导读:本文包含了机器视觉检测系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:焊接,机器视觉,缺陷检测
机器视觉检测系统论文文献综述
李尚仁,王春明,米高阳[1]（2019）在《基于机器视觉的焊缝表面下塌缺陷实时检测系统》一文中研究指出针对工件焊缝表面下塌缺陷检测精度低、效率低的问题,设计了一种基于机器视觉的焊缝表面下塌缺陷检测系统,代替人工检测。利用QT5.9开发软件界面,通过配置CCD相机与辅助光源对焊缝图像进行实时采集,并提出了针对焊缝表面下塌缺陷增强、分割、提取、识别的组合算法。使用改进的GrabCut算法解决了焊缝下塌缺陷与背景分割的难题,实现了对焊缝下塌缺陷的快速精确识别。试验结果表明,系统测量精度为0.02 mm~2,可以对焊缝表面下塌缺陷实现实时、精准、稳定的检测识别。(本文来源于《焊接技术》期刊2019年11期）
戴斌宇,吴静静[2]（2019）在《基于机器视觉的定子表面缺陷检测系统研究》一文中研究指出为了解决定子人工检测效率、精度低的问题,设计了一套基于机器视觉的定子外观缺陷检测系统,该系统由硬件系统和软件系统两部分组成。针对定子表面图像背景复杂、内部干扰多等问题,使用最小二乘法提取圆形ROI,并提出一种基于连通域特征组合的干扰抑制算法,通过分析连通域最小外接矩形的形状和位置特征来抑制干扰;然后提出一种基于轮廓拓扑结构分析的掩模生成算法,并利用图像差分法提取缺陷进行分析判断。试验结果表明,该检测系统的稳定性和实时性良好,基本满足工业检测要求,具有很好的实用价值。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年10期）
杨彩霞,唐邵旺,李文芳[3]（2019）在《基于机器视觉的绕包电磁线缺陷检测系统设计》一文中研究指出针对目前电磁绕包过程中,对缝不准确,二层重迭率变化大、外观凹坑及划痕缺陷等质量问题,提出了一套完整的视觉在线检测系统,对绕包工艺不良实时检测和测量,对严重超出工艺范围的产品进行报警,保证产品质量。采用先进的CCD图像传感器和机器视觉技术,利用BLOB分析算法将采集的RGB图像相同像素的连通域进行分析,并根据缺陷特征对图像进行分割。同时,针对对缝宽度,重迭距离等进行精确测量,实验数据表明,该系统测量精度为0.025mm,可支持600RPM高转速,产品外观缺陷检出率达到95%以上。(本文来源于《电子制作》期刊2019年21期）
张洪铭,葛晓宏,李辉[4]（2019）在《机器视觉的电镀卫浴产品划痕检测系统》一文中研究指出为解决人工检测电镀卫浴产品表面划痕存在的漏检、效率低等问题,提出基于机器视觉的电镀卫浴产品表面划痕检测系统。利用工业相机采集电镀卫浴产品缺陷图像,通过调整相机和产品的夹角并设计暗室照明环境解决电镀卫浴产品成像倒影、局部曝光问题;通过高斯滤波算法去除背景噪声,采用正弦带通滤波器和傅里叶变换将图像从空间域转换频域后经过阈值分割提取缺陷区域。实验结果表明,划痕检测系统能够检测出表面划痕长度在0.4 mm以上的缺陷,准确率达到96%,检测时间控制在350 ms左右,满足检测要求。(本文来源于《厦门理工学院学报》期刊2019年05期）
郑刚,倪俊芳[5]（2019）在《基于机器视觉的织带检测系统研发》一文中研究指出为了满足织带企业的高效、自动化检测需求,构建了基于PC的织带检测系统。设计织带张力传送机构和基于i MC3041E运动控制卡的运动控制系统;改进"边缘提取"和"傅里叶变换"图像算法,研发了实时图像采集系统;并用C#开发了集成图像采集检测和运动控制的人机界面。研究结果表明,系统可实时检测织带缺陷,满足企业实际生产需求。(本文来源于《机械制造与自动化》期刊2019年05期）
胡庄稳,陆华才,高文根[6]（2019）在《机器视觉侧围涂胶检测系统的设计与研究》一文中研究指出随着生产流水线的柔性自动化系统越来越智能化,人工在生产线上目检会有误判,造成客户投诉情况经常发生。机器视觉技术在生产线可以满负荷地测试,由于检测合格率高、节拍快等优点得到广泛应用。为了能够准确检测侧围涂胶轨迹宽度,首先搭建了系统硬件结构;其次设计了系统软件控制流程;最后采用机器视觉测量技术对焊装白车身侧围涂胶工位轨迹宽度实时检测。实验结果证明测量数据波动小、误判率低,有利于提高侧围涂胶工位质量检测要求。(本文来源于《安徽工程大学学报》期刊2019年05期）
