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基于机器视觉玻璃纤维束缺陷检测技术的研究
1
作者 徐东亮 薛紫阳 赖九衡 《复合材料科学与工程》 北大核心 2025年第2期145-150,共6页
玻璃纤维束是由成百上千根细小的玻璃纤维组合而成的整体,这种结构导致在纤维缠绕制品生产工艺过程中的断纱缺陷难以识别。针对此难题,提出了一种基于机器视觉检测玻璃纤维束是否有缺陷及缺陷位置定位的方法。利用工业相机实时拍摄纱路... 玻璃纤维束是由成百上千根细小的玻璃纤维组合而成的整体,这种结构导致在纤维缠绕制品生产工艺过程中的断纱缺陷难以识别。针对此难题,提出了一种基于机器视觉检测玻璃纤维束是否有缺陷及缺陷位置定位的方法。利用工业相机实时拍摄纱路上玻璃纤维束的图像,并把图像传输到计算机,由计算机利用OpenCV库对每一帧玻璃纤维束的图像进行处理,得到每根玻璃纤维束的轮廓及缺陷特征,根据缺陷特征通过缺陷检测算法判断玻璃纤维束是否完全断开或部分断开,利用KNN算法判断缺陷所在位置。玻璃纤维束的运动速率为1 m/s,以30 fps的帧率采集600张图像进行实验验证,检测数据表明综合准确率达96.6%,满足玻璃纤维束缺陷检测的要求。 展开更多
关键词 机器视觉 玻璃纤维束 图像处理 缺陷检测 KNN分类算法 复合材料
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基于改进麻雀搜索算法的滚子圆度误差评定方法 被引量:2
2
作者 刘振 杨文军 +2 位作者 张子龙 陈子汉 陈新元 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第4期161-166,172,共7页
轴承滚子圆度误差是衡量轴承运行可靠性和效率的重要指标之一。现有圆度误差评定方法存在精度低、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,为了提高圆度误差评定的准确性和效率,提出一种基于多策略改进麻雀搜索算法的轴承滚子圆度误差评定... 轴承滚子圆度误差是衡量轴承运行可靠性和效率的重要指标之一。现有圆度误差评定方法存在精度低、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,为了提高圆度误差评定的准确性和效率,提出一种基于多策略改进麻雀搜索算法的轴承滚子圆度误差评定方法。该方法在充分利用麻雀搜索算法局部搜索能力强等优点的基础上,通过多策略改进克服了初始种群质量不佳、全局搜索能力较弱、容易陷入局部最优等缺点;再结合机器视觉方法,对经亚像素边缘检测获取的端面外圈坐标数据进行评定,实现了轴承滚子直径和圆度误差的快速无接触高精度测量。仿真分析表明,该评定方法在求解精度、收敛速度和稳定性等方面都显著优于其他算法。实验结果表明,该评定方法在计算精度和求解速度上均有优势,可为优化轴承滚子在线测量提供实践参考。 展开更多
关键词 轴承滚子 圆度误差评定 麻雀搜索算法 机器视觉 亚像素边缘检测
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基于双三次插值的Canny-Devernay亚像素图像边缘检测算法 被引量:1
3
作者 张喜民 詹海生 《现代制造工程》 北大核心 2025年第3期107-114,共8页
为满足机器视觉精密尺寸测量对图像边缘深亚像素级定位和强抗噪能力的要求,提出了基于双三次插值的Canny-Devernay亚像素图像边缘检测算法。首先,采用中值滤波降低采集图像噪声;其次,通过双三次插值细分图像边缘;然后,运用最大化类间方... 为满足机器视觉精密尺寸测量对图像边缘深亚像素级定位和强抗噪能力的要求,提出了基于双三次插值的Canny-Devernay亚像素图像边缘检测算法。首先,采用中值滤波降低采集图像噪声;其次,通过双三次插值细分图像边缘;然后,运用最大化类间方差(Ostu)算法优化Canny-Devernay算法参数并改进轮廓生成步骤,精确提取亚像素边缘;最后基于高分辨率工业相机和高性能计算机构建实验系统,分别以OpenCV图像、USB接口插件采集图像为对象进行实验。实验结果表明,在相机标定精度为0.0098毫米/像素的情况下,该算法边缘检测平均误差为0.00685 mm,小于0.7像素,计算耗时偏差为7.68‰,其边缘定位精度、抗噪能力和算法稳定性均优于Canny算法、基于Zernike矩的算法以及Canny-Devernay算法,将用于研制某新型精密机器视觉尺寸测量设备。 展开更多
