机器视觉论文机器视觉论文
机器视觉论文
精心整理机器视觉技术综述课题：机械工程测试技术班级：13机设一班目录一.1.二.1.3.三.1.滤光片表面缺陷检测132.磁性材料表面缺陷检测143.齿轮表面缺陷检测14一.机器视觉概念和系统组成1.机器视觉概念机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。
机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。
2.机器视觉系统组成一. 机1.自的特点是：a.高频荧光灯：使用寿命约1500－3000小时优点：扩散性好、适合大面积均匀照射缺点：响应速度慢，亮度较暗b.光纤卤素灯：使用寿命约1000小时优点：亮度高缺点：响应速度慢，几乎没有光亮度和色温的变化。
c.LED灯：使用寿命约10000－30000小时，可以使用多个LED达到高亮度，同时可组合不同的形状，响应速度快，波长可以根据用途选择。
选择LED光源的优势：•可制成各种形状、尺寸及各种照射角度；2.断。
所有的机器视觉系统都带有一台摄像机、一个计算机和捕捉图像并进行分析的软件。
所选用的系统部件必须能符合具体应用的需要。
因为图像传感器确定了成像系统的速度和分辨率，故正确的图像传感器的选取对于视觉应用的成功来说具有关键性影响。
下面是机器视觉图像传感器的各种分类：a.线阵式图像传感器一个线阵式图像传感器（逐线扫描）包含一条或者多条像素直线阵列。
每个阵列与至少一个读出装置及放大器耦合。
线阵图像传感器适用于那些要对连续制造的产品（如传送带上的ＰＣ板，未来的印刷塑性电路板以及其它薄型、卷状的产品，如杂志、印刷布）进行成像的机器视觉应用。
总而言之，线阵式传感器总体结构简单，适用于对扁平、快速移动的物体的成像，但在需要捕获３Ｄ物体图像的应用中它们往往无法与面积型传感器相竞争。
当今社会 对机器视觉的认识300字作文
当今社会对机器视觉的认识300字作文篇1当今社会对机器视觉的认识你知道机器视觉是什么吗?听起来很高深莫测对不对?其实机器视觉就是让机器拥有"视力",能够像人类一样通过摄像头或者传感器"看"到现实世界中的事物。
机器视觉技术已经被广泛应用到我们的生活当中了。
比如,在超市的收银台,就有一种"视觉识别"的系统,它可以自动识别商品的条形码,帮助收银员快速结账。
再比如无人驾驶汽车,它们就靠机器视觉来观察道路情况,判断红绿灯,识别障碍物,从而安全驾驶。
机器视觉不仅适用于商业领域,在安防、医疗等领域也大显身手。
很多工厂都使用机器视觉来检测产品质量,保证每一件出厂的产品都是完好的。
医院里也有用机器视觉分析病理切片,帮助医生及时发现病情。
有了机器视觉的"火眼金睛",生活变得更加智能便捷了。
不过,机器视觉还是有一些缺点和局限性的。
比如,有时会被一些特殊情况迷惑,出现判断错误。
它也无法完全取代人类大脑的理解和分析能力。
所以,机器视觉还需要不断学习和优化,才能发挥更大的作用。
总的来说,机器视觉是一项了不起的科技成果。
它为人类生活带来了诸多便利,也推动了社会的快速发展。
相信在未来,机器视觉会变得越来越智能化,给我们带来更多意想不到的惊喜!篇2标题:神奇的机器视力大家好,我是小明。
今天我想和大家分享一下关于机器视觉的知识。
相信很多人都听说过机器人,但机器视觉是一个什么东西呢?机器视觉就像机器人的眼睛一样,它可以看到我们人类看不到的东西。
我们人类用眼睛看东西,但是机器视觉用的是特殊的相机和传感器。
它们能拍下图片和视频,然后用计算机程序分析图像中的信息。
有了机器视觉,机器就有"视力"了,它们可以辨认不同的物体、人脸、文字等等。
比如在一些工厂里,机器视觉系统能检测产品是否有瑕疵;有些安全系统也用机器视觉来识别可疑人员。
最近,机器视觉在智能驾驶汽车上也发挥了很大作用。
机器视觉 论文机器视觉论文
机器视觉论文机器视觉论文机器视觉论文机器视觉论文基于机器视觉的色标判读系统摘要:色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合,利于产品的快速识别和分类。
随着现代自动化工业的来临,原有简单的单色色标识别已不能满足快速的工业需求,因此一种对系列色标组合判读的方法就诞生了。
本设计通过Visual Basic编程实现,经过色标定位、颜色提取、色标对比识别等一系列步骤来实现色标判读。
以色环电阻为例,首先将被测色环电阻图片输入软件, 软件通过图像识别确定电阻环数、电阻正反及色环颜色的数据,然后通过色环电阻阻值计算公式确定阻值。
本设计具有识别速度快、使用方便、可扩展性高等优点。
关键词:色标;Visual Basic 6.0;色环电阻;机器视觉Reading System for Color Tag Based on Machine VisionZHU Guang, YANG Yong-yue, ZHANG Jian-jie(Hefei University of Technology School of Instrument Science and Opto-electronics Engineering, Hefei Anhui 230009, China)Abstract: Color Tag indicates a special meaning, which is usually used to recognise and classify products in pipelining occasion. As the time of modern roboticized industry comes, quondam homochromous ColorTag is too simple to satisfy double-quick industrial demand.As a result, the technique of judgement of series Color Tag has its naissance. The technique comes true here via programing with Visual Basic. In order to recognise it, we orientate the Color Tag, distill the color and contrastone color with another. For example, we can figure out the value of color-ringed resistance by the technique. At first, wo input a pictureof the resistance. The programme itself will tell us the direction, the rings and their color, then it calculates the value of the resistance by a special formula. The designment is excellent because it is convenient to use widely and it recognises quickly.Keywords: color tag; Visual Basic 6.0; color-ringedresistance;machine vision引言色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合,利于产品的快速识别和分类。
halcon机器视觉的生活中应用3000字论文
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《2024年机器视觉技术研究进展及展望》范文
《机器视觉技术研究进展及展望》篇一一、引言随着科技的不断进步，机器视觉技术作为人工智能领域的重要分支，正逐渐改变着我们的生产、生活乃至整个社会。
本文将围绕机器视觉技术的最新研究进展进行阐述，并对其未来发展趋势进行展望。
二、机器视觉技术概述机器视觉技术是一种通过模拟人类视觉系统，利用计算机、图像处理算法等技术对图像进行采集、处理、分析、理解的技术。
它广泛应用于工业检测、医疗诊断、安防监控、自动驾驶等领域，为人类带来了极大的便利。
三、机器视觉技术研究进展1. 图像处理算法的优化随着深度学习、神经网络等技术的发展，图像处理算法得到了极大的优化。
通过训练大量的图像数据，机器视觉系统能够更准确地识别、分类、定位图像中的目标，提高了系统的准确性和效率。
2. 三维视觉技术的发展三维视觉技术是机器视觉技术的重要发展方向。
通过立体相机、结构光等技术，可以实现对物体三维形状、尺寸的测量和识别。
这一技术广泛应用于工业检测、医疗诊断等领域。
3. 智能监控系统的普及智能监控系统是机器视觉技术在安防领域的重要应用。
通过安装摄像头等设备，结合图像处理算法和人工智能技术，可以实现对监控区域的实时监控、异常行为检测等功能，提高了社会安全性和防范能力。
4. 无人驾驶技术的突破无人驾驶技术是机器视觉技术在交通领域的重要应用。
通过搭载高精度相机、雷达等设备，结合计算机视觉、深度学习等技术，无人驾驶车辆可以实现自主导航、避障、路况识别等功能，为交通出行带来了极大的便利。
四、机器视觉技术的挑战与展望尽管机器视觉技术取得了显著的进展，但仍面临一些挑战和问题。
首先，图像处理算法的准确性和效率仍有待提高，尤其是在复杂环境和多种干扰因素下。
其次，机器视觉技术的应用还需要解决数据安全、隐私保护等问题。
此外，对于某些特定领域，如医疗诊断等，机器视觉系统的准确性和可信度还需要进一步提高。
展望未来，机器视觉技术将朝着更加智能化、高效化的方向发展。
一方面，随着深度学习、神经网络等技术的不断进步，图像处理算法的准确性和效率将得到进一步提高。
《2024年机器视觉技术研究进展及展望》范文
《机器视觉技术研究进展及展望》篇一一、引言随着科技的飞速发展，机器视觉技术已经成为现代工业、医疗、农业、军事等众多领域的重要支撑。
作为一种新兴的技术领域，机器视觉技术通过模拟人眼的视觉功能，使机器能够自主获取、分析并解释图像信息，进而实现对目标的检测、识别、跟踪和测量等功能。
本文将详细介绍机器视觉技术的研究进展及未来展望。
二、机器视觉技术研究进展1. 图像处理技术图像处理技术是机器视觉技术的核心，包括图像采集、预处理、特征提取和图像识别等环节。
近年来，随着计算机性能的提升和算法的不断优化，图像处理技术的处理速度和准确性得到了显著提高。
例如，深度学习算法在图像识别领域的广泛应用，使得机器视觉系统能够更加准确地识别和分类各种目标。
2. 目标检测与识别技术目标检测与识别技术是机器视觉技术的重要应用方向。
通过使用各种传感器和算法，机器视觉系统能够实现对目标的快速检测和准确识别。
例如，在工业生产中，机器视觉系统可以实现对产品质量的自动检测和识别，提高生产效率和产品质量。
此外，在医疗、军事等领域，目标检测与识别技术也得到了广泛应用。
3. 三维视觉技术三维视觉技术是机器视觉技术的重要发展方向。
通过使用立体相机、结构光等技术，机器视觉系统能够实现对三维空间的感知和测量。
这种技术广泛应用于工业检测、虚拟现实、无人驾驶等领域。
随着技术的不断发展，三维视觉技术的精度和稳定性将得到进一步提高。
4. 智能监控与安防技术智能监控与安防技术是机器视觉技术在安全领域的重要应用。
通过使用智能摄像头、人脸识别、行为分析等技术，机器视觉系统能够实现对目标的实时监控和安全防范。
这种技术在公共安全、智慧城市等领域具有广泛的应用前景。
三、机器视觉技术的未来展望1. 算法优化与深度学习随着算法的不断优化和深度学习技术的发展，机器视觉系统的处理速度和准确性将得到进一步提高。
未来，机器视觉技术将更加注重算法的创新和优化，以实现更高效、更准确的图像处理和分析。
机器视觉技术论文
