基于Cognex视觉的机器人自动搬运控制

针对企业原有生产圆盘类连接轴的工艺,设计了基于Cognex视觉的机器人自动搬运系统,将S7-300 PLC、Cognex视觉系统和FANUC机器人系统集成在一起,实现了1台机器人同时为铣床和车床2个加工系统自动上下料;通过Profibus总线和Ethernet通讯将PLC技术、视觉技术与工业机器人结合起来,发挥了工业以太网传输速度快、信号稳定的优势,提高了机器人的柔性取料能力;目前已应用在企业当中,提高了企业的自动化程度及生产效率,降低了企业的用工支出。     

基于机器视觉的公路交通标志自动化巡检系统

针对既有交通标志巡检的调查手段和分析方法存在的成本高、效率低、精度低的弊端,提出了一种基于机器视觉的公路交通标志自动化巡检系统,实现对公路交通标志的移动式实时检测与分析。首先利用YOLO （You Only Look Once） 算法,将机器视觉技术运用到交通标志的检测中,加快了检测速度。然后给出了交通标志自动化巡检系统的系统构架、系统结构与功能及数据管理方案。最后利用该系统进行实测。实测结果显示,该自动化巡检系统能够准确地检测交通标志、道路标线及路面坑塘,具有较高的测试精度及较好的测试效果。     

基于机器视觉的螺母垫圈分拣系统设计

介绍了基于机器视觉的螺母垫圈自动分拣系统的工作原理、系统组成及检测算法.该系统能够对生产线上螺母垫圈的内外圆直径、同轴度等进行实时动态检测.并触发分拣子系统对螺母垫圈废品予以剔除,实现了产品关键尺寸快速检测和等级分类.     

精密光学元件表面洁净度成像检测系统

为解决精密光学元件表面洁净度检测面临疵病干扰及测量精度不理想的问题,提出了基于机器视觉方法的图像检测系统,没计了适用于多种尺寸待检测元件的活动夹具和三维电控平台.利用Canny边缘检测算子分割出被检对象边缘,用凸壳的方法得到被检对象的封闭区域,采用关联向量机法,对待检测对象封闭区域的几何空间、灰度空间和变换域空间参数构成的待检测向量进行分析,识别出固体颗粒残蹦物和非同体颗粒残留物,最终得到精密光学元件表面的洁净度等级.     

机器视觉新技术在自动表面检测中的探讨

介绍了机器视觉的作用、应用领域与国内外研究现状,提出了机器视觉新技术的研究及其在自动表面检测中的应用.     

基于机器视觉的铁路货运木材检尺系统开发

利用三角测量原理,采用图像处理技术,解决了基于机器视觉木材检尺技术的难点问题.实验结果表明：开发的检尺系统可直接确定目标面到相机镜头间的距离,并且能够与机器视觉检尺无缝融合,与其他测距传感器相比,该系统成本低,不仅适合单根等小批量的木材检尺要求,而且适合大批量的铁路货运木材的检尺工作.     

基于机器视觉的接触网几何参数检测方法

提出了一种基于机器视觉技术的接触网几何参数检测方法。检测过程中,通过线阵相机对锚段关节、支柱等关键零部件的识别,实现检测数据精确定位,同时采用振动补偿技术消除由检测车体振动所造成的检测误差.检测结果表明,该方法能够有效地提高接触网动态几何参数检测精度,具有实际意义.     

机器视觉中的几何畸变校正软件设计

针对基于视觉的机械钻孔中的定位问题,建立靶标图像的仿射模型和网格模型,对畸变图像进行整体和分区细化两种校正分析,实验结果显示：在靶标精确的情况下,仿真加工的校正误差不会超过0．1mm．     

悬链线上自动装卸工件的研究

分析了悬链线上自动装卸设备所产生的运动以及实现这些运动所需的机构。针对工件放置位置不准确的状况,采用机器视觉技术自动识别工件的位置,悬链与机器人悬挂机构保持同步移动,可以避免吊杆与工件及悬挂机构碰撞,保证了工件的自动抓取和释放的准确性。     

地铁施工中的盾构机姿态控制研究

针对地铁施工中的测量问题,对盾构机姿态测量进行简要介绍,深入阐述盾构机坐标系的建立,及其与测量坐标系的转换,并结合实例详细阐述盾构机的姿态调整,可为盾构机的操作应用提供参考。     

一种基手双目线结构光视觉系统的简单标定方法

提出了一种基于双目线结构光主动三角法的视觉系统的简单标定方法．该视觉系统采用线结构光原理,使用双目摄像机避免了常用的单摄像机系统中容易出现的遮挡等问题．该系统的标定综合了线结构光传感器模型以及双目立体视觉模型,推导了各个标定坐标系之间的联系,依据蔡氏两步法,使用方格靶标和最小二乘法求得各种标定参数．实验结果表明,该标定方法操作简单、实用可行．     

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车辆无人驾驶是智能交通系统的一个重要部分,其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统,旨在帮助乃至取代驾驶员,实现车辆自动控制和自动驾驶,减少交通事故发生,提高道路交通系统的效率,因此提出了一种基于机器视觉和模糊控制实现智能车辆自主行驶的方法. 该方法以CMOS摄像头为路径识别传感器,通过图像分析提取车道中心线,并引入速度反馈,形成闭环控制,建立一个由两个模糊控制器组成的分级模糊控制器控制车辆转向,并使用模糊控制代替传统的PID速度控制来控制速度. 和常规的PID算法及模糊控制算法相比,改进的模糊控制算法使智能车在道路上更快速、平稳地运行,并且在转弯处的超调更小.     