关键词 机器视觉 边缘检测 双三次插值 滞后双阈值二值化 Canny-Devernay算法 亚像素
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基于机器视觉的玻璃纤维纱团外观缺陷检测系统设计
4
作者 李吉国 景军锋 +2 位作者 程为 王永波 刘薇 《纺织学报》 北大核心 2025年第5期243-251,共9页
为解决玻璃纤维(简称玻纤)纱团在生产或运输过程中出现缺陷人工检测效率低和漏检率高的问题,提出一种基于机器视觉的玻纤纱团外观缺陷检测方法。该方法将传统图像算法和深度学习算法相结合,首先使用传统方法预处理图像,减少玻纤纱团塑... 为解决玻璃纤维(简称玻纤)纱团在生产或运输过程中出现缺陷人工检测效率低和漏检率高的问题,提出一种基于机器视觉的玻纤纱团外观缺陷检测方法。该方法将传统图像算法和深度学习算法相结合,首先使用传统方法预处理图像,减少玻纤纱团塑料包装的反光对图像质量的影响,利用RGB与HSV色彩空间通道识别玻纤纱团型号标签;其次将疑似缺陷的玻纤纱团图像传入改进的MobileNetV2深度学习模型进行缺陷判定。最后设计了一套完整的玻纤纱团外观缺陷检测软硬件系统,以西门子S7-200 PLC作为硬件控制器,完成玻纤纱团检测过程中的自动传送与分拣,基于模型在线服务(EAS)架构设计了功能齐全的软件系统。研究结果表明,该系统的检测准确率为97%,玻纤纱团品种分类正确率达99%,相机采集和检测处理速度满足工业实际需求,能够有效代替人工并提高质检效率。 展开更多
关键词 机器视觉 玻璃纤维纱团 缺陷检测 图像处理 模型在线服务架构
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基于机器视觉的电极片缺陷检测方法研究
5
作者 吴中虎 胡伟 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第1期101-109,共9页
本研究将机器视觉与锂电池模切设备相结合,提出一种基于Canny算法改进的极片缺陷边缘检测方法。首先采用灰度拉伸的自适应图像增强算法,增强图像信息;其次针对对比度较低的缺陷使用引导滤波对图像进行降噪,有效避免了高斯滤波在降噪时... 本研究将机器视觉与锂电池模切设备相结合,提出一种基于Canny算法改进的极片缺陷边缘检测方法。首先采用灰度拉伸的自适应图像增强算法,增强图像信息;其次针对对比度较低的缺陷使用引导滤波对图像进行降噪,有效避免了高斯滤波在降噪时对梯度变化平缓的边缘造成梯度消失的问题;采用基于Sobel算法的3×3梯度模板使用一阶有限差分计算4个方向偏导数阵列得到梯度的幅值与方向角;最后,基于迭代法和NIBLACK算法自动获取图像的高、低阈值,通过双阈值去掉伪边缘,并将两种算法的检测结果逻辑与运算进行边缘融合。经实测,本算法对极片表面低对比度的缺陷边缘提取识别率可达97.95%,相较与传统Canny算法提高了17.35%以上。且该算法系统可以在线稳定运行,满足实际生产需求。 展开更多
关键词 机器视觉 引导滤波 CANNY算法 缺陷检测
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基于机器视觉的盾尾间隙智能检测方法研究
6
作者 胡秋斌 毛仁利 +1 位作者 庄欠伟 柳献 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第3期1357-1368,共12页
盾尾间隙为盾构掘进姿态调整、管片选型等提供重要依据,为了解决盾构施工中盾尾间隙人工测量难度高、准确度难以保证的问题,提出一套盾尾间隙智能检测方法,可以实现施工中盾尾间隙的实时测量。该方法采用安装在拼装机回转机构上的视觉... 盾尾间隙为盾构掘进姿态调整、管片选型等提供重要依据,为了解决盾构施工中盾尾间隙人工测量难度高、准确度难以保证的问题,提出一套盾尾间隙智能检测方法,可以实现施工中盾尾间隙的实时测量。该方法采用安装在拼装机回转机构上的视觉扫描系统获取管片和盾尾的点云数据。对点云数据进行滤波降噪后提取管片手孔部分点云,以此确定盾尾间隙检测位置。采用PSO算法对管片内弧面点云进行柱面拟合,精确求解管片轴线位置。利用管片轴线和盾尾间隙检测位置点确定的径向平面提取管片点云和盾尾点云的切片,采用改进的最小二乘法求解所得切片上两点云的直线方程。