机器视觉技术论文机器视觉技术论文篇二智能机器人视觉仿生技术研究综述摘要：机器人视觉仿生技术是机器人视觉控制领域的新热点。
本综述在详细分析了灵长类动物眼球运动的形式和特点基础上，对国内外应用生物眼球运动控制机理来构建仿生机器视觉的研究现状、存在的问题及未来发展趋势做了全面综述，并针对目前机器人视觉仿生面临的技术难题，提出了开展视觉仿生研究的新思路和新构想。
Abstract：Robot vision bionic technology is the new hot shot in robot vision control area. In this review，based on a detailed analysis of primate eye movement forms and characteristics， the domestic and international research status of building bionic vision with the biological eye movement control mechanism，the problems and future trends are reviewed comprehensively， and new ideas for the visual bionic research are proposed for the current technical problems of robot vision bionic.关键词：视觉仿生;仿生眼;机器人Key words： bionic vision;bionic eye;robots中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-4311(2013)26-0195-020 引言智能机器人是指：具有感知、识别、推理和决策能力，并且能独立执行任务的机器人。
《机器视觉的算法》论文
写一篇《机器视觉的算法》论文
《机器视觉的算法》
机器视觉是一种自动处理视觉信息的技术，它使用电脑来识别图像中的物体并进行相关操作。
通常，机器视觉技术需要一系列算法来处理图像信息，以检测对象、识别对象、取景和定位等。
为了实现机器视觉，就必须研究和开发相应的算法。
根据具体的应用场景，机器视觉的算法可以主要分为以下几类：形状识别、边缘检测、像素聚类和分割、图像重建以及三维重建等。
首先，形状识别是一种基础算法，包括2D和3D特征提取与匹配，其中2D算法可以提取图像上的线性特征，比如线条、圆、轮廓和面，而3D算法则可以从立体图像中提取出更多非线性特征。
边缘检测是识别图像中不同物体轮廓的算法，其中包括Canny算子、Robert算子和 Sobel 算子等，它们可以检测出图像中的边缘，为下一步的物体识别奠定基础。
像素聚类和分割是将图像分成不同区域的算法，包括k-means 聚类和Mean Shift聚类等，它们可以将图像分解成不同区域，以便更加准确地识别出图像中的物体。
图像重建是解决图像压缩和传输问题的算法，其中包括光流法、SIFT和SURF等，将原始图像重建成高质量的显示图像。
最后，三维重建是一类用于处理立体图像问题的算法，包括立体匹配和立体能量最小化算法，它们会利用多幅图像来重建出3D图像，并可以检测出图像中的物体。
机器视觉的算法是日新月异的，随着研究的不断深入，它们在处理更复杂的问题和更准确地识别物体方面也在取得长足进步。
未来，机器视觉将在更多领域中发挥重要作用，为人类带来更多便利。
机器视觉技术论文
机器视觉技术论文机器视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别、神经生物学、心理物理学等诸多领域的交叉学科。
下面是店铺整理的机器视觉技术论文，希望你能从中得到感悟!机器视觉技术论文篇一机器视觉技术的应用研究【摘要】阐述了机器视觉技术在工业、农业、医学、交通领域的研究应用状况，指出了机器视觉的未来走向。
【关键词】机器视觉;应用研究机器视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别、神经生物学、心理物理学等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。
随着现代计算机技术、现场总线技术与大规模集成电路技术的飞速发展，机器视觉技术也日臻成熟，已经广泛应用在国民经济发展的各行业。
1.机器视觉系统组成一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。
首先采用CCD摄像机获得被测目标的图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和色彩等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别标准输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。
总之，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，可以预计它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。
2.机器视觉技术的应用在国外，机器视觉的应用主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。
具体如PCB印刷电路;SMT表面贴装;电子生产加工设备;机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
而在中国，以上行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致机器视觉在以上各行业的应用几乎空白。
目前随着我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大中专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场和其它领域的应用。
机器视觉系统论文
机器视觉系统论文半导体晶片切割的机器视觉系统摘要：机器视觉系统在工业中已经广泛使用，本课题研究了机器视觉系统运用于半导体晶片切割的工业流程。
在选取合适的摄像机和图像采集卡前提下，成功获取了清晰的半导体晶片原始图像；然后利用halcon软件首先运用傅立叶变换获取原始图像的自相关图像从而得到晶片的宽和高，然后通过匹配算法构建匹配模型，最后与原始图像进行匹配后计算出晶片的切割线来完成晶片的切割定位。
这样即完成了一套半导体晶片的自动切割的流程，本课题的实现大大的提升了半导体晶片切割的速率。
关键词：机器视觉；傅立叶变换；模板匹配；HalconThe WaferDicing Based on Machine VisionTechnologyAbstract Machine vision system has been widely used in industry, this topic studied mach ine visio n system used in semicon ductor wafer cut in dustrial process. In select ing the right camera and image acquisition card, acquire clear success original image; semic on ductor chips The n halc on software first by using Fourier tran sform of the orig inal image acquisiti on from releva nt images and get a chip in width and height, and the n through the match ing algorithm, and fin ally con struct match ing model with the orig inal image matching of wafer calculated out after cutting line to complete the chip's cutting positi oning. Namely so completed a set of semic on ductor chip the flow of automatic cutti ng, so greatly promoted semic on ductor wafer cutt ing speed. So this topic research now is widely used in in dustrial product ion.Key words: machine vision, Fourier transform, template matching, Halcon目录第1章前言 (5)1.1选题背景 (5)1.2选题目的和意义 (5)1.3国内外现状 (6)1.4机器视觉技术的发展趋势 (7)1.5论文主要研究内容 (8)1.6 本章小结 (9)第2章半导体晶片切割机器视觉系统的方案设计 (9)2.1机器视觉系统基本原理 (9)2.2系统方案设计基本结构 (10)2.2.1 光源 (10)2.2.2摄像机 (11)2.2.3 图像采集 (12)2.2.4 图像处理 (13)2.2.5 本章小结 (13)第3章半导体晶片切割算法 (13)3.1 fourier 变换 (13)3.2 相关 (15)3.3 模板匹配 (16)3.3.1 边缘匹配算法 (16)3.3.2 基于边缘像素点的算法 (18)3.4 本章小结 (19)第4章半导体晶片切割算法的实现 (19)4.1 图像的获取 (20)4.2 利用自相关算法获取晶片大小 (21)4.3 提取芯片位置 (25)4.4估计切割线位置 (28)4.5 本章小结 (29)结论 (30)致谢 (31)参考文献 (32)附录（算法实现的主要源代码） (33)第1章前言1.1选题背景视觉传感技术机器视觉在半导体工业上的应用早在二十年前就已开始，半导体、电子设备市场是机器视觉技术发源地并一直成为机器视觉赖以生存的巨大市场之一。
机器视觉论文
基于机器视觉的玻璃瓶表面缺陷检测系统在生活中，有各种各样的玻璃瓶不断地被回收，以便循环再用。
如：啤酒瓶、可口可乐瓶、牛奶瓶等等。
大量的玻璃瓶被回收，使其回收检测从人工智能逐渐过渡到自动化检测，而机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查、识别、线阵CCD在连续、扫描在线测量中的应用非常有优势。
用机器视觉检测方法可以大大提高生产的自动化程度，而且机械视觉易于实现信息集成，可极大地提高产品质量，提高生产效率。
所以，在玻璃瓶收回检测中，机器视觉逐渐成为检测的主流方法。
一、玻璃瓶检测的特点玻璃瓶的检测具有以下的特点：（一）材料是玻璃。
（二）玻璃瓶检测强调实时、在线，确保对过程实现全面的控制，提高生产效率和生产合格率。
（三）玻璃瓶形状复杂。
用传统人工检测难以实现快速大批量的精确检测。
针对玻璃瓶检测的特点各要求，我们可以主要针对四个方面来进行检测，即瓶口检测：螺纹检测；瓶壁检测：瓶壁内、外表面污物检测、磨损度检测；瓶底检测：瓶底污物，裂纹;瓶内残液检测：残留碱液，残留油，残留水。
二、系统设计基于玻璃瓶检测的特点与要求，机器视觉的玻璃瓶表面缺陷在线检测系统为包括图像采集部分、图象处理、输入输出部分、智能控制及机械执行等几个部分组成，如下图所示：检测系统基本结构其具体工作过程为：将待检玻璃瓶置于尽可能均匀照明的可控背景前（采用LED红光），智能控制系统给图像获取模块（四个CCD摄像机）发出控制信号，四个CCD摄像机分别摄取到的玻璃瓶瓶口、瓶底、瓶壁的图像，经过图像采集卡把图像数据采集到计算机内存，利用研制开发的玻璃瓶表面缺陷图像处理与测量软件，实现对玻璃瓶表面缺陷的检测，最后通过输出设备输出检测结果。
