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。     

机器视觉技术及其发展和应用

介绍机器视觉系统的基本组成和研究进展,结合实例分析机器视觉在车辆,交通物流方面的发展应用和研究趋势。     

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。     

运用机器视觉系统实现受电弓在线检测功能

地铁列车的受电弓是列车安全运营的重要组成部分,通过机器视觉系统对受电弓进行在线检测,既能避免人工作业时场地、空间和体力等的限制,提高受电弓检查工作的效率,又能快速判断在线触网的故障隐患,实现列车检修自动化作业。     

机器视觉在金属箔缺陷检测系统中的应用

论文介绍了将机器视觉技术应用于金属箔缺陷检测的系统设计,以及图像处理算法。整个系统采用分布式主从结构,由上位机、图像采集模块、下位机、通信模块组成。通过CCD摄像机采集金属箔表面的图像,以及上位机对图像进行分析和处理,可以获知金属箔是否存在缺陷。系统自动将所有的缺陷图像存储到数据库中,并且根据缺陷情况报警。     

机器视觉光源特性研究

机器视觉系统将提取到的图像信号传递给计算机,分析参数,得到各类数字化信号并进行后续研究。在影响机器视觉系统图像质量的诸多因素中,光源特性起到关键性作用。好的光照系统能够突出物体和背景间的差异,简化图像分割算法,提高物体边缘与背景间的陡峭变化与对物体的测量精度。     

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.     

基于机器视觉技术的微小齿轮测试系统研究

基于机器视觉技术研究开发了一套用于微小齿轮测量参数的测试系统,阐述了系统的软件及硬件设计思路。     

机器视觉及其应用

科幻小说中的机器人在听到主人指令时,通过其头上的双眼观察环境,经由电脑分析处理,自主地行动,完成主人交代的工作。尽管这样的机器视觉系统还属于遥远的将来,但它的确是机器视觉研究的最初设想,也将是机器视觉研究的终极目标。当然机器视觉研究并不是以科幻小说家的梦想为动力的,而是为现代社会及工业的迫切需求所驱动的。实际上它已经越来越多地进入现代工业,应用于军事、航天以及银     

机器视觉技术在包装盒检测中的应用研究

机器视觉不仅能够模仿人的视觉功能,同时其还能模仿人脑的信息识别及分析功能,机器视觉得到的信息数据,会经过提取有效信息,信息归类整理,再用作实际应用中的检测、控制等,在实际操作中多用于对图案进行对比,相比于其他行业,机器视觉在蛋品质检测中有着极大的优势,机器视觉将蛋类的表面参数记录并加以整理,结果更加公正客观,可以大幅提...     

机器视觉在非接触三维测量中的研究与应用

文章研究了一种三维视觉测量方法,该方法可以通过单幅灰度图像获取表面三维形貌信息。通过应用实例进行分析,结果证明本方法能够广泛应用于三维缺陷测量、逆向工程、图案雕刻等领域,具有操作简单,硬件成本低,处理速度快,精度较高的特点,能够广泛应用于工业生产领域。     

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.     

机器视觉检测在工业生产包装流水线上的应用

机器视觉作为新兴领域,被寄予厚望,它被认为是机器自动化产业的一个非常有力的补充产品。如果能得到更多的应用,一定能节约人工,创造效益,为企业创造更多财富。     

机器视觉理论及应用

介绍了机器视觉的Marr视觉框架、三维重建理论和图像处理的原理与应用。对三维重建理论重点介绍了基本几何元素点、直线和二次曲线的具体重建方法。对机器视觉在工业中的应用作了相关介绍,最后对机器视觉的前景进行了展望。     

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。     

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。     

机器视觉技术在印刷电路板检测中的应用

由于半导体产业对产品良率及产品可靠度的要求逐日提升,不但产品的检验已经达到逐件检验的要求,而且AOI需要检测的项目也逐渐增加。本文主要是为提升IC生产的效率与品质,将提出一套以机器视觉为基础的IC瑕疵检测系统,用以检测IC印码及引脚,通过镜面映射IC引脚高度的原理设计出一个取像平台,使用单一摄像机器和一张影像分析的方式同时检测了IC印码与IC引脚,对速度和可靠度的要求也在不断提升。     

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。     

浅谈机器视觉技术应用

机器视觉技求就是用机器模拟人的眼睛对客观事物进行测量和判断,它的特点是速度快、非接触、自动化测量和高精度.因此机器视觉技术非常适合于自动化生产过程中的测量、检查和辨别,能很好提高自动化生产线的生产效率.     

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。