计算两直线在管片端面处的空间距离即为盾构间隙与管片厚度之和,继而可得到检测位置的盾构间隙。对盾尾间隙计算方法进行研究,结果表明:相对于非线性最小二乘拟合方法,PSO算法在对管片点云拟合圆柱模型中精度更高,求解管片柱面的轴线位置更准确;采用RANSAC算法对传统最小二乘法进行改进,可以提升拟合盾尾间隙所在平面与管片或盾尾交线的准确度,有利于提升盾尾间隙解算精度;经现场测试验证,本文的盾尾间隙测量系统重复性测量精度优于1.3mm,绝对测量精度优于2.4mm,可满足工程测量要求。研究可为盾构隧道施工中的盾尾间隙提供一种新的自动化测量技术,促进盾构隧道施工自动化、智能化。 展开更多
关键词 盾尾间隙 智能检测 机器视觉 点云 PSO算法 RANSAC算法
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基于YOLOv8的车载红外目标检测改进算法研究
7
作者 侯军 杨洁 邵凯青 《计量学报》 北大核心 2025年第2期167-176,共10页
针对车载红外图像检测中的目标相互遮挡和小尺度目标漏检问题,提出一种基于YOLOv8的车载红外目标检测改进算法(VITD-YOLO)。首先,在Neck网络中增加大尺寸特征网络预测层(S-layer),增强网络对于小目标的检测精度;其次,在Backbone网络中设... 针对车载红外图像检测中的目标相互遮挡和小尺度目标漏检问题,提出一种基于YOLOv8的车载红外目标检测改进算法(VITD-YOLO)。首先,在Neck网络中增加大尺寸特征网络预测层(S-layer),增强网络对于小目标的检测精度;其次,在Backbone网络中设计C2F-DA模块,利用offset轻量化结构增强模型对目标的局部特征感知能力,并结合3种不同尺度自注意力设计了动态卷积头检测模组(Dy-head),提高被遮挡和密集目标的定位和分类精度;最后,采用Focal-SIoU作为网络的损失函数,解决训练样本中行人车辆目标类别不均衡问题,并提高网络训练和推理能力。将该算法在FLIR红外数据集上测试,实验结果表明:VITD-YOLO具有良好的检测效果和鲁棒性,对小尺度目标检测精度更高;该算法的平均精度达到91.2%,比原算法提高了2.5%,召回率达到83.4%,比原算法提高3.2%。 展开更多
关键词 机器视觉 车载红外目标检测算法 YOLOv8 辅助驾驶 图像识别 C2F-DA Focal-SioU
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基于RT-DETR的轻量化交通标志检测
8
作者 解浩龙 张孝龙 +1 位作者 魏培旭 崔传金 《应用光学》 北大核心 2025年第2期300-308,共9页
交通标志检测是智能车辆行驶过程中的关键,对于车辆分析路况有着重大的意义。针对现存交通标志检测算法参数较多、精确率不高的问题,提出一种基于改进RT-DETR(real-time detection transformer)的轻量化交通标志检测算法。首先,将模型... 交通标志检测是智能车辆行驶过程中的关键,对于车辆分析路况有着重大的意义。针对现存交通标志检测算法参数较多、精确率不高的问题,提出一种基于改进RT-DETR(real-time detection transformer)的轻量化交通标志检测算法。首先,将模型主干网络中的ResNet网络替换为VanillaNet网络,减少网络的层数与参数量;其次,使用加权双向特征金字塔模型(bi-directional feature pyramid network,BiFPN)代替RT-DETR特征融合模块中的PAN(path aggregation network)结构,增加模型的融合能力,提取更加丰富的特征信息;最后,在特征融合模块中添加GAM(global attention mechanism)注意力机制,加强模型对全局信息的感知,提升多目标与被遮挡目标的检测性能。该算法在交通标志数据集上进行测试,结果说明改进后的RT-DETR算法的mAP(mean average precision)值达到了87.7%,相比原始算法提高了3.6%,且参数减少21%,满足智能车辆设备的部署需要,证明了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 机器视觉 DETR算法 目标检测 轻量化 注意力机制
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基于机器视觉的在线果树靶标识别装置