其系统中视觉系统的构成：在机器视觉检测系统中，光源系统、摄像机和图像采集卡的质量影响整个系统的检测精度。
合理的选择是获取质量好、能清晰反映玻璃瓶缺陷存在的图像的关键。
目前在机器视觉系统中，光源系统主要由光源和光学镜头组成，系统采用显色性强、发光强、功耗低、散热小、光谱范围及寿命高的LED光作为源。
机器视觉论文(英文)
ATypical applications for machinevision(Liu Zuochu,School of Information and Engineering Southwest University of Science and Technology ,Mianyang, China) Abstract:This paper mainly describes the typical application of the machine vision, and it briefly analyses machine vision features, advantages and application of classification,and particularly introduces the application of machine vision technology in the printing industry, agriculture, industry, medical.The birth and application of machine vision in theory and practice are of great significance.Keyword:machine vision; label detection; character recognition; fruit quality grading; defect detectionI、INTRODUCTIONIn modern automated production process, the machine vision system has been widely used in condition monitoring, product testing and quality control and other fields.The character of machine vision system is that it can increase production flexibility and automation.In some hazardous environment that is not suitable for manual operation or it's difficult to meet the requirement for artificial vision,it's commonly used machine vision to replace the artificial vision..At the same time,in the process of mass industrial production, an artificial visual inspection of product quality always has low efficiency and low accuracy.But with machine vision inspection method can greatly improve production efficiency and the degree of automation. And it is the basis technology to achieve computer integrated manufacturing. With the development and maturity of machine vision,there is no doubt that it will be widely used in various industries in the modern and future.Machine vision applications are as follows:1) Textile and Clothing* yarn break detection:* Weaving and dyeing test* cloth, leather, shape detection2) Food and Food* Grain foreign body detection, sorting and color selection* Drink liquids detection* production date, shelf life character recognition* empty bottle filling line breakage, clean testSpecial Inspection* Wear and breakage detection cable* Vessel and piping Inspection* Speed test rides* Detection of dangerous equipment online4) Packaging* the appearance of integrity test* Barcode* tightness testing5) machinery manufacturing* Dimension detection components* assembly integrity test* Part of the orientation and gesture recognition* parts, engines, chassis number of the same color concave character recognition6) Post sorting* Postal Code Recognition* test package items7) The Customs and ports* fingerprint, palm prints, iris and face recognition* identification of goods* Detection of security of dangerous goodsIn addition, machine vision is also widely used in integrated circuit testing,aerospace, military defense, fire and road traffic and so on.II、Application of machine vision technology Machine vision involves artificial intelligence, neurobiology, psychophysics, computer science, image processing, pattern recognition, and other interdisciplinary fields.It is not only an extension of the human eye, more importantly, but also a part of the human brain functions. Machine vision doesn't lead to eye fatigue,and has a higher accuracy and speed than human than human eyes. It uses infrared, ultraviolet, X-ray, ultrasound and other hightech detection technology.It also has its outstanding advantages when in the detection of intangible objects and high risk scenes.Here are some typical examples of machine vision.A .Application in the printing industryCurrently, machine vision has been successfully applied to detect areas of the printing industry and significantly improve product quality and reliability to ensure that the production rate. Test content:1) Check out the overall vague printing bar code label, numbers, letters, bar codes which are not clear;2) Check out the letters on the label, bar code, number one or two is not clear, for example, letters printed unclear, bar code printing fault; printed pattern is the same within a period of time ;3) Check out label size that does not meets the requirement, the standard size is 9 mmX 42 mm;4) The surface of the material has a little reflection, the subject is black and white pattern;5) Speed: 3 ~ 4 piece/ s; label is continuous ,the label interval length is 3 mm; 6) check out and remove inferior;7) The on-line or off-line detection.Figure 1The label printing quality inspection system is made in Xi'an Spring Video Technology Co., Ltd and has been successfully put into use.B. Application in industryCurrently, machine vision has been successfully applied in industrial inspection fields, and greatly improve the productquality and reliability to ensure that the production rate. Such as product packaging, print quality inspection, quality testing beverage containers, beverage filling test, beverage bottles sealed test. Testing of timber, quality testing of semiconductor integrated