吕军[1]2003年在《基于虚拟仪器技术的工业视觉检测系统》文中研究表明计算机视觉检测是现代工业检测的重要手段之一。随着现代制造技术的发展，传统的检测技术已经无法满足现代化大生产的要求。计算机技术和图像处理技术的发展使得计算机视觉检测技术得到了越来越广泛的应用。计算机视觉检测具有可靠、精度高、非接触和高速的特点。 本课题从实际应用出发，把计算机视觉技术和虚拟仪器技术结合起来，实现了工业产品的计算机视觉检测系统的开发。本课题对计算机视觉检测技术所涉及的CCD摄像头、光学镜头、照明光源进行了分析和研究；另外，结合实际把边缘检测和模板匹配等数字图像处理技术应用到几何尺寸检测和电路板组件检测当中。最后对影响计算机视觉检测结果的因素进行了分析和论述。 全文包括市场需求分析，计算机视觉技术探讨，虚拟仪器技术简介，LabVIEW环境下数据库设计，电子接插组件组件视觉检测系统设计，电路板组件检测系统设计，论文总结及前景展望等内容。
文家昌[2]2012年在《基于LabVIEW机器视觉的产品检测平台设计与应用》文中提出机器视觉是用机器代替人眼来做测量和判断的技术，广泛地应用于工况监视、产品检验、医疗卫生、金相分析、交通管理等各领域。机器视觉系统的优点是可以提高生产的柔性和自动化程度，大批量工业生产过程中用机器视觉检测方法可以大大提高检测质量和效率，并且可以快速获取大量信息，能够自动处理，易于实现设计信息与加工控制信息的集成。目前大多数的机器视觉系统在图像采集卡和工控机等硬件上，以专门的CPU或高速DSP芯片为核心，且采用专门设计的电路；在软件上以固化的人机交互界面为主，不支持二次开发，底层采用汇编或C语言等编程，需要编写大量的复杂算法，使得系统研发难度大，周期长、成本高。本课题分析了当前机器视觉技术在国内外研究及应用状况，概述机器视觉和虚拟仪器技术各自的特点，研究两者相互结合的实用性，选择National Instruments公司开发的LabVIEW程序和图像采集卡作为软硬件开发环境，调用视觉开发模块IMAQ Vision丰富的专业化控件和函数库，设计可检验机电、轻纺产品相关指标的综合产品检测平台，并实现集图像采集、机器视觉检测、决策判断及I/O控制于一体的机器视觉产品检测平台的应用。具体地说，本论文所做的主要研究工作如下：1．机器视觉的分类、特点与应用；2．虚拟仪器技术与LabVIEW；3．基于LabVIEW机器视觉的检测平台总体设计；4．产品检测平台的应用软件设计与评价。
李逆[3]2009年在《基于虚拟仪器的PCBA智能视觉检测技术研究》文中提出在微电子表面组装技术(SMT)中,印制板组件(PCBA)的密度随着元器件的不断微型化变得越来越高。对PCBA进行质量检测,传统的人工目检已经不能适应其高密度、微型化的发展需求。而先进的视觉检测技术因具有快速、非接触、高精度等优点,恰好能够满足这一发展需求,在SMT生产线中具有广泛的应用与发展前景。本文基于虚拟仪器技术,以NI公司的创新产品LabVIEW为开发平台,结合其视觉开发工具IMAQ Vision进行了PCBA智能视觉检测技术的研究与系统开发,提高了开发效率、缩短了开发周期、降低了开发成本。首先,研究了基于虚拟仪器的计算机视觉检测系统的构成,并设计了详细的PCBA视觉检测系统实施方案。为了应对SMT生产线对检测速度的极高要求,文中基于区域分割的思想提出了一种多通道视觉检测方法。实验证实,在同等条件下的系统检测速度获得了极大提高。其次,针对PCBA图像的固有特点,重点对PCBA图像的增强方法、形态学处理、分割算法进行了分析和研究,提出了基于灰度值的数学统计规律的自动阈值分割算法,为提高PCBA视觉检测系统的检测速度和自动化程度奠定了基础。