9
作者 钟沅 陈泽鸿 +3 位作者 郑君彬 宋淑然 孙道宗 刘洪山 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第1期164-170,共7页
为在实际果园中实现果树的在线识别检测,设计一种基于机器视觉的果树靶标识别装置。首先提出一种应用在DSP端的在线果树靶标识别算法,用HSV色度分割法对图像背景进行分割,然后对分割后的树冠信息(白色像素占有率的数值变化规律)进行研判... 为在实际果园中实现果树的在线识别检测,设计一种基于机器视觉的果树靶标识别装置。首先提出一种应用在DSP端的在线果树靶标识别算法,用HSV色度分割法对图像背景进行分割,然后对分割后的树冠信息(白色像素占有率的数值变化规律)进行研判,设计横框和竖框两种识别算法,并设计一台搭载识别装置的移动小车进行田间试验。预试验发现光照度变化对识别效果的影响较小;选光照度为650 Lux开展进一步试验。结果表明,在车载速度分别为0.2 m/s、0.4 m/s和0.8 m/s时,横框识别算法的识别准确率分别为88%、84%、34%,识别准确率随小车速度的增大呈现递减规律,从摄像头对准靶标植株中心的时刻起,到系统判断出存在有效靶标植株时,产生0.4~0.8 s的检测延时。而相同条件下,竖框识别算法的识别准确率分别为88%、86%、84%,且识别延时较小(0.2~0.3 s)。竖框识别算法的优点是识别速度快、反馈的位置信息丰富,横框识别算法则能同步分析果树树冠轮廓的大小,根据两种算法得到的位置信息有利于进一步优化控制单棵植株的喷雾时间。 展开更多
关键词 果树 机器视觉 靶标探测 DSP 横框识别算法 竖框识别算法
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基于机器视觉水果分拣系统研究 被引量:2
10
作者 许虎 惠宇龙 万宏强 《现代电子技术》 北大核心 2024年第17期136-142,共7页
为解决市面上水果分拣设备体积庞大、效率低等问题,文中给出的水果分拣系统以苹果为测试样本,将相机拍摄的RGB图像转换为HSV图像,并根据H分量分布情况计算苹果表面的色泽度,同时用Canny边缘检测算法提取苹果边缘的轮廓,用最小外接圆法... 为解决市面上水果分拣设备体积庞大、效率低等问题,文中给出的水果分拣系统以苹果为测试样本,将相机拍摄的RGB图像转换为HSV图像,并根据H分量分布情况计算苹果表面的色泽度,同时用Canny边缘检测算法提取苹果边缘的轮廓,用最小外接圆法计算苹果果径的大小,结合苹果色泽度和果径大小对苹果进行等级分级。系统试验表明,样本颜色与大小均与苹果的特征相符,分拣设备和人工分拣果径大小误差在±1.35 mm以内。该系统可实现精确分拣、自动化运行等目标,提高了分拣精度及效率。 展开更多
关键词 机器视觉 水果分拣 HSV颜色模型 CANNY边缘检测算法 轮廓提取 最小外接圆法
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基于对称性评价的曲线对称中心拟合算法 被引量:1
11
作者 张鑫 刘海波 夏玉国 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期379-385,共7页
在缺乏形状先验信息的前提下,对有噪声干扰的一维图像(灰度曲线)进行中心位置估计是机器视觉测量中的关键问题之一。以曲线与其镜像的匹配误差作为对称性评价函数,提出一种对称中心拟合算法,并采用最小二乘法计算最佳匹配点作为对称中... 在缺乏形状先验信息的前提下,对有噪声干扰的一维图像(灰度曲线)进行中心位置估计是机器视觉测量中的关键问题之一。以曲线与其镜像的匹配误差作为对称性评价函数,提出一种对称中心拟合算法,并采用最小二乘法计算最佳匹配点作为对称中心。该算法在使用中需要迭代计算,并可能收敛至错误的位置,通过对迭代初始值选取可能产生的局部收敛进行分析,证明了局部极值点仅可能出现在真值相邻的半像素之内,就此提出了收敛点验证策略,解决了错误收敛的问题。通过仿真模拟与实例,验证了对称中心拟合算法在各种干扰下的稳健性,在强噪声干扰下,灰度质心法的位置变化量达到了数十甚至上百像素,而对称中心拟合算法的位置变化量均方根值仍能保持在1像素左右,在其他噪声条件下,对称中心拟合算法的表现也远优于灰度质心法。 展开更多
关键词 几何量计量 目标位置探测 曲线对称中心 对称性评价 拟合算法 机器视觉