block package, the volume of steel quality inspection, the key mechanical components and other industrial CT [1]. In the Customs, by using X-ray and machine vision technology ,they could inspect goods out of the box, thereby it greatly increasing the clearance rate, and saving a lot of manpower and material resources. The Print Chao machine made in Nanjing Mint factory is a typical applications for the machine vision used in printing industry.Nanjing Mint is the only Banknote Printing and MintingMachinery Factory, and is a state exclusive control of theimportant enterprises. The development and production of YBW2150 Mint machine process requirements is stringent. To ensure the reliability of each production process, all the products must be 100% tested. In the lately published RMB in the first 5 in October 2000 , the side of one yuan coin produced with high-speed sewing machine, its security features are enhanced . In view of the strict control of the production process requirements, the engineers in Nanjing Mint installed visual inspection system in the final steps in the Mint . The final work preface is press to print to a craft, and itis completely on line. Image detection system is put a higher demand. The first is high speed, it's not only require high-speed CCD camera, but also the image recognition system requires strong computing speed and storage capacity. When the coins fall, the rate is similar to free-fall. The average speed is 10 / s, then the time of each measurement must be less than 100 ms, and taking into account the speed of object motion, high-speed system should be adopted. A new vision test monitoring products named A210 made bypanasnoic, and its time of triggering, image capture and calculate is within the 40 ms, fully meet the requirements. Another is to determine the camera position. As a coin in high-speed operation,in order to accurately capture, there must be synchronize the trigger signal. To this end, it using a high-speed reflective optical fiber sensor. In the aspect of illuminance, in order to weaken the high reflective effect at the LED curved edge of the coin, get a better image quality, it using two sets of ring lamp and a stroboscopic controller with image acquisition. In the multi-research, experimental, installation, after half a year of production validation,it reaching 100% detection rate of defective products. At the end of December 2000, the national Banknote Printing and Minting Corporation carried on consultation to the product and suggested the promotion in the whole industry.C. Application in AgricultureChina is a large agricultural country, is rich in agricultural products, so the automatic grading of agricultural products, the implementation of competitive prices in order to produce better economic returns, has great significance.Such as fruit, according to its color, shape and size parameters eggs, according to its color, weight, shape and size olinf the external characteristics; tobacco, according to its color, shape, line manage,give a comprehensive classification .In addition, in order to improve the quality of processed agricultural products. the bad part of fruits,mixed grain impurities,foreign bodies in tobacco and tea all could be detected and accurately removed by machine vision,With the rapid development of industrialized agriculture, the use of machine vision technology to monitor crop growth conditions, to achieve scientific irrigation and fertilization, is also an important application.Foreign technology has been successfully applied machine vision quality inspection of agricultural products, in particular the detection of fruits,is used the most widely .According to the principle,non-destructive testing can be divided into two kinds. one is given a kind of energy in the outer fruit from the fruit of the energy input and output changes are related to the quality characteristics of fruit;one is give a kind of energy in the outer fruit ,get related quality characteristics from the fruit of the energy input and output changes; Another is through the fruit itself chemiluminescence or infrared radiation energy to determine the quality of fruit. The methods of fruit quality damage detection mainly contain : UV detection, visible light detection, near infrared detection, infrared detection, X-ray and CT detection.At present,the quality detection of the fruit use more manual inspection,it's not only consume time ,inefficient, but also have much more connection with inspector's own technical level and experience, becoming a bottleneck restricting factor in processing efficiency. Fruit inspection using machine vision technology with real-time, objective, no damage, etc., so people of all ages love it .The content of grading fruit is generally divided into two levels,involving a number of physical indicators and chemical indicators. The so-called level of classification is as excellent, good, medium, qualified, substandard, and several other specifications.The evaluation has the appearance of color, luster, the internal sugar content, acidity, flesh firmness, with