际车辆距离小于70 m时,测距绝对误差小于2 m,相对误差不超过5%,测距时间小于0.25 s。     

基于机器视觉和MATLAB/GUI的柚子外观尺寸检测系统

介绍了一种基于机器视觉技术的柚子外观尺寸检测系统.利用CMOS摄像头采集柚子正立图像,通过数字图像处理技术获取柚子的纵径、横径、表面积及体积等外观尺寸参数.借鉴已有球状水果机器视觉检测误差理论,对检测数据进行修正,提高检测精度,并应用Matlab/GUI技术建立柚子外观尺寸测量系统界面.实验表明,检测系统具有较高的检测精度,可满足实际生产中柚子分级精度的要求,且人机交互界面友好,使用操作方便.     

基于改进Canny法的在线轴承尺寸视觉检测系统

开发了适应在线检测需要的轴承尺寸机器视觉检测系统.对图像进行了二次滤波预处理后,采用改进的Canny边缘检测算法,使系统达到了较高的检测精度.检测结果表明,系统具有非接触、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等优点.     

基于机器视觉的合金刀具检测系统设计与研究

针对目前国内合金刀具的尺寸检测采用人工抽检所面临的检测结果不具客观性、无法保证产品质量的问题,结合工业现场的实际需求,融合精密光、机电及机器视觉技术,设计了国内首条全自动合金刀具尺寸检测系统.现场试用表明采用机器视觉的检测系统检测速度快,检测结果全面客观,保证了刀具品质的一致性,具有重大的工程实际应用价值.     

3D打印材料的发展现状

3D打印,又称作增材制造,是快速成型技术的一种,被誉为“第三次工业革命”的核心技术．材料是3D打印的物质基础,也是当前制约3D打印发展的瓶颈．文章综述了3D打印材料的发展现状,重点介绍了用于3D打印的几类主要材料,并指出了当前3D打印材料发展所面临的问题．     

基于机器视觉的合金刀具检测系统设计与研究

针对目前国内合金刀具的尺寸检测采用人工抽检所面临的检测结果不具客观性、无法保证产品质量的问题,结合工业现场的实际需求,融合精密光、机电及机器视觉技术,设计了国内首条全自动合金刀具尺寸检测系统。现场试用表明采用机器视觉的检测系统检测速度快,检测结果全面客观,保证了刀具品质的一致性,具有重大的工程实际应用价值。     

基于3D打印技术的“增材制造实验”课程改革初探

剖析了当前材料专业实验课程教学中存在的问题,从课程内容、教师团队建设、考核评价方法等方面针对性地提出材料专业实验课的课程改革方案,建立了一种新型高等学校研究型人才培养模式,并针对“增材创造实验”课程进行了教学设计与改革。     

基于机器视觉的O型圈质量检测智能系统开发

针对人工检测耗时多、误差率大的问题,设计了O型圈图像处理步骤,在半径检测、侧面厚度检测、缺陷检测时分别进行了图像分割,并设计出一套基于机器视觉的O型圈智能分拣系统。实验表明,该系统能对不同规格O型圈的尺寸以及表面缺陷进行全面检测,最终实现高效率的检验及分拣。     

建设增材制造技术应用(3D打印)专业的探索研究

近年来,增材制造行业产值在世界范围内迅速增长,增材制造也成为我国比较热门的专业,各高校和中职学校都开设了相关专业.结合中职学生特点和当地经济发展实际情况,就中职学校开设增材制造技术应用专业的相关问题进行了分析和有益探索.     

一种面向大建筑物的移动视觉定位算法

针对目前智能手机难以拍摄大建筑物全貌以及基于移动视觉检索的户外定位系统匹配大建筑物失准的问题,提出一种面向大建筑物的移动视觉定位算法。基于尺度不变特征变换理论,该算法通过提取建筑物不同角度的特征建立一种建筑物多视角特征模型,并基于该模型建立建筑物特征库,同时通过在特征库中匹配用户提交的不同角度建筑物照片的特征点实现定位。实验结果表明,与基于GPS定位的算法相比,该算法能够通过建筑物图像匹配精确的进行定位,解决了GPS在高楼林立的市区定位不准的问题;并且该算法通过保留建筑物特征的空间位置信息,能较好地过滤错误匹配,与基于BOF(bag of feature)算法的移动视觉定位算法相比,提高了匹配精确度,具有较强的实用价值。     

一种基于机器视觉和深度残差收缩网络的智能制造缺陷检测方法

针对基于显性知识的智能制造缺陷检测机制在工程实践中日益凸显的若干缺陷,提出了一种基于机器视觉和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage networks, D-RSN)的智能制造缺陷检测方法,并进行了先验环境下的仿真验证。首先利用互补金属氧化物半导体(complementary metal oxide semiconductor, CMOS)相机集群搭建快速机器视觉图像获取装置,形成融合前置训练集和后置测试集的图像特征数据池;然后利用D-RSN对数据池前置训练集进行图像缺陷特征隐性知识学习辨识,构建时间正序下的图像缺陷特征全息感知机制;最后利用深度长短期记忆(deep long short-term memory, D-LSTM)神经网络对数据池后置测试集进行图像缺陷自主检测,借助图像缺陷定位及分类函数输出检测结果。选取某医用外科口罩智能制造生产线为工程实践验证载体,对模型进行了工程应用实践验证,结果表明：所提方法较好地改善了基于显性知识的智能制造缺陷检测机制在工程实践中日益凸显的若干缺陷,可以自主学习辨识图像缺陷特征隐性知识,大幅度提高了智能制造缺陷检测有效率...     

基于STEM的大学生跨学科实践创新能力培养——以R语言与3D打印在高数应用的实证研究为例北大核心CSSCI

跨学科实践创新能力是21世纪学习的重要能力。我国目前已有各式比赛和项目为大学生实践创新提供动力,日常学业为大学生实践创新提供思想和技能基础;相较于丰富的比赛和项目建设,国内大学的日常课程建设中对学生的实践创新能力培养研究相对薄弱。如何设计具有可复制性的大学生跨学科实践创新能力培养方法,目前成为高等教育研究者和实践者热议的话题。STEM教育注重过程和实践,强调创新思维与能力,是培养学生跨学科实践创新能力的一种重要方式。结合STEM教育理念,将R语言与3D打印应用于高等数学教学的探究实验,验证了计算机辅助工具及STEM教育实践活动对大学生跨学科实践创新能力培养和学习兴趣提升的正反馈作用,这为探究大学生跨学科实践创新能力的培养提供了有效的参考。