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面向带钢表面小目标缺陷检测的改进YOLOv7算法 被引量:6
12
作者 樊嵘 马小陆 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期303-308,316,共7页
带钢表面小目标缺陷检测是工业质检领域的研究热点。针对热轧带钢表面缺陷检测任务中小目标缺陷易产生漏检的问题,文章提出一种改进的YOLOv7算法。在骨干网络中融入通道空间注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和可... 带钢表面小目标缺陷检测是工业质检领域的研究热点。针对热轧带钢表面缺陷检测任务中小目标缺陷易产生漏检的问题,文章提出一种改进的YOLOv7算法。在骨干网络中融入通道空间注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和可重参数化卷积模块,以提升小目标特征的提取效率;采用改进的双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN)颈部网络替换原有的路径聚合网络(path aggregation network,PANet)颈部网络,实现对小目标缺陷特征的高效提纯;采用解耦检测头进行检测结果输出,使网络在训练时进一步收敛至更高精度。实验结果表明,改进后的YOLOv7算法在小目标带钢缺陷检测场景下检测精度领先YOLOv7算法4.3 AP50精度,领先YOLOv6算法5.0 AP50精度,领先YOLOX算法4.8 AP50精度,说明该算法可以较好地应用于小目标带钢缺陷检测。 展开更多
关键词 机器视觉 缺陷检测 YOLOv7算法 双向特征金字塔网络(BiFPN) 注意力机制
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面向拥挤行人检测的改进YOLOv7算法 被引量:7
13
作者 徐芳芯 樊嵘 马小陆 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期250-258,共9页
针对拥挤行人检测场景下检测算法容易产生漏检与误检的问题,提出一种改进的YOLOv7拥挤行人检测算法。在骨干网络中引入BiFormer视觉变换器和改进的高效层聚合网络(RC-ELAN)模块,通过自注意力机制与注意力模块使骨干网络更多聚焦于被遮... 针对拥挤行人检测场景下检测算法容易产生漏检与误检的问题,提出一种改进的YOLOv7拥挤行人检测算法。在骨干网络中引入BiFormer视觉变换器和改进的高效层聚合网络(RC-ELAN)模块,通过自注意力机制与注意力模块使骨干网络更多聚焦于被遮挡行人的重要特征,有效缓解了目标特征缺失对检测造成的负面影响。采用基于双向特征金字塔网络思想的改进颈部网络,通过转置卷积和改进的Rep-ELAN-W模块使模型可以高效利用中低维特征图中的小目标特征信息,有效提升了模型的小目标行人检测性能。引入高效的完全交并比损失函数,使模型可以进一步收敛至更高精度。在含有大量小目标遮挡行人的WiderPerson数据集上的实验结果表明,与YOLOv7、YOLOv5、YOLOX算法相比,改进的YOLOv7算法的交并比阈值分别取0.5和0.5~0.95时的平均精准度提升了2.5和2.8、9.9和7.1、12.3和10.7个百分点,可较好地应用于拥挤行人检测场景。 展开更多
关键词 机器视觉 拥挤行人检测 注意力机制 YOLO系列算法 双向特征金字塔网络
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水稻行线检测和导航信息提取方法——基于相机位姿
14
作者 刘汉文 李彦明 +2 位作者 刘子翔 黄飞 刘成良 《农机化研究》 北大核心 2024年第12期15-21,共7页
