汽车白车身机器视觉检测系统

本文论述了由多传感器“融合”的轿车白车身机器视觉检测系统的原理、组成及其工作过程，设计了利用双经纬仪实现坐标系统一的方法，完成了测试实验及数据采集，并与标准值进行了比对，取得了较高的测量精度。     

基于改进神经网络的机器视觉的路面破损检测系统研究

研究开发了一套基于机器视觉的路面质量检测系统,并将改进的神经网络方法应用到道路路面缺陷检测中。分析了系统的基本组成和总体结构,介绍了软件设计流程以及网络设计与训练过程。同时考虑到传统图像分割算法的局限性,设计了一种检测图像内任意区域实时检测算法。可以适应路面龟裂、横裂、纵裂、块裂等多种缺陷以及缺陷并存的复杂道路样本图像。该检测系统具有很强的灵活性,检测速度较快,完全满足实时检测的要求。     

基于高分辨率摄像机的机动车违法检测系统

在目前应用的机动车视频违法检测系统中,广泛采用的是多摄像机分别拍摄违法行为全景及违法车辆车牌特写的技术方案。针对其存在证据性弱、系统调试复杂等缺点,设计并实现了一种基于高分辨率摄像机的视频违法检测系统,重点阐述了系统设计方案、软件结构、实现方法和实验结果。     

基于机器视觉的智能车辆导航综述

基于机器视觉的智能车辆导航是智能车辆系统的关键,包括道路检测和障碍物检测两部分。结合国内外最新研究动态,本文主要总结道路检测和障碍物检测中的典型方法,并列出国内外具有代表性的一些智能车辆系统,同时详细介绍当前最具代表性的、美国军方研制的DEMOⅢ系统;最后指出基于机器视觉的智能车辆导航技术的研究与发展趋势。     

机器视觉系统在激光焊接中的应用

为了满足柔性化生产的要求,机器视觉被广泛应用在激光焊接中。文章通过机器视觉系统在汽车制造业激光焊接中的应用实例,介绍了视觉激光焊接系统的组成,并重点分析了视觉技术的应用,如标定、焊前检测、焊缝轨迹控制及焊后质量检测等。     

电子插接件大批量制造中的质量在线检测

电子插接件的生产具有产量大、效率高和产品质量要求严格的特点，而日臻成熟的机器视觉检测检测技术极为适合其制造质量的在线检测。本文介绍了应用机器视觉检测技术对电子接插元件制造质量进行在线检测的过程，并以其冲压阶段中典型质量缺陷的检测为例阐述了机器视觉检测系统构建、算法和应用问题。     

利用视觉伺服技术进行车辆尺寸测量的方法

文中提出一套基于视觉伺服技术的车辆尺寸参数测量系统方法，以及前照灯的检测。同时论述了该系统的结构、组成、测量原理和方法，并给出了部分图像处理实例，最后对测量精度作出了分析。     

一种基于机器视觉的车道偏离报警系统

本文介绍了车道偏离报警系统及其国内外的研究现状,重点介绍了基于机器视觉的车道偏离报警系统。对基于机器视觉的车道偏离报警系统中的CPCI架构的硬件结构和车道线实时检测算法进行了描述,提出了一种切实有效的车道线检测算法。     

汽车自动变速器阀体阀芯孔内壁面质量检测系统的研发

针对汽车自动变速器阀体的自动化加工质量检测,本文中提出了一套基于工业内窥镜拍摄的自动化检测系统设计方案。该方案融合机械、电控、视觉、软件等多个模块,以实现自动化视觉检测;并进行系统关键部分的原型研发及拍摄测试。结果表明,系统能够有效完成阀孔内壁面的完整图像拍摄和缺陷特征提取,有助于提高检测精度,且数据整理方便,有助于提升工厂的自动化水平。     

基于边缘对称性的车辆前方行人检测方法研究

利用视觉传感器信息丰富的特性，提出了一种基于边缘对称性的行人检测方法。利用Sobel算子和Hough变换确定车辆前方的感兴趣区域（AOI），然后提取感兴趣区域图像的垂直边缘，根据行人腿部的垂直边缘对称性确定垂直边缘对称轴，并结合行人形态特征以确定行人初始候选区域，最后采用灰度对称性和局部熵对行人候选区域进行目标识别验证。道路试验结果表明，该检测方法识别有效、可靠，并具有良好的鲁棒性。     