A method for determining surface free energy of bamboo fiber materials by applying Fowkes theory and using computer aided machine vision based measurement technique

The purpose of this study is to develop a standard methodology for measuring the surface free energy (SFE), and its component parts of bamboo fiber materials. The current methods was reviewed to determine the surface tension of natural fibers and the disadvantages of techniques used were discussed. Although numerous techniques have been employed to characterize surface tension of natural fibers, it seems that the credibility of results obtained may often be dubious. In this paper, critical surface tension estimates were obtained from computer aided machine vision based measurement. Data were then analyzed by the least squares method to estimate the components of SFE. SFE was estimated by least squares analysis and also by Schultz?? method. By using the Fowkes method the polar and disperse fractions of the surface free energy of bamboo fiber materials can be obtained. Strictly speaking, this method is based on a combination of the knowledge of Fowkes theory. SFE is desirable when adhesion is required, and it avoids some of the limitations of existing studies which has been proposed. The calculation steps described in this research are only intended to explain the methods. The results show that the method that only determines SFE as a single parameter may be unable to differentiate adequately between bamboo fiber materials, but it is feasible and very efficient. In order to obtain the maximum performance from the computer aided machine vision based measurement instruments, this measurement should be recommended and kept available for reference.     

基于模糊控制的智能车辆自主行驶方法研究

车辆无人驾驶是智能交通系统的一个重要部分,其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统,旨在帮助乃至取代驾驶员,实现车辆自动控制和自动驾驶,减少交通事故发生,提高道路交通系统的效率,因此提出了一种基于机器视觉和模糊控制实现智能车辆自主行驶的方法. 该方法以CMOS摄像头为路径识别传感器,通过图像分析提取车道中心线,并引入速度反馈,形成闭环控制,建立一个由两个模糊控制器组成的分级模糊控制器控制车辆转向,并使用模糊控制代替传统的PID速度控制来控制速度. 和常规的PID算法及模糊控制算法相比,改进的模糊控制算法使智能车在道路上更快速、平稳地运行,并且在转弯处的超调更小.     

面向智能交通的单目视觉测距方法研究

与前方车辆距离是影响行车安全的重要因素,因此本文提出一种面向未来智能交通的前方车辆单目视觉测距方法.首先,提出融合物联网、智能识别、云计算技术的车联网模型,车辆可实时向车联网回传位置信息及前车图像,请求附近交通标志及前方车辆几何尺度信息,车辆端可计算图像坐标系下车道标志线、交通标志、车辆尺度信息.然后,建立单目相机数学模型,介绍以交通标志、车道分界线为合作标志的单目视觉测距方法.最后,综合应用单目视觉测距方法,设计了前方车辆自适应视觉测距方案.通过仿真实验,证明了单目视觉测距方法的正确性与有效性,可丰富驾驶辅助系统的前方车辆测距手段.     

大场地足球机器人视觉子系统及其识别算法

为了满足MiroSot 11 vs．11大场地机器人足球赛对视觉识别子系统高精确度的要求，介绍了一种参加FIRA Robot World Cup 2004的MiroSot Large League 11 vs．11足球机器人系统计算机视觉子系统和机器人／足球识别算法．详细论述了其视觉子系统结构、色标设计、识别算法和后处理滤波等技术，并介绍了一种利用色度最小平均差分绝对值确定队员标识颜色的新方法．实验和比赛结果表明，该算法效果良好．     

嵌入式系统在数控设备故障诊断系统中的实现

分析传统数控机床故障诊断弊端,结合现代数控机床的特点,将嵌入式系统引入到传统的电机故障领域,并将其作为数控机床一个组成部分,以改进诊断系统的实用性、结构紧凑性和智能性．     

Intelligent Vehicle's Path Tracking Based on Fuzzy Control

Autopilot vehicle is an important part of intelligent transportation systems. The objective is to develop the driver assistance systems on highway and urban road, to help or even to replace the driver, which may reduce traffic accidents and improve the efficiency of traffic system. A method based on machine vision and fuzzy control is proposed to realize intelligent vehicles' autopilot. It uses the CMOS sensor as its path recognition device to draw its lane centerline through image analysis. Taking the feedback speed as the additional input, the study forms the closed-loop control and establishes one graduation fuzzy controller which controls vehicle direction with two fuzzy controller combinations and replaces traditional PID control vehicle speed by fuzzy control. Compare with the conventional PID algorithm and the fuzzy control algorithm, the improved fuzzy control algorithm ensures a high speed and steady running of intelligent vehicle with smaller over modulation in corner.     

无损光电检测技术原理及应用

无损光电检测技术已被广泛应用于工业、农业及其他领域中。文章介绍了红外光谱、拉曼光谱、机器视觉、超声波、X射线以及电子鼻和电子舌等6个方面的无损光电检测技术原理,分析了无损光电检测技术的国内外研究现状、化学计量学实现算法和应用过程中要解决的关键技术,在此基础上,展望了无损光电检测技术的应用前景。     

计算机视觉系统研究中存在的问题及解决思路

从计算机视觉系统的基本体系结构出发，指出了计算机视觉系统研究中存在的主要问题，从理论上探讨了解决这些问题需要考虑的新思路，并且进一步提出了视觉计算方法中的误差估计问题及视觉系统在硬件实现层次上存在的问题。