为了避免除草机器人在自动驾驶除草过程中碾压和损伤水稻苗,针对单目相机行线检测结果难以提取正确的导航信息导致无法保证除草机器人行驶在正确路径上的问题,提出了基于相机位姿的水稻行线检测和导航信息提取方法。在所规定的坐标系下... 为了避免除草机器人在自动驾驶除草过程中碾压和损伤水稻苗,针对单目相机行线检测结果难以提取正确的导航信息导致无法保证除草机器人行驶在正确路径上的问题,提出了基于相机位姿的水稻行线检测和导航信息提取方法。在所规定的坐标系下,利用相机位姿建立像素坐标系与世界坐标系对应坐标的映射关系,根据映射关系对图像进行透视变换并选择感兴趣区域;对感兴趣区域进行图像预处理,采用滑窗法进行水稻行识别;根据坐标映射关系,将水稻行识别结果转换为世界坐标系下的导航信息。试验结果表明:本算法可以实现水稻行线检测与导航信息的提取,同时对于行线弯曲、断行、行线连通等典型情况也适用。在Nvidia Jetson TX2平台上,处理1幅图像并提取导航信息的平均用时约为0.5s,水稻行线识别准确率为97%,成功识别所提取导航线的平均误差为39.0909mm,可以满足除草机器人行线跟踪的实时性与准确性要求。 展开更多
关键词 水稻行 导航信息 除草机器人 相机位姿 机器视觉 透视变换
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基于机器视觉的棉花颜色检测方法 被引量:3
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作者 白恩龙 张周强 +1 位作者 郭忠超 昝杰 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期36-43,共8页
针对国内目前通过图像处理测量棉花颜色等级方法较少的现状,设计了一种基于机器视觉的棉花颜色检测方案。为提高棉花样本的拍摄质量及高效性,使用Halcon软件连接CMOS工业相机进行实时采集。首先对采集的棉花样本图进行预处理,通过阈值... 针对国内目前通过图像处理测量棉花颜色等级方法较少的现状,设计了一种基于机器视觉的棉花颜色检测方案。为提高棉花样本的拍摄质量及高效性,使用Halcon软件连接CMOS工业相机进行实时采集。首先对采集的棉花样本图进行预处理,通过阈值分割算法将棉花样本图转化为二值图像,且使用高斯滤波去噪声从而去除棉花中的杂质信息,并对预处理后的图像进行区域划分。然后通过RGB值转换为CIE XYZ颜色空间值,得到各子区域棉花颜色参数值,并引入K均值算法聚类各子区域颜色值以确定棉花最终颜色参数值,从而确定棉花颜色等级。最后通过实验验证及数据分析,将本文检测方法与MCG-1棉花检测仪器检测结果进行对比,结果表明2种方法检测结果一致;并通过在不同时间下持续对棉花样本进行数据检测,验证了本文方法的稳定性和精确性。本文检测方法可行且检测成本较低,可代替昂贵的仪器检测方法供企业使用。 展开更多
关键词 棉花 颜色检测 机器视觉 阈值分割 区域划分 K均值算法 颜色等级
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基于机器视觉的水电机械装备内部缺陷智能检测技术研究 被引量:1
16
作者 张银慧 边旭 +2 位作者 李晓峰 张博雨 陈梓博 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第S02期165-168,共4页
针对水电机械装备内部缺陷实时自识别检测问题,提出了一种基于机器视觉的智能检测方法。该方法基于内窥镜单目视觉系统设计,研究并提出了一套多点图像清晰度-距离估计算法,并结合光线等相关性因素得到的数据信息,可以构建出测量目标(缺... 针对水电机械装备内部缺陷实时自识别检测问题,提出了一种基于机器视觉的智能检测方法。该方法基于内窥镜单目视觉系统设计,研究并提出了一套多点图像清晰度-距离估计算法,并结合光线等相关性因素得到的数据信息,可以构建出测量目标(缺陷)的立体图形,从而实时高精度地获取缺陷深度及长度特征。与传统方法相比,该方法基于单目视觉系统设计,探头体积更小,结构更加简单。试验结果表明,基于文中设计的测距网络模型,该方法对于水电机械装备内部缺陷深度估计最大误差为0.5 mm,长度测量误差1 mm左右,最小误差为0.028 mm。 展开更多
关键词 机器视觉 缺陷智能检测 图像清晰度评价算法
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基于机器视觉的植球缺陷识别技术 被引量:2
17
作者 吴乐福 《农业装备与车辆工程》 2024年第10期119-123,共5页
