导读:本文包含了自动视觉检测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:视觉,环靶,在线,缺陷,晶粒,表面,机器。
自动视觉检测论文文献综述
苑玮琦,李梦祺[1]（2019）在《基于视觉检测的胸环靶自动报靶系统研究》一文中研究指出户外射击训练中采用视觉检测技术进行自动报靶,既可防止发生训练安全事故,还可以获得训练者在射击训练中的弹着点分布情况,以采取针对性训练手段提高训练者的射击水平。首先介绍了自动报靶的发展历程,之后对现有的弹孔识别方法进行了分析研究,随后提出了使用滞后阈值边缘检测算法能够更好地识别弹孔。首先对前后两张图像进行仿射变换,实现图像校正,对校正之后的两张图像进行滞后阈值边缘检测使得弹孔信息更加明显,通过分析弹孔图像,发现相邻两张图像唯一的不同点就是弹孔区域,采用简单快速的减影运算完成对弹孔区域的获取,最后通过开运算消除弹孔以外干扰区域。实验结果表明,所提出的算法识别弹孔准确度高,运行时长符合实弹训练要求。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2019年02期）
陈智强,楼佩煌,钱晓明[2]（2018）在《硅电池片自动串焊表面缺陷在线视觉检测研究》一文中研究指出针对太阳能硅电池片集成串焊在线表面缺陷检测存在的问题,提出了基于机器视觉的硅电池片串焊质量在线检测方法,包括特征识别与视觉测量两部分。在特征识别阶段,提出了一种改进的区域生长算法,对断栅特征实现高速稳定地检测,对于焊后赃污划痕缺陷,先将感兴趣区域自适应阈值化,再通过不变矩等特征筛选异类缺陷;在视觉测量方面,利用目标图像对称性,通过若干采样矩形对焊带偏移及片间距进行基于像素点的测量。该方法实现了在每个传送节拍获取片间图像,通过边缘定位并将原始图像分割为多个感兴趣区域并完成高速在线检测的目标。研究结果表明:提出的硅电池片焊后视觉检测方法能够在自动串焊生产线的快节拍下精确测量与识别缺陷,并具有较好的鲁棒性。(本文来源于《机电工程》期刊2018年07期）
武星辰,刘显庆,常金龙[3]（2018）在《汽车零部件自动冲压上下料系统中视觉检测的应用》一文中研究指出结合个人的实践工作经验与相关文献,就视觉检测应用在汽车零部件自动冲压上下料系统中展开粗浅的分析与探讨,以期更好地替代人工检测,提高汽车零部件的生产效率与最终合格率。(本文来源于《黑龙江科学》期刊2018年13期）
卢荣胜,吴昂,张腾达,王永红[4]（2018）在《自动光学(视觉)检测技术及其在缺陷检测中的应用综述》一文中研究指出以智能制造业表面缺陷在线自动检测为应用背景,系统地综述了自动光学(视觉)检测(以下统称自动光学检测,AOI)技术。内容涉及AOI技术的基本原理、光学成像方法、系统集成关键技术、图像处理与缺陷分类方法等。对AOI系统集成中的关键技术,如视觉照明技术、大视场高速成像技术、分布式高速图像处理技术、精密传输和定位技术和网络化控制技术等进行了概述;对表面缺陷AOI主要光学成像方法的基本光学原理、功能和应用场合进行了总结;对表面缺陷检测中的图像处理、缺陷几何特征定义、特征识别与分类算法进行了系统阐述,重点介绍了周期纹理表面缺陷图像中的纹理背景去除方法,复杂和随机纹理表面缺陷的深度学习检测、识别与分类方法。(本文来源于《光学学报》期刊2018年08期）
张从鹏,曹文政,徐明刚,宋来军[5]（2018）在《结核杆菌涂片显微视觉检测系统的自动聚焦》一文中研究指出结核杆菌医学涂片大多具有观察区内容稀疏不均匀、杂质较多的特点,使用自动显微镜检方法进行图像采集时,会出现清晰度区分困难、效率低下、甚至聚焦评价失效的问题,为提高自动镜检的效率和准确度,本文自主搭建了显微视觉计算机自动检测系统,对结核杆菌涂片的自动聚焦技术进行系统的研究。首先,对比研究11种常用聚焦函数对结核杆菌镜检玻片图像聚焦评价的优劣,并分析了聚焦成功和失效的原因。在综合分析各聚焦函数对结核杆菌涂片的聚焦效果基础上,提出了一种基于Tenengrad的改进型聚焦评价函数,通过改进内容像素的聚焦权重提高聚焦准确度,优化图像处理算法来提高图像采集效率。实验结果表明:改进型Tenengrad聚焦函数FTen-Q在结核杆菌涂片的各类视野图像评价方面具有高灵敏度和准确度,其聚焦成功率和运算效率分别提高了13.884%和17.616%,可以满足结核杆菌涂片类非均匀涂片的显微视觉自动检测应用要求。(本文来源于《光学精密工程》期刊2018年06期）