然后对PCBA的缺陷进行了分类,并对不同缺陷类型的视觉识别方法进行了研究。最后基于分区域搜索的方法分别对不同的缺陷类型进行识别,获得了较好的识别效果。再次,对PCBA智能视觉评估的可行性进行了研究,并针对计算机视觉在PCBA质量检测中的高级智能化应用进行了探讨。同时通过研究产品外观检测标准和前人的相关研究成果,采用离线分析与在线检测相结合的手段,引入了焊点形态与焊点可靠性关系的相关理论,并在此基础上提出了一种具有智能分析功能的新型智能光学检测分析(IOIA)方法,成功地解决了用视觉方法对焊点进行可靠性分析评估的可行性问题和寿命预测的在线实时性问题,为PCBA视觉检测系统的智能化发展铺平了道路。最后,本文基于LabVIEW开发平台和IMAQ Vision工具成功开发出了PCBA智能视觉检测系统原型,并通过实验证实了系统的快速性和可靠性。通过与目前市面上同类AOI检测系统参数的比较得知,由于本系统优化了快速自动阈值分割算法并采用了分区域搜索和多通道检测技术,使得检测速度获得了大幅提高。随着通道数的增多,多通道系统的检测速度将会成倍提高。
石冬晨[4]2010年在《基于虚拟仪器的几何尺寸非接触测量技术研究》文中提出基于虚拟仪器的非接触视觉检测技术具有准确性高、性价比高、可靠性高等特点,是测量技术发展的重要方向之一。圆形特征零件的检测也是工业加工检测的一个重要任务。针对接触法难以实现的对软材质零件进行测试的情况,本文利用虚拟仪器技术、机器视觉技术与图像处理技术相结合的方法,开发了一套非接触式的几何尺寸测量系统。首先,研究了视觉系统的构成原理以及硬件参数的配置。根据系统的技术指标来完成总体结构设计和硬件的配置,进而完成了图像采集的任务。其次,采用快速中值滤波法对图像进行了平滑处理,然后利用拉普拉斯算子对图像边缘细节进行了锐化,完成了图像的预处理。采用Otsu阈值法对图像进行了二值分割,并对分割后由于物体反光出现的空洞进行区域填充,然后基于形态学的方法去除了二值图像边缘的毛刺,来提高边缘检测的精度。通过对传统边缘检测法比较,选取了Sobel算子提取二值图像的单像素连续边缘,作为边缘点的粗定位；然后,利用Zernike正交矩亚像素边缘检测算法,完成了边缘点的精确定位。对圆形随机Hough变换(RHT)进行了改进,利用选定候选圆圆心为中心的正六边形窗口进行搜索限制,减少了运算时间；利用边缘的梯度方向信息为约束条件限制检索对象范围,减少了无效的运算量,加快了检测的速度。最后,在LabVIEW的软件平台上结合MATLAB、IMAQ Vision进行系统软件的设计和调试。将不同功能的程序设计成单独的子功能模块,完成图像的处理、软质垫圈壁厚、内孔圆度、软质垫圈同心度的测量。将软质垫圈截面直径测量结果与GB3452.1-2005垫圈标准尺寸值相比较,测量偏差在国标公差范围内,达到了技术指标要求,并对软质垫圈的同心度误差和内孔圆度误差进行测量。最后对该系统进行了误差分析。从而实现了基于虚拟仪器的软材质圆形零件的非接触测量。
古洪杰[5]2009年在《基于图像融合的小模数塑料齿轮齿形缺陷检测技术研究》文中指出计算机视觉检测技术作为一种新兴的非接触检测技术,现代工业为其提供了巨大的需求和发展空间。本文结合宁波市工业科技攻关项目(2005B100014)《基于CCD图像识别技术的微小零件表面缺陷检测系统研究》和宁波市高校与企业合作项目《小模数塑料齿轮在线质量检测》,深入研究了小模数塑料齿轮的结构特点、缺陷特征、齿轮数字图像的融合问题和大小齿轮齿形缺陷的视觉检测技术。本文根据小模数塑料齿轮的结构特点和检测要求,选择了合适的工业数字摄像机、镜头和光源等视觉检测系统硬件。