改进Hough变换方法在车道检测中的应用

智能车辆是智能交通系统诸多技术的载体。在智能车辆运用机器视觉技术感知外界环境的过程中，Hough变换作为一种应用广泛的图像分割技术，可用来实现车道检测。文中在介绍Hough变换的基础上分析了运用Hough变换进行车道检测的特点，并对使用改进Hough变换检测车道做了进一步讨论。     

浅谈机器视觉技术在汽车制造业中的应用

在数字化转型快速发展的时代背景下，机器视觉被广泛应用于各行各业。介绍了视觉采集方法与处理方法，在此基础上通过具体车间说明机器视觉与传统人工视觉相比的优点。在视觉引导上件、视觉引导装配、视觉检测和视觉在线测量等方面论证该方法从根本上解决了人工成本问题，使汽车制造更高质量、低成本、柔性化。     

智能车辆视野及其图像变形矫正的研究

对ＪＵＴＩＶ－Ⅱ型智能车机器视觉系统的结构和该视觉系统产生的图像畸变的原因进行分析，提出并证明视野中等腰梯形区域的对角线交点就是经ＣＣＤ摄像机得到的矩形图像对角线交点的结论，根据该结论推导出机器视觉的图像畸变矫正算法，实验结果表明本文所研究的图像矫正算法可以有效地矫正导航路标的图像畸变，为智能车辆导航路径的识别提供了准确的图像信息。     

基于机器视觉的智能车辆障碍物检测方法研究

着重阐述基于机器视觉的前方车辆障碍物检测方法，首先根据公路上前方车辆的先验特征模型，建立障碍物探测的感兴趣区，以缩小搜索区域，随后提出一种新的对称变换算子，用于检测障碍物车辆的对称轴，并确定障碍物车辆的矩形轮廓，为进一步提高障碍物检测的实时性，采用递归模板匹配法对障碍物进行跟踪，试验表明上述方法是有效的。     

猎豹智能车无人驾驶系统总体设计

介绍猎豹智能车无人驾驶系统总体设计及其硬件和软件的设计特点和实现方法。系统采用机器视觉来识别高速公路车道线,利用拟人控制算法来实现车辆自动驾驶控制,最高时速为95km/h的初步试验结果验证了系统的可行性。     

康耐视新型Checker视觉传感器

2月14日,全球领先的机器视觉系统及传感器供应商康耐视公司（纳斯达克编号：CGNX）,为其屡获殊荣的Checker视觉传感器系列产品新增了一款Checker 232型视觉传感器。该产品设计主旨为在宽视野范围内进行细小特征的栓测。Checker 232可为快速生产线提供可靠的检测结果。     

汽车仪表板机器视觉检测技术

提出了用机器视觉系统对汽车仪表板总成进行智能检测的方法。仪表板质量检测的关键技术是提取边缘数据和定义指示误差。为有效地去除噪声并进行边缘数据提取，采用了小波变换模极大值的方法提取仪表图象特征，同时提出一种新的旨示精度评判准则。在此基础上，成功地研制出一种机器视觉检测系统。     

机器视觉背景下基于VisionPro的轴承滚动体缺失检测

轴承在生产过程中的滚动体缺失会影响机械设备的安全运行,本文提出了机器视觉背景下基于VisionPro的轴承滚动体缺失检测。在获得较好的打光图像后,利用VisionPro的PMAlignTool进行模板训练以及缺失识别,并结合C#脚本,将结果可视化,在图片上显示具体的检测结果,包括产品合格与否、合格的滚动体个数以及不合格的原因,便于后续的人机交互。通过实验,该方法确实取得了较好的检测结果,能够正确检测轴承滚动体的缺失情况,后续结合通信设备与机械手臂,可实现自动分拣。相较于传统的人工检测,该方式具有效率高、准确性高、安全性高的优势,是现代工业生产中亟需的检测方式。     

智能车辆机器视觉发展近况

简要回顾了机器视觉的早期发展，从简单的特定场合应用到模拟人眼的复杂系统设计，介绍了机器视觉产品在智能汽车上的应用情况，分析了世界各国在车用机器视觉技术领域研究开发情况以及未来发展趋势。