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              發布時間:2021-09-23 19:25  

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              針對線纜行業長期存在的外觀缺陷檢測困難的問題,本文選取了光纜作為研究對象,對基于機器視覺的光纜外觀缺陷檢測系統進行了研究,用以實現對光纜外觀的實時檢測。本人工作的具體內容有:(1)硬件選定及方案確定。針對光纜生產線性運動且速度快的問題,采用線陣相機進行圖像,并選擇相應的鏡頭、光源以及一些附件如編碼器、卡、光源控制器等,確定檢測方案。(2)護套外觀缺陷檢測。對于外觀凹坑凹痕及直徑的缺陷檢測,采用閾值分割方法,把凹坑劃痕、光纜和背景三者區分開,檢測出凹坑劃痕的面積以及光纜的直徑。(3)圖像拼接。






              藥品灌裝質量檢測是制藥過程的一個重要環節,是藥品質量的可靠保證.針對大輸液可見異物視覺檢測的需求,研制出基于多視覺的大輸液自動化檢測識別系統.首先研究了圖像的高速高可靠性預處理方法,有效消除由機械振動和跟蹤引起的干擾.研究了以藥液微小異物為目標的改進模糊細胞神經網絡圖像分割方法,揭示了液體中異物目標、微粒、氣泡等產生機理,綜合分析目標的形態特征、邊緣輪廓、運行特征等,得到各種異物的類型特征以及在序列圖像中的動態變化信息.,使用序列圖像的目標特征。




              早的機器視覺提出開始與上個視覺60年代,隨后1973年,美國自然科學會制定了1973-1982 視覺系統和機器人的發展計劃,并研究成功了一些實用的視覺系統,應用于機械手定位、集成電路生產、電子產品裝配、飲料罐裝的檢驗等場合;后來在PCB制作工藝中也采用機器視覺系統,用于印制電路板的質量監測等。除了在生產制造領域外,軍事領域也廣泛應用,如精的制導系統等,的自動導航等;還有CV也應用在生物實驗等領域,用于監測生物各個生產規律,通過加速視頻播放來呈現生物生長等過程;在汽車自動駕駛領域,CV芯片也有不斷深入的應用。



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