李梦祺[6]（2018）在《基于视觉检测的胸环靶自动报靶系统研究》一文中研究指出在部队的军事训练当中,最基本的就是射击训练,也是评判一个士兵是否合格的关键,目前部队射击训练主要采用的报靶方式是人工报靶,这种传统的报靶方式效率低下,对报靶士兵的生命安全造成威胁,而且还有可能存在不公平的现象。因此研发一种准确率高,实时性强且符合部队射击训练要求的自动报靶系统是很有必要的,不仅可以推动科技化军事的发展,而且应用前景也是十分可观的。本文所设计的自动报靶系统的整体设计方案包括硬件与算法两个部分。硬件部分包括相机、镜头的选型和成像系统的搭建,以保证靶纸图像的质量,方便算法部分的检测。算法部分是整个系统最重要的部分,主要分为四部分:靶面定位、弹孔识别、靶线识别、环值判定。靶面定位:结合靶场的实际情况,本文所设计的自动报靶系统将成像系统放置于地面以下,由下至上拍摄靶纸图像,这就造成拍摄的靶纸图像,除了胸环靶区域外还有一些背景区域,为了方便后续识别,运用Ostu算法将胸环靶区域进行图像分割处理。弹孔识别:是整个算法部分的核心部分,通过分析着弹点图像,为了能够快速的识别弹孔的位置,先对当前图像和上一张图像做图像分割处理,然后利用仿射变换的方法实现当前图像与上一张图像配准问题,最后采用减影运算方法获取弹孔信息,但是由于一些不可抗因素,减影运算后除了弹孔信息外还有一些干扰区域,利用数学形态学的开运算消除干扰区域,只留下弹孔信息。靶线识别:利用亚像素边缘检测算法识别胸环靶各环线,通过特征提取将10环靶线和9环靶线提取出来,计算环间距和校正系数,以便更加准确的计算出士兵射击的环值。环值判定:首先使用校正系数校正弹心坐标和胸环靶中心坐标,然后利用数学方法计算胸环靶中心与弹心之间的距离,由于胸环靶各环线的半径成等差数列的关系,所以可以根据胸环靶中心与弹心之间的距离和环间距之间的关系,判定弹孔所对应的的环值。本文基于MFC设计了人机交互界面,以便用户更加清晰直观地观察射击结果,以采取针对性训练手段提高士兵射击水平。经过建立图库,研究理论算法,模拟军队训练射击环境,进行仿真测试,本文所设计的自动报靶系统准确度高,实时性强,适应性强,可以满足日常射击训练的要求,而且成本低,效率高,保证了射击训练的公平公正公开,有很好的应用发展前景。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2018-06-01）
张辉,金侠挺,Wu,Q.M.Jonathan,贺振东,王耀南[7]（2018）在《基于曲率滤波和改进GMM的钢轨缺陷自动视觉检测方法》一文中研究指出针对传统钢轨检测技术的效率低下、精度不足、安全隐患等问题,提出了基于曲率滤波和改进高斯混合模型(GMM)的钢轨表面缺陷检测方法。首先,提出了基于垂直投影的区域定位算法和灰度对比算法,克服现场工况复杂、轨面反射不均、信道噪声干扰的难题;考虑到图像信号受强工况噪声干扰,研究了具有隐式计算和曲面保持特性的曲率滤波法进行图像去噪;建立了基于马尔科夫随机场(MRF)的高斯混合模型完成表面缺陷的精确快速分割。最后,设计了"区域定位-灰度均衡化-滤波-分割"的实验流程,实验结果验证了算法的有效性,检测性能达到了精确度92.0%,相比其他方法更加精确、快速,具有更好的鲁棒性。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2018年04期）
韩浩宇,宋建[8]（2018）在《自动插件机元件管脚视觉检测算法的研究》一文中研究指出针对自动插件机的应用需求,提出一种元件管脚视觉检测算法,可对管脚完整度及成型跨距进行检测。首先,对图像进行二值化处理,用连通区域面积特征及最小包围圆对管脚粗定位;其次,通过形态学处理构建ROI,运用Canny检测算子对目标边缘进行像素级定位,之后再根据曲线拟合原理对目标边缘进行亚像素级定位;最后,用权重函数将目标边缘进行圆拟合,获得管脚的精确位置信息。实验结果表明算法具有较高的稳定性,且算法耗时少,能满足自动机插件机的实际应用要求。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2018年03期）
刘长青,张东波,席巍,李军,李明海[9]（2017）在《中小物品机器视觉检测自动调节装置设计》一文中研究指出该文针对目前市面上用于机器视觉检测的装置过于简单、调节不方便、调节精度不高的现状,研制一台在高度和水平面方向均能实现自动调节的装置,使用3个丝杠滑台实现摄像头安装位置的叁维调节,使用步进电机驱动丝杠滑台的运动,使用西门子S7-1200PLC实现控制,使用上海繁易公司的触摸屏实现监控。该装置实现摄像头在叁维空间上自动调节,为后续的机器视觉检测研究提供便利,缩短研究周期,提高研究效率。(本文来源于《自动化与仪表》期刊2017年10期）