研究了基于小波变换的多聚焦图像融合算法,对齿轮图像进行小波分解,采用不同小波基进行图像融合,通过图像的熵、均值、标准差和平均梯度等评价指标对融合后的齿轮图像进行定量分析,选择了合适的小波基和最佳分解层数。本文根据小模数塑料齿轮的结构特点和多聚焦成像原理,提出了将多聚焦图像融合技术和基于LabVIEW的虚拟仪器技术应用于小模数塑料齿轮齿形缺陷检测的研究方法。本文结合虚拟仪器开发平台LabVIEW和图像处理软件包Vision Builder AI,开发了塑料双联齿轮缺陷自动检测程序。通过对一组小模数塑料齿轮图像进行抽样分析,对检测系统的性能进行了评价,验证了系统的实用性及可行性。目前,由于对采集的小模数塑料齿轮图像还不能实现自动配准和融合,所以本检测系统还处于研究阶段,不能满足工业生产中的在线检测。
贾小丽[6]2008年在《基于LabVIEW的微型电感器生产装备视觉检测系统的研究》文中研究表明机器视觉技术在工业在线检测中的应用是近几年来的研究热点之一。机器视觉技术可以大幅降低检测成本,提高产品质量,提高生产速度和效率,因而在工业检测和控制领域得到了广泛应用。本文以机器视觉技术为基础,以图像处理技术和串口通信技术为主要方法,开发出了基于LabVIEW的微型电感器生产装备的在线视觉检测系统。针对微型电感器生产装备在线检测要求,结合机器视觉系统的功能及结构特点,利用图像采集、显示、处理和分析、PLC与PC通信技术,完成了微型电感器生产装备视觉检测系统的设计,包括系统的结构设计、硬件配置、图像处理系统的设计、与PLC实现通信系统的设计等。在系统的硬件配置设计方面,根据实际检测情况的要求,选择了合适的图像采集卡、光学镜头、CCD摄像头和光源,并且合理设计了它们的安装位置,使其可以很好的满足检测要求。图像处理系统软件设计是基于NI公司的虚拟仪器软件LabVIEW及图像处理工具包IMAQ VISION开发的,总体上可以分为图像采集、图像处理、图像分析和图像识别几个部分。根据微型电感器在生产过程中容易出现的质量问题,我们用图像处理的方法分别检测了装备的夹具是否夹好电感器、装备的送线机构是否把线送到位,和最终的微型电感器的焊点焊接质量。在设计过程中运用的图像处理方法主要有:计算图像的灰度值、图像噪声去除、图像增强、图像二值化处理、图像的形态分析、图像的模板匹配等。与PLC实现串口通信系统的设计是利用LabVIEW的VISA仪器驱动技术完成的,首先实现计算机和PLC的串口通信,图像处理系统在收到PLC的指令后,提取指令、判别指令并根据指令编码来做相应的图像采集、图像处理与图像识别,最后再把图像实识别结果反馈给PLC。该检测系统通过图像处理系统和串口通信系统的结合,完成了微型电感器生产装备的视觉在线检测系统的设计,系统的效率高,功能、性能及可靠性指标完全满足了设计要求,解决了人工检测产品质量效率低、精确度不高的缺点,提高了生产的柔性及自动化程度,适用于大批量的生产过程,具有良好的社会效益和经济效益。
张文娟[7]2006年在《基于LabVIEW的SMT电子组件视觉检测系统》文中提出计算机视觉检测是现代工业检测的重要手段之一,计算机视觉检测具有可靠、精度高、非接触和高速的特点。随着现代制造技术,计算机技术和图像处理技术的发展使得计算机视觉检测技术得到了越来越广泛的应用。 本文首先介绍了机器视觉和虚拟仪器的基本理论,讨论了二者结合的必要性、可行性和结合的优点,并介绍了虚拟仪器开发平台LabVIEW和机器视觉软件IMAQ Vision。从具体应用出发,把计算机视觉技术和虚拟仪器技术结合起来,实现了电路板组件的计算机视觉检测系统的开发。