一种基于机器视觉的打磨工件质量智能检测系统.pdf
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一种基于机器视觉的打磨工件质量智能检测系统.pdf
本发明涉及打磨工件智能检测领域,具体公开了一种基于机器视觉的打磨工件质量智能检测系统,包括支腿、检测壳体、推料装置、清洁装置和检测装置,本发明解决了现有的棒形工件质量检测方式大多是通过技术工人利用游标卡尺对批量的棒形工件进行测量检测,该种方式测量精度较低,且实时性较差,受技术工人个人的技术水平影响较大,因此质量难以把控,从而降低了棒形工匠的生产质量,进而影响了其后续使用;除此之外,在对棒形工件进行检测时,棒形工件表面的污垢和打磨屑会对测量结果产生影响,从而使得最终检测结果不够精确的问题。
一种基于机器视觉的工件检测方法及系统.pdf
本发明公开一种基于机器视觉的工件检测方法及系统,涉及机器视觉技术领域,所述基于机器视觉的工件检测方法包括:确定目标图像中工件的轮廓;确定所述轮廓的最小外接矩形;根据所述最小外接矩形和目标图像,调整所述目标图像中工件的方向,以使所述目标图像中的工件的方向与样本图像的工件方向一致;提取样本图像中的HOG特征,并使用所述HOG特征对SVM分类器进行训练;通过训练过的SVM分类器对目标图像进行检测,以对所述目标图像中工件进行分类。本发明解决了传统工业机器人无法智能识别和定位工件的问题,通过机器视觉算法对工件进行分
基于机器视觉的工件缺陷检测方法.pdf
本发明提供了一种基于机器视觉的工件缺陷检测方法。该方法首先采集法兰盘式工件的图像,对相机进行标定,获取标定误差,然后对工件轮廓进行亚像素边缘信息的提取,计算出拟合边缘到工件轮廓的距离,并通过比较该距离是否大于所给阈值判别工件外轮廓的破损情况,最后针对工件表面纹理复杂影响工件表面划痕与锈蚀分割的问题,采用基于像素分层采样的PixelNet卷积神经网络对表面缺陷进行分割。结果表明,本发明可以准确地检测出工件的外形缺陷和表面缺陷,并提高了算法鲁棒性。
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一种基于机器视觉的焊缝打磨装置及其系统.pdf
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