or without external damage, internal defects, grotesque Etc.; size classification is as large, large, medium and small, too small, and other specifications, the evaluation indicators include diameter, length, thickness, weight and so on. Traditional mechanical classification technology grading based on the size and weight of fruit. Using conveyor belts or conveyor roller holes or gaps on the fruit into a limited number of grades.Such classification methods are usually simple, but the grading may damage fruit because of collision.It's generally used for those not sensitive to mechanical load and the fruit are to be processed further. Foreign countries have progressive developed the electronic classification techniques.this classification method based on fruit color, use of thefruit by light reflective nature of radiation to grade and remove debris. The current grading equipment can only grad size, in order to complete the various levels of classification, it requires several similar devices, but a large area of each device.Traditional mechanical classification technology is based on the size and weight of fruit to grade,it use conveyor belts or the holes or gaps on the conveyor roller to grade fruits.Sometimes grading equipment is different, special and strong, low utilization rate.Modern on-line fruit grading technology, including cleaning, waxing, drying, grading, packing and many other assembly-line inwhich both the core classification process is the fastest growing part of the most modern technology. Modern technology based on machine vision technology to replace manual grading classification can be carried out regardless of grade and size has automatic grading the same time, has greatly improving efficiency. When we apply computer image processing technology to conduct random sampling,the computer base on random sampling images to calculate within the fruit the size of the image large, medium, small and good quality, good, medium, and poor information and the damage grade, the proportion of and so on, and make comprehensive quality judgments. This approach not only saves time and effort, but also objective and fair.Automatic machine vision classification system in general composed with the CCD camera, detection devices, conveyors, computers and control systems and so on.In the fruit classification process,fruit is on the conveyor belt, the camera are fixed on the top of the conveyor belt or around. no damage detection device is installed on both sides of the conveyor belt. When the fruit through the camera, fruit 's color, size, shape, surface damage, etc. are recorded, thisinformation can be completed by computer and finish general classification operation (Figure 2).D. Application in MedicineIn medicine, machine vision is used to assist doctors in medical image analysis,it mainly use digital image processing technology, information fusion technology to fold and add appropriately with X-ray, magnetic resonance images and CT images and then conduct a comprehensive analysis;There are other medical image data for statistics and analysis, such as using dnd statistics the number of cell.In thepharmaceutical production line, machine vision technology can test for drug packaging to determine,to make sure if the mount of drug packing is right.This not only saves labor, but also improves the acigital image edge extraction and image segmentation, to auto-complete count acuracy and efficiency. Currently,the great majority pharmaceutical factory generally adopt the method of artificial range estimation to separate time article in packaging production line.Inspectors test results for the working conditions have a great impact,andthis way of working with low detection efficiency, high cost labor-intensive.Manual labor involved in a serious impact on the work efficiency of tablet packaging line ,not only wasting a lot of labor resources but also the quality of packaging can not be fundamentally guaranteed. Some manufacturers use a long time video recorder to compensate for the manual testing errors, but it lost the meaning of real-time detection, there is also the problem of high cost of detection. Instead of using machine vision system for tablet packaging defects , can improve productivity and reduce production costs. Tablets packaging based on machine vision technology defect detection system is a set of machine vision,Tablets based on machine vision technology packaging defect detection system is a set of machine vision,optical sensors and mechanical and electrical technology in one of the mechanical and electrical integration products,with high accuracy and fast speed, can rapidly and accurately detect the defects and damage of tablet packing ,thus the finished product and waste can be reliably separated.machine vision technology Tablet packing defect detection system generally consists of hardware and software two components.and its working principle is:the medicine slice deliver on the transmission equipment.,and the machine is divided into two areas:detection and isolation area. In thedetection area,high-speed