陈永彬,何汉武,王国桢,王桂棠[7]（2019）在《基于机器视觉的老年人摔倒检测系统》一文中研究指出家庭陪护机器人可以实现老年人的陪护任务,其中主动检测老年人摔倒情况是一个重要功能,这可以减少独居老年人因摔倒而导致的伤亡。研究基于机器视觉的老年人摔倒检测系统,通过摄像机动态采集场景图像并跟踪场景中的老年人,结合其体姿态特征提取算法,对人体骨骼特征点变化量进行监测,并分析场景的语义信息,自主地对场景中的老年人进行摔倒检测。实验证明,本文提出检测系统是可行有效的。(本文来源于《自动化与信息工程》期刊2019年05期）
田培运[8]（2019）在《基于机器视觉的激光加工在线检测系统设计》一文中研究指出激光加工作为高精密加工,对其加工质量的检测一直是一个重要的问题。相较于传统人工检测效率低、重复性不高等缺点。为此,设计了一套基于机器视觉的激光加工在线检测系统。该系统通过图像采集系统捕捉激光加工工件的表面图像特征,通过对拍摄到的图片进行图像增强、图像分割、边缘提取等一系列操作,提取出图像的轮廓信息,然后将获得的图像轮廓用最小二乘法拟合圆得到圆心坐标以及圆半径,求得圆度,实现了高精度的在线测量。试验结果表明,所设计的系统能够快速对激光加工的工件进行在线测量,该系统操作简便,精度较高。(本文来源于《农业装备与车辆工程》期刊2019年10期）
程爱珍[9]（2019）在《基于机器视觉的螺钉头部型号智能在线检测系统》一文中研究指出为准确识别通用螺钉头部型号,构建了一种基于机器视觉的螺钉头部型号智能在线检测系统。该系统是采用工业相机、镜头以及红色同轴光源组成的机器视觉系统,经过图像预处理、边缘轮廓特征提取、形态学处理以及图像二值化等图像处理技术的处理,采用模板匹配算法提出了针对不同螺钉头部型号的智能在线检测方法。实验结果表明,该系统识别准确率高、稳定性强,完全满足工业生产中螺钉头部型号识别、分选的要求,具有良好的实用价值。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年09期）
李捷,陆海华,王翔,洪金华,王盛[10]（2019）在《基于机器视觉的烟支接装质量在线检测系统》一文中研究指出为解决人工识别烟支接装质量准确率低、劳动强度大等问题,设计了基于机器视觉的烟支外观在线检测系统。该系统采用CCD相机采集烟支图像并对其进行预处理,利用建立的二级检测模型对烟支外观进行分析,第一级采用轮廓最大面积判定法检测有明显外观缺陷的烟支,第二级采用模板匹配法检测有轻微缺陷的烟支,并将不合格烟支剔除。以宁波卷烟厂生产的200支"利群(新版)"牌卷烟为对象进行测试,结果表明:利用二级检测模型能够对所有烟支进行准确识别,在100支测试集中共检测出合格烟支50支,不合格烟支49支,检测准确率达到98%。该技术可为提高卷接设备自动化水平提供支持。(本文来源于《烟草科技》期刊2019年09期）
机器视觉检测系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了解决定子人工检测效率、精度低的问题,设计了一套基于机器视觉的定子外观缺陷检测系统,该系统由硬件系统和软件系统两部分组成。针对定子表面图像背景复杂、内部干扰多等问题,使用最小二乘法提取圆形ROI,并提出一种基于连通域特征组合的干扰抑制算法,通过分析连通域最小外接矩形的形状和位置特征来抑制干扰;然后提出一种基于轮廓拓扑结构分析的掩模生成算法,并利用图像差分法提取缺陷进行分析判断。试验结果表明,该检测系统的稳定性和实时性良好,基本满足工业检测要求,具有很好的实用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
机器视觉检测系统论文参考文献
[1].李尚仁,王春明,米高阳.基于机器视觉的焊缝表面下塌缺陷实时检测系统[J].焊接技术.2019
[2].戴斌宇,吴静静.基于机器视觉的定子表面缺陷检测系统研究[J].传感技术学报.2019
[3].杨彩霞,唐邵旺,李文芳.基于机器视觉的绕包电磁线缺陷检测系统设计[J].电子制作.2019
[4].张洪铭,葛晓宏,李辉.机器视觉的电镀卫浴产品划痕检测系统[J].厦门理工学院学报.2019
[5].郑刚,倪俊芳.基于机器视觉的织带检测系统研发[J].机械制造与自动化.2019
[6].胡庄稳,陆华才,高文根.机器视觉侧围涂胶检测系统的设计与研究[J].安徽工程大学学报.2019
[7].陈永彬,何汉武,王国桢,王桂棠.基于机器视觉的老年人摔倒检测系统[J].自动化与信息工程.2019
[8].田培运.基于机器视觉的激光加工在线检测系统设计[J].农业装备与车辆工程.2019
[9].程爱珍.基于机器视觉的螺钉头部型号智能在线检测系统[J].组合机床与自动化加工技术.2019
[10].李捷,陆海华,王翔,洪金华,王盛.基于机器视觉的烟支接装质量在线检测系统[J].烟草科技.2019