何岗[10]（2016）在《COG绑定后的压合偏差自动视觉检测技术研究》一文中研究指出伴随着显示技术的发展,高密度电气连接技术也不断发展,其中,晶粒-玻璃绑定(Chip on Glass,COG)技术以其可靠性高,性能优良,易于流程化生产等优良特性而成为目前高密度电气连接技术的主流。但是COG的检测流程中,由于检测区域大、检测区域形状多种多样、检测精度高,且目前对于导电粒子压合偏差的研究不够深入等原因,主要依靠人工通过金相显微镜来进行镜检,检测效率低下,且误检率和漏检率均较大,同时检测的再现性和重复性也不足以满足智能工厂日益提高的产品质量要求。本文研究的COG绑定后的压合偏差自动视觉检测技术,通过光学图像采集和数字图像处理技术以及合理的人机交互设计,获得良好的输入图像并进行处理最终得到压合偏差的量化测量值。本文的主要工作如下:首先,介绍COG绑定后的压合偏差自动视觉检测系统的图像采集模块,根据自动视觉检测系统需求依次对各个图像采集子模块进行详细分析和设计,并搭建图像采集模块的硬件采集平台。其次,研究感兴趣区域自动提取算法,其中重点讨论MARK点中心坐标定位精度和定位效率的优化、线路区域的外轮廓提取。然后,研究压合偏差计算算法,重点讨论利用纹理特征提取压合区域里BUMP区域的方法,并通过对比局部最大差值,局部熵,灰度共生矩阵以及局部二值模式等多种纹理描述子的处理效果和效率,综合考虑效果和效率两方面的因素,选取基于局部二值模式与局部方差计算相结合的方法对BUMP区域进行提取。最后,研究检测软件人机交互界面的两个关键模块,建标模块和实时检测模块,实现检测软件的人机交互界面。本文的特点在于研究并实现的COG绑定后的压合偏差自动视觉检测系统,并通过和自动化设备供应商合作,在多家LCM模组生产厂家进行系统试产测试,其中检测节拍为3.5秒,漏检率为0.1%,误检率为0.5%,达到实时流水线检测要求;本文算法的验证和实现都基于C++,极大的提高了软件开发效率;并且本文提出的COG绑定后的压合偏差自动视觉检测系统,据查阅国内数据库文献资料可知,国内未见相关报道。(本文来源于《电子科技大学》期刊2016-04-01）
自动视觉检测论文开题报告
（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：
针对太阳能硅电池片集成串焊在线表面缺陷检测存在的问题,提出了基于机器视觉的硅电池片串焊质量在线检测方法,包括特征识别与视觉测量两部分。在特征识别阶段,提出了一种改进的区域生长算法,对断栅特征实现高速稳定地检测,对于焊后赃污划痕缺陷,先将感兴趣区域自适应阈值化,再通过不变矩等特征筛选异类缺陷;在视觉测量方面,利用目标图像对称性,通过若干采样矩形对焊带偏移及片间距进行基于像素点的测量。该方法实现了在每个传送节拍获取片间图像,通过边缘定位并将原始图像分割为多个感兴趣区域并完成高速在线检测的目标。研究结果表明:提出的硅电池片焊后视觉检测方法能够在自动串焊生产线的快节拍下精确测量与识别缺陷,并具有较好的鲁棒性。
（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。
自动视觉检测论文参考文献
[1].苑玮琦,李梦祺.基于视觉检测的胸环靶自动报靶系统研究[J].计算机技术与发展.2019
[2].陈智强,楼佩煌,钱晓明.硅电池片自动串焊表面缺陷在线视觉检测研究[J].机电工程.2018
[3].武星辰,刘显庆,常金龙.汽车零部件自动冲压上下料系统中视觉检测的应用[J].黑龙江科学.2018
[4].卢荣胜,吴昂,张腾达,王永红.自动光学(视觉)检测技术及其在缺陷检测中的应用综述[J].光学学报.2018
[5].张从鹏,曹文政,徐明刚,宋来军.结核杆菌涂片显微视觉检测系统的自动聚焦[J].光学精密工程.2018
[6].李梦祺.基于视觉检测的胸环靶自动报靶系统研究[D].沈阳工业大学.2018
[7].张辉,金侠挺,Wu,Q.M.Jonathan,贺振东,王耀南.基于曲率滤波和改进GMM的钢轨缺陷自动视觉检测方法[J].仪器仪表学报.2018
[8].韩浩宇,宋建.自动插件机元件管脚视觉检测算法的研究[J].机械设计与制造.2018
[9].刘长青,张东波,席巍,李军,李明海.中小物品机器视觉检测自动调节装置设计[J].自动化与仪表.2017
[10].何岗.COG绑定后的压合偏差自动视觉检测技术研究[D].电子科技大学.2016
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