结合实际检测图像的特点,把图像预处理、阈值分割和形态学算法等图像处理技术应用到电路板组件的检测当中,并应用适当的模式识别算法完成了常见缺陷模式的自动识别。 PCB光板缺陷检测中,根据PCB光板图像和缺陷的特点,选用了最大熵阈值分割算法对图像进行二值化处理,并以欧拉数和区域面积为特征值,建立缺陷模式识别树,实现常见几种缺陷的自动识别。选择模式匹配的方法对电路板上的元器件进行检测,实现元件丢失和极性检测。在焊点缺陷检测中,应用最大类间方差阈值分割算法和二值形态学算子对焊点图像进行处理,完成焊点桥接缺陷的自动识别。 通过实验证明,本文所讨论的方法对常见缺陷的识别能得到较为满意的结果,达到了预定的效果,研究成果具有较好的应用价值,所讨论的将计算机视觉和虚拟仪器技术结合起来的方法对其他计算机视觉系统的开发具有一定的参考价值。
李鹏[8]2008年在《基于机器视觉的圆网印花在线检测研究》文中提出圆网印花机中的对花系统,是影响印花质量的关键因素,而在传统的对花质量检测,主要采用人工方式进行。由于人的观察易受外界干扰,不能客观的判断印花坯布上是否发生了“错花”现象,而且易疲劳。随着计算机技术、数字图像处理技术的发展,使基于机器视觉的在线检测成为可能。在现代工业自动化生产中,在线检测成为目前机器视觉应用的热点。本论文以圆网印花机中的对花系统为应用背景,首先详细论述了基于机器视觉的在线检测系统的总体设计,针对应用背景提出了以PC机和线阵CCD为核心的视觉在线检测系统;其次,在分析了图像平滑、增强等机器视觉底层的图像预处理技术后,采用了中值滤波方法及直方图均衡法对采集到的对花图像进行图像预处理,在分析比较了常用的图像分割算法后,针对本研究课题系统要求采用了改进的图像阈值分割算法,在此基础上采用数学形态学算法对分割后的图像进行处理;再次,根据圆网印花对花系统特点,文章重点讨论了高精度图像定位算法,在介绍了点模式匹配算法及块匹配算法这两种典型的定位算法之后,本文根据课题特点,又考虑到系统实时性要求,提出了一种快速匹配算法,并详细论述了位置误差矢量的计算方法;最后,借助Labwindows/CVI开发平台实现了对花视觉检测系统的软件设计,其中包含了基于匹配定位及基于NI Vison这两种方法的软件实现,仿真结果证明了所提出的视觉在线检测系统和快速匹配算法的有效性。
孔德英[9]2007年在《发动机燃烧室喷嘴油雾角度的图像仿真实验研究》文中研究指明喷嘴性能的好坏对燃烧室及整个发动机性能有着重要影响，雾化角度是衡量喷嘴性能的一个重要指标。本文前半部分利用VOF方法，对航空发动机燃烧室中一种常用的离心式喷嘴的内部气液两相流场进行了叁维仿真计算，从计算结果中得出了喷嘴内部相的分布和出口速度的分布，验证了喷嘴内部流场的理论分析。根据出口速度得出喷嘴的雾化角度，并对比了不同进口速度对雾化角度的影响。将仿真结果和实验结果进行了对比，分析了结果误差存在的原因。 本文后半部分介绍了计算机视觉的概念，系统的构成和特点；针对现阶段雾化角度检验落后的人工检测方法提出了利用计算机视觉技术和虚拟仪器技术的图像检测方法；对雾化角度图像检测系统的光源、CCD摄像头、图像采集卡等主要硬件的性能进行了分析和选择；对采集的喷雾图像，采用中值滤波对图像去噪，灰度直方图均衡法增强图像，得到了比较满意的预处理图像。 本文提出了基于图像域值分割，边缘提取和直线拟合的雾化角度图像检测算法。在图像域值分割中应用了自动域值选择技术，选择了Canny算子作为本系统的边缘检测算子；利用最小二乘法对提取的边缘进行直线拟合，得出了直线斜率，建立数学关系求出雾化角度。在图像检测法的基础上，完成了检测系统的软件设计，并对图像检测结果和人工检测结果进行了对比，证明了图像检测方法的可行性，为现阶段雾化角度检测方法改进提供了思路。