CCD camera will sent images of the continuoustransferringmedicineslicestoaputer analysis of recorded images, tell the waste pills don't fill the home plate. When the drug board complete cutting and get into the separation zone,the horizontal placed air gun project high-pressure gas to blow waste board quickly.The total structure of medicine slice packing defection and damage examine system based machine vision technology is shown in figure 3,In order totake full advantage of the original production line, and effectively carry on medicine slice packaging defect detection, it can install two CCD cameras in the test area for reliable detection, and install appropriate lighting enhance the detection.This can replace manual inspection and classification of machine vision systems, can significantly reduce testing costs, improve product quality and labor productivity, and create a comfortable working environment for workers.There's practical value to use machine vision recognition system for tablet packaging testing especially in automated production line in place of artificial fast, monotonous workproduct inspection, to achieve fast and accurate.III 、 ConclusionThe birth and application of machine vision has greatly liberated the human labor and improve the automation level of production,improving human living conditions, with good prospects. The technology is currently in its infancy in China,to make a greater contribution to the modernization,it is in urgent need of scientific and technological workers to work together to rapidly improve the development of machine vision and the application level.References[1] Feng Duan, Yao-Nan Wang, Lei Xiaofeng, et al. Machine vision technology and its application [J]. Automation Expo, 2002,19 (3) :59-62. [2] SINGHN, DELWICHEM. Machine vision methodsfor defect sorting stone fruit [J]. Transof ASAE, 1994,37 (6) :1989-1 997.[3] Wu Xue. Computer vision technology in agricultural and food detection [J]. FOOD Machinery, 2002,23 (2) :38-39.[4] Zhao Jing. Computer Recognition of Fruit Shape of [J3. Agricultural Engineering, 2001,17 (2) :165-167.[5] Cai Jianrong. Quality of tobacco use on computer vision sorting system [J]. Agricultural Engineering, 2000,16 (3) :118-122.[6] Zhang Jianping. Computer Vision in the tobacco industry and its application prospects [J]. Tobacco Technology, 1998,18 (2) :22-23.。
2024 机器视觉原理与技术论文
2024 机器视觉原理与技术论文2024 年，机器视觉原理与技术领域涌现出许多重要的研究论文。
以下是一些不包含标题的示例：1. 一种基于卷积神经网络的目标检测算法本文提出了一种基于卷积神经网络的目标检测算法，该算法利用网络的多层次特征提取能力，实现了高效准确的目标检测，并在常见数据集上进行了验证。
2. 基于深度学习的图像语义分割方法研究本研究提出了一种基于深度学习的图像语义分割方法，该方法利用卷积神经网络对图像进行像素级别的分类，从而实现对图像中不同物体的准确分割。
3. 具有联合注意力机制的行人重识别方法在本文中，我们提出了一种基于联合注意力机制的行人重识别方法。
该方法通过对输入图像进行多层次的特征提取和注意力加权，有效地提升了行人重识别的准确性和鲁棒性。
4. 基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法本研究提出了一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法，该算法通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，实现了对低分辨率图像的准确重建。
5. 基于深度学习的图像去噪算法本文介绍了一种基于深度学习的图像去噪算法，该算法利用卷积神经网络对噪声图像进行学习和重建，从而有效地去除图像中的噪声并保持图像的细节信息。
这些论文代表了机器视觉领域的一些重要研究方向和创新成果，它们在理论和技术上都为该领域的发展做出了积极贡献。
6. 基于深度生成对抗网络的图像风格迁移方法研究本研究提出了一种基于深度生成对抗网络的图像风格迁移方法，通过对训练数据集中的风格图像和内容图像进行编码和重构，实现了将一张图像的内容与另一张图像的风格进行有效融合。
7. 面向多目标跟踪的端到端深度卷积神经网络该论文提出了一种面向多目标跟踪的端到端深度卷积神经网络，该网络结合了深度学习和目标跟踪领域的技术，实现了对场景中多个目标的准确跟踪和识别。
8. 基于光流估计的视频动作识别方法探讨本研究探讨了一种基于光流估计的视频动作识别方法，该方法利用光流场的变化来捕捉视频中的动作信息，并通过深度学习网络进行动作分类和识别。
机器视觉论文
机器视觉论文以下是一些热门的机器视觉领域的论文：1. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" by Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton (2012)这篇论文介绍了一种使用深度卷积神经网络（CNN）进行图像分类的方法，该方法在ImageNet数据集上取得了显著的性能提升。
2. "Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks" by Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun (2015)这篇论文提出了一种用于目标检测的方法，结合了区域建议网络（RPN）和卷积神经网络（CNN），实现了快速高效的目标检测。
3. "Deep Residual Learning for Image Recognition" by Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun (2016)这篇论文介绍了ResNet模型，通过引入残差连接（residual connections）来解决深度卷积神经网络的退化问题，从而在ImageNet数据集上取得了更好的分类效果。
4. "Mask R-CNN" by Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollar, and Ross Girshick (2017)这篇论文将目标检测与实例分割结合起来，提出了一种用于同时检测和分割对象的方法，通过添加RoIAlign层和分割分支来实现更准确的实例分割。
机器视觉及其应用论文(格式完整)
机器视觉的典型应用摘要：主要介绍机器视觉的典型应用，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用分类，详细介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的应用，并且分别举例说明。
机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。
关键词：机器视觉；标签检测；字符识别；水果品质分级；缺损检测1 机器视觉的典型应用在现代自动化生产过程中，机器视觉系统已广泛应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
机器视觉系统的特点是可以提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来代替人工视觉，同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，是实现计算机集成制造的基础技术。
随着机器视觉技术自身的成熟和发展，可以预计它将在现代及未来的各个行业中得到越来越广泛的应用。
机器视觉的应用分类如下：1)纺织与服装*断纱检测：*织染检测*布料、皮革形状检测2)食品与粮食*粮食异物检测、分拣与色选*饮料液体检测*生产日期、保质期字符识别*灌装线上空瓶的破损、洁净检测3)特种检验*缆绳磨损与破损检测*容器与管道探伤*游乐设施速度检测*危险装备的在线状态检测4)包装*外观完整性检测*条码识别*密封性检测5)机械制造*零部件外形尺寸检测*装配完整性检测*部件的定位与姿态识别*零件、发动机、底盘等编号的同色凹字符识别6)邮政分拣*邮政编码识别*包裹物品检测7)海关与口岸*指纹、掌纹、虹膜与人脸识别*货物识别*安检危险物品检测此外，机器视觉还广泛应用于集成电路检测、航空航天、军事国防、消防和公路交通等。
2机器视觉技术的应用实例机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。
它不仅是人眼的延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能。