植球缺陷是芯片制造过程中常见的问题之一,如果不及时检测和修复,可能会导致芯片性能下降或故障。基于机器视觉技术,研究并设计了一种用于芯片植球缺陷检测的方法,旨在提高芯片制造过程中的质量控制能力。通过收集大量包含正常与缺陷样... 植球缺陷是芯片制造过程中常见的问题之一,如果不及时检测和修复,可能会导致芯片性能下降或故障。基于机器视觉技术,研究并设计了一种用于芯片植球缺陷检测的方法,旨在提高芯片制造过程中的质量控制能力。通过收集大量包含正常与缺陷样本的芯片植球图像数据集,运用计算机视觉算法进行深入处理与分析。研究过程中,对图像进行了预处理,例如去噪和图像增强,以提升缺陷检测的准确性。进一步采用图像分割算法,有效地将芯片植球从图像背景中分离,便于精确检测缺陷。此外,利用特征提取算法识别芯片植球的独特性质,并通过分类算法准确区分正常与缺陷芯片样本。不仅提高了芯片缺陷检测的精准度,而且为工业生产中的质量控制提供了重要依据,具有积极的现实意义。 展开更多
关键词 机器视觉 芯片植球 缺陷检测 图像处理 特征提取 分类算法
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关于机器视觉的管道机器人焊缝缺陷检测研究 被引量:1
18
作者 杨婉婷 《农业技术与装备》 2024年第8期89-92,共4页
随着计算机技术和图像处理技术的飞速发展,机器视觉系统逐渐成为自动化检测和质量控制的有效工具。详细介绍了利用图像处理算法对管道机器人焊接过程中的焊缝进行检测,并通过大量试验确定了参数,得到一种确实可行的应用方法,去完成焊缝... 随着计算机技术和图像处理技术的飞速发展,机器视觉系统逐渐成为自动化检测和质量控制的有效工具。详细介绍了利用图像处理算法对管道机器人焊接过程中的焊缝进行检测,并通过大量试验确定了参数,得到一种确实可行的应用方法,去完成焊缝的检测。 展开更多
关键词 机器视觉技术 管道机器人焊接 焊缝缺陷 焊缝检测算法
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基于机器视觉的苗期杂草实时分割算法 被引量:45
19
作者 毛文华 王一鸣 +1 位作者 张小超 王月青 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期83-86,共4页
对利用植物的位置来识别作物苗期田间杂草的方法进行了研究。根据苗期田间植物的位置特征 ,建立了基于机器视觉的分割苗期田间杂草的算法 DBW。通过比较分析各种算法的分割效果图和所耗费的时间 ,运用超绿色法灰度化原始图像 ,然后应用... 对利用植物的位置来识别作物苗期田间杂草的方法进行了研究。根据苗期田间植物的位置特征 ,建立了基于机器视觉的分割苗期田间杂草的算法 DBW。通过比较分析各种算法的分割效果图和所耗费的时间 ,运用超绿色法灰度化原始图像 ,然后应用最大方差自动取阈法二值化图像 ,最后运用种子填充算法分割作物和杂草。研究表明 ,算法 DBW在实时性方面表现出一定的优越性 ,处理一幅 5 4 4× 117像素的图像只需大约 6 0 展开更多
关键词 苗期 作物 田间杂草 植物 利用 识别 表现 机器视觉 分割算法 实时
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一种改进的Harris角点提取算法 被引量:106
20
作者 王崴 唐一平 +3 位作者 任娟莉 时冰川 李培林 韩华亭 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1995-2001,共7页
针对Harris角点检测算法对T型和斜T型角点存在定位不准确以及运算速度慢的问题,提出了一种改进算法。改进算法计算目标像素点的8邻域范围内与之灰度相似的点的数目,然后对目标像素点周围其他像素点按同样方法处理,并对得到的计算数据进... 针对Harris角点检测算法对T型和斜T型角点存在定位不准确以及运算速度慢的问题,提出了一种改进算法。改进算法计算目标像素点的8邻域范围内与之灰度相似的点的数目,然后对目标像素点周围其他像素点按同样方法处理,并对得到的计算数据进行比较,分析出局部范围内的像素点的灰度值分布。根据比较结果,从中遴选出部分像素点作为下一步角点检测的计算对象,并计算其角点响应函数值,如果角点响应函数值大于设定的阈值,该点则会被确定为最终的角点。实验结果表明:改进算法的角点检测时间仅为原算法的14.3%,并实现了对T、斜T型角点准确定位,提高了Harris角点检测算法的检测效率和精度。 展开更多
关键词 机器视觉 图像处理 角点检测 HARRIS算法 角点响应函数
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