黄晓[10]2007年在《基于LabVIEW和IMAQ Vision的几何尺寸非接触测量系统的研究》文中研究指明现代先进制造技术的进步，要求测量技术向着高精度化、高速化和网络化方向发展。传统的检测方法已无法完全满足现代制造业的特殊要求。基于机器视觉的非接触测量方法已成为新世纪精密测量技术的重要发展方向之一。虚拟仪器的理论自20世纪80年代建立以来，伴随着计算机技术与电子技术的发展，很快应用于实际生产测量，并在测量任务的适应性、系统构建的方便性及系统成本的低廉性等方面显出了巨大的优势。基于虚拟仪器的机器视觉系统很大程度上解决了机器视觉编程和修改困难的问题，充分满足了机器视觉更快、更便宜、更准确、更可靠的发展需要，更加趋于经济和实用。当今基于虚拟仪器的机器视觉系统具有前所未有的高效率、灵活性、一致性、可靠性和数据吞吐能力，能执行更加复杂的检测任务。本文设计了用于检测叁维方体的尺寸(长、宽、高)的虚拟仪器化视觉检测系统，具体工作如下：首先介绍了虚拟仪器化视觉检测系统的基本原理，包括虚拟仪器技术的基本原理和立体视觉检测的基本原理。虚拟仪器技术方面，除了总体上的概述以外，还简要地介绍了虚拟仪器开发平台LabVIEW和图像处理软件包—IMAQVision。立体视觉检测方面，根据本文的设计目的和要求，详细地阐述了整个检测过程的每个步骤(包括图像预处理、图像分割、边缘检测、角点提取、立体匹配和叁维重建)可以采用的方法以及本文中采用的方法。接着本文介绍了虚拟仪器化视觉检测系统的设计，分别描述了系统的硬件组成和软件设计，其中软件设计包括软件的总体设计和具体实现方法。具体实现方法由LabVIEW和IMAQ Vision编程得到。最后，本文对虚拟仪器化视觉检测系统进行了实验分析。介绍了图像的采集，立体匹配和叁维重建。根据重建的结果计算得到叁维方体的尺寸。并对测量结果进行了分析。实验证明，该虚拟仪器化视觉检测系统能有效地进行各种所需的图像处理，测量结果相对误差都在4.5％以内。该虚拟仪器化视觉检测系统的设计提出了基于虚拟仪器的立体视觉系统，但愿能为今后基于虚拟仪器的机器视觉系统的研究和开发提供了一个有意义的借鉴与参考。
参考文献：
[1]. 基于虚拟仪器技术的工业视觉检测系统[D]. 吕军. 暨南大学. 2003
[2]. 基于LabVIEW机器视觉的产品检测平台设计与应用[D]. 文家昌. 华南理工大学. 2012
[3]. 基于虚拟仪器的PCBA智能视觉检测技术研究[D]. 李逆. 桂林电子科技大学. 2009
[4]. 基于虚拟仪器的几何尺寸非接触测量技术研究[D]. 石冬晨. 西安工业大学. 2010
[5]. 基于图像融合的小模数塑料齿轮齿形缺陷检测技术研究[D]. 古洪杰. 吉林大学. 2009
[6]. 基于LabVIEW的微型电感器生产装备视觉检测系统的研究[D]. 贾小丽. 广东工业大学. 2008
[7]. 基于LabVIEW的SMT电子组件视觉检测系统[D]. 张文娟. 西南交通大学. 2006
[8]. 基于机器视觉的圆网印花在线检测研究[D]. 李鹏. 东华大学. 2008
[9]. 发动机燃烧室喷嘴油雾角度的图像仿真实验研究[D]. 孔德英. 西北工业大学. 2007
[10]. 基于LabVIEW和IMAQ Vision的几何尺寸非接触测量系统的研究[D]. 黄晓. 武汉理工大学. 2007
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