机器视觉不会有人眼的疲劳，有着比人眼更高的分辨精度和速度，借助红外线、紫外线、X射线、超声波等高新探测技术，它在探测不可视物体和高危险场景时，更具有其突出优点。
《2024年机器视觉技术研究进展及展望》范文
《机器视觉技术研究进展及展望》篇一一、引言随着科技的不断进步，机器视觉技术在现代工业、医学、自动驾驶、安全监控等领域的应用越来越广泛。
机器视觉技术通过模拟人类视觉系统，实现对图像和视频的自动分析和理解，为各种应用提供强大的技术支持。
本文将就机器视觉技术的研究进展及未来展望进行详细探讨。
二、机器视觉技术研究进展1. 图像处理技术图像处理技术是机器视觉技术的核心。
随着算法的优化和计算能力的提升，图像处理技术在处理速度、精度和稳定性方面都有了显著的提高。
在图像的降噪、增强、分割、识别等方面，各种先进的算法被广泛应用，使得机器视觉能够更准确地识别和处理图像信息。
2. 深度学习技术深度学习技术在机器视觉领域的应用是近年来的一大亮点。
通过构建深度神经网络，机器视觉系统能够实现对复杂图像的深度学习和理解。
在目标检测、人脸识别、语义分割等领域，深度学习技术都取得了显著的成果。
3. 三维视觉技术三维视觉技术是机器视觉的一个重要方向。
通过立体视觉、结构光、飞行时间等技术手段，机器视觉系统能够实现对三维物体的测量、识别和跟踪。
这一技术在工业检测、虚拟现实、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。
4. 自主导航技术自主导航技术是机器视觉在自动驾驶领域的重要应用。
通过融合多种传感器数据，机器视觉系统能够实现车辆的自主定位、路径规划和障碍物识别，为自动驾驶技术的发展提供了强大的支持。
三、机器视觉技术的未来展望1. 算法优化与升级随着算法的进一步优化和升级，机器视觉系统的处理速度和精度将得到进一步提高。
未来，机器视觉将更加注重算法的实时性和鲁棒性，以适应更多复杂的应用场景。
2. 多模态感知技术多模态感知技术是未来机器视觉的一个重要方向。
通过融合多种传感器数据，如雷达、激光雷达、红外传感器等，机器视觉系统将能够实现更准确、全面的环境感知，为自动驾驶等应用提供更可靠的技术支持。
3. 人机协同与交互人机协同与交互是未来机器视觉的一个重要发展方向。
机器视觉结课论文
机器视觉论文通过一个学期的机器视觉学习，我大概了解了机器视觉的研究内容，机器视觉问题的处理方法，以及机器视觉这个领域的发展过程。
最大的收获是对很多具体事物，有了新的看待角度，收益匪浅。
机器视觉的定义机器视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。
这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。
因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
人类感知外界环境主要通过视觉,听觉和触觉等四大感觉系统。
其中视觉系统是最复杂的。
人类从外界获得的信息中视觉信号量最大。
模仿人类的视觉系统,计算机视觉系统中信息的处理和分析大致可以分成两个阶段：图象处理阶段又称视觉处理中的低水平和中水平阶段；图象分析、理解阶段又称视觉处理中的高水平处理阶段。
计算机视觉学所研究的对象,简单地说就是研究如何让计算机通过图象传感器或其它光传感器来感知、分析和理解周围环境。
在信号处理领域，计算机视觉与图像处理，图像分析，机器人视觉和机器视觉等学科有着紧密的联系。
虽然在某些方面各学科之间存在着重叠的方向，但各个领域又存在着差异。
有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。
这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。
由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。
图象处理，图象处理技术把输入图象转换成具有所希望特性的另一幅图象。
例如，可通过处理使输出图象有较高的信-噪比，或通过增强处理突出图象的细节，以便于操作员的检验。
在计算机视觉研究中经常利用图象处理技术进行预处理和特征抽取。
机械制造自动化机器视觉技术论文
机械制造自动化机器视觉技术论文摘要：本文首先介绍了机器视觉技术的概念与特点，随后介绍了机器视觉技术在机械制造自动化领域的三大应用方向，旨在点明机器视觉技术的美好发展前景，使机器视觉技术得以在机械制造自动化领域得到更加广泛的应用。
机器视觉技术是科学技术在机械设备上的一种应用，其从拟人角度入手，通过模仿人类思维形成机械思维过程，以人工智能的方式来实现与“人眼”相同的功能，进而在人类无法适应的恶劣环境下进行作业。
如果说机械臂是模仿人类外部器官所制成的机械设备，那么机器视觉则是模仿人眼所操纵的智能摄像机、照相机设备，目前，机器视觉技术在机械制造自动化领域可以实现数据采集与信息判断的目标，对推动机械生产自动化有着非常重要的意义。
一、何为机器视觉技术所谓机器视觉技术，是利用机械来模拟人眼以获取图像信息，在摄取图像后，机械会借助其内部设置的计算机进行读图，对图像中含有的信息进行判断。
目前，摄取图像的技术有很多，摄取难度也不大，电子摄像器材更是种类繁多且价格便宜，对于机器视觉技术而言，难点在于对图像的判断与解析。
大部分图像都具有线条、颜色等基本元素，人眼可以通过大脑来分析与判断上述基本元素，而机器视觉技术虽然可以与人眼一样摄取图像，在一定程度上模仿人类的思维，但是其思维原理依然与人类有所不同，就工作原理而言，机器视觉技术是将收集而来的图片信息进行处理，将其整理后使其变为简化图，再将简化图中含有的信息转化为数字信号，计算机基于模型将特定的片段筛选识别出来，再转化为人类所能理解的信息。
单纯看笔者的描述，机器视觉技术的处理过程具有很大的负载，而在实际指向时仅需要不到0.1s的反应时间。
而在机械制造自动化领域，机器视觉系统仅需要处理少量信息，因此具有极高的效率，其较高的灵敏度与稳定的工作状态使得其在机械制造领域具有非常好的应用效果。
二、机器视觉技术的现实应用（一）应用方向之一——质量检测机器视觉技术可以安装在检测装置之上，用于检测产品外观是否存在瑕疵甚至是故障。
《2024年机器视觉技术研究进展及展望》范文
《机器视觉技术研究进展及展望》篇一一、引言随着科技的飞速发展，机器视觉技术已成为人工智能领域中最为活跃和重要的研究方向之一。
机器视觉技术通过模拟人类视觉系统，使机器能够获取、处理并理解图像信息，从而实现自动化、智能化的目标识别、物体检测和图像分析等功能。
本文将就机器视觉技术的研究进展进行概述，并对其未来发展进行展望。
二、机器视觉技术研究进展1. 深度学习算法的应用深度学习算法是近年来机器视觉领域取得重大突破的关键技术之一。
通过模拟人脑神经网络的运作方式，深度学习算法可以在海量数据中自动学习和提取特征，提高图像识别的准确性和效率。
目前，深度学习算法已广泛应用于人脸识别、目标检测、图像分类等领域，取得了显著的成果。
2. 三维视觉技术的发展三维视觉技术是机器视觉领域的重要研究方向之一。
通过获取物体的三维信息，可以实现更加精确的目标识别和物体检测。
近年来，随着三维传感器和算法的不断改进，三维视觉技术在工业检测、医疗影像分析、虚拟现实等领域得到了广泛应用。
3. 图像处理技术的发展图像处理技术是机器视觉技术的核心之一。
随着算法和硬件的不断发展，图像处理技术已经能够实现高分辨率、高动态范围、高帧率等高质量的图像处理效果。
同时，图像处理技术也在不断改进和优化，以适应不同的应用场景和需求。
4. 跨模态识别技术的发展跨模态识别技术是指将不同模态的信息进行融合和识别，如将图像、语音、文本等信息进行跨模态识别和理解。
随着多模态感知技术的不断发展，跨模态识别技术在智能机器人、智能家居、虚拟助手等领域得到了广泛应用。
三、机器视觉技术的未来发展展望1. 智能化和自主化程度提高随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术将更加智能化和自主化。
未来的机器视觉系统将能够更好地模拟人类视觉系统，实现更加精确和高效的图像识别和处理。
同时，自主化程度的提高也将使得机器视觉系统能够在更广泛的领域得到应用。
2. 三维视觉技术的普及和应用随着三维传感器和算法的不断改进和降低成本，三维视觉技术将得到更广泛的应用。
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机器视觉论文机器视觉论文
基于机器视觉的色标判读系统
摘要:色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合,
利于产品的快速识别和分类。
随着现代自动化工业的来临,原有简单
的单色色标识别已不能满足快速的工业需求,因此一种对系列色标组
合判读的方法就诞生了。
本设计通过Visual Basic编程实现,经过色标定位、颜色提取、色标对比识别等一系列步骤来实现色标判读。
以色环电阻为例,首先将被测色环电阻图片输入软件,软件通过图像识
别确定电阻环数、电阻正反及色环颜色的数据,然后通过色环电阻阻
值计算公式确定阻值。
本设计具有识别速度快、使用方便、可扩展性高等优点。
关键词:色标;Visual Basic 6.0;色环电阻;机器视觉
Reading System for Color Tag Based on Machine Vision ZHU Guang, YANG Yong-yue, ZHANG Jian-jie
(Hefei University of Technology School of Instrument Science and
Opto-electronics Engineering, Hefei Anhui 230009, China) Abstract: Color Tag indicates a special meaning, which is usually used to recognise and classify products in pipelining
occasion. As the time of modern roboticized industry comes, quondam homochromous Color Tag is too simple to satisfy double-quick industrial demand.As a result, the technique of judgement of series Color Tag has its naissance. The technique comes true here via programing with Visual Basic. In order to recognise it, we orientate the Color Tag, distill the color and contrast one color with another. For example, we can figure out the value of color-ringed resistance by the technique. At first, wo input a picture of the resistance. The programme itself will tell us the direction, the rings and their color, then it calculates the value of the resistance by a special formula. The designment is excellent because it is convenient to use widely and it recognises quickly.
Keywords: color tag; Visual Basic 6.0; color-ringed resistance;machine vision
引言
色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合,
利于产品的快速识别和分类。
本设计以色环电阻为例,通过机器视觉
系统拍摄色环电阻的色环色标图像,利用Visual Basic编写程序,经
过图像输入、图像校正、色标定位、颜色提取、色标对比识别等一系列步骤来实现色标判读。
1 基于机器视觉的色标判读
1.1实验系统组成
基于机器视觉的色标判读系统利用高速CCD摄像机直接得到需判读色标的图像,在本文中即是色环电阻的图像。
由输入设备进入计算机的图像有可能存在倾斜,所以需对图像进行直线度检测和水平校正。
得到校正后的图像之后根据色环电阻阻值的确定规则利用Visual Basic编写判读程序,实现色环电阻阻值的判读。
系统框架如图1所示。
1.2图像水平校正
由于色环电阻相对位置的不确定性,需要对图像进行直线度检
测和水平校正。
主要的直线拟合算法有最小二乘拟合,下面做简单的介绍。
设已知线性函数的形式为:
y=kx+b(1)
设在等精度测量条件下得到一组测量数据
ρ-θ(xi,yi),(i=1,2,....n)。
将xi代入公式(1)中可以得到n个理论值yi。
偏差的平方和为:
由最小二乘法原理分别对上式中的k和b求偏微分,并令其为0得到
整理为
xk+b=y (4)
x2k+xb=xy
由此可以解得
b=y-kx
上式中
这样就可以用最小二乘法求出最佳直线的两个参数k和b,从而确定了这条直线,这种方法也称为直线拟合。
实际上,最小二乘法思想的几何意义就是利用已知的测量数据点来确定一条最佳直线,这条直线所有测量点的距离平方和最小,校正效果图如图2所示。
1.3色环电阻阻值判读
色环电阻一般来说有三环、四环、五环和六环4种类型,其中五环电阻最为常见,因此本设计以五环电阻为研究对象。
一般的五环电阻如图3所示。
色环电阻通过电阻上五个色环的颜色及其排列顺序来表示其阻值,其色环颜色含义如表1所示。
将电阻色环颜色与表1对照,得到其色环数据,然后根据公式(7)计算电阻阻值。
R=(A×100+B×10+C)×D±E(7)
例如图3所示电阻,第一环为红色,表示2;第二环为黄色,表示4;第三环为绿色,表示5;第四环为棕色,表示10Ω;第五环为金色,表示5%,然后根据公式(7)计算阻值——(2×100+4×10+5)×10Ω±5%,即2,450Ω±5%。
1.4 电阻色环排列顺序确定
色环电阻是应用于各种电子设备最多的电阻类型,无论怎样安装,维修者都能方便的读出其阻值,便于检测和更换。
但在实践中发现,有些色环电阻的排列顺序不甚分明,往往容易读错,在识别时可运用
如下技巧加以判断。
棕色环是否是误差标志的判别。
棕色环既常用作误差环,又常作为有效数字环,且常常在第一环和最末一环中同时出现,使人很难识
别谁是第一环。
在实践中,可以按照色环之间的间隔加以判别,比如对
于一个五道色环的电阻而言,第五环和第四环之间的间隔比第一环和第二环之间的间隔要宽一些,据此可判定色环的排列顺序。
如图4所示,电阻第一环和第二环之间的间隔比第四环和第五环之间的间隔要宽一些,由此可判断图4中电阻色环顺序与正确顺序左右颠倒了,要从右到左读取色环颜色,第一环为红色,第二环为黑色,第三环为黑色,第四环为棕色,第五环为棕色,对应的颜色含义分别为2、0、0、10Ω、1%,电阻阻值为(2×100+0×10+0)×10Ω±1%即2,000Ω±1%。
如果按照图4所示顺序判断阻值,则为
(1×100+1×10+0)×1Ω±2%,即110Ω±2%,与正确阻值
2,000Ω±1%相差甚远。
2软件判读
经过图像预处理得到的卡证图像,通过计算机来判读。
判读软件系统使用Visual Basic开发。
系统首先通过某一横向系列坐标的RGB 值的变化来确定电阻色环的位置,首先选一适当纵坐标,然后将这一纵坐标按一定间隔的所有像素的RGB值都读取下来,根据相邻坐标的RGB值变化超过一定范围则颜色变化的规则,确定电阻的颜色框架,则可确定色环位置及色环间隔。
确定色环位置以及色环间隔之后,根据色环间隔取相邻临界点的平均值为代表色环颜色的颜色读取点,取得颜色读取点的RGB值后与标准电阻色标的12个颜色一一对比,找到与之符合的颜色,当得到电
阻上五个色环所代表的颜色后,根据色环顺序的正反,确定第一环到
第五环的顺序,与表1五环电阻色环颜色含义对照,得到每个色环所
代表的含义。
然后即可根据公式(7)计算电阻阻值,判读结果如图5所示。
3结论
基于机器视觉的快速色标判读方法可以大幅提高自动化工业检
测水平,大大节省了生产时间,节约了生产成本。
从小商品生产流水线的自动分类,到重工业的非接触自动检测的各种领域都有着广泛的应用价值。
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