轴承是电主轴的核心回转部件,其稳定可靠的运行是确保电主轴正常运行的关键。针对高速电主轴核心回转部件轴承表面的裂纹损伤、润滑油污染等损伤识别检测难度大等问题,提出基于机器视觉的电主轴轴承损伤识别与检测系统。基于OpenCV库,对采集到的电主轴回转部件角接触球轴承的图像进行特征分类与形态学预处理以及损伤特征图像的灰度化处理,并对轴承损伤特征图像进行标记以及边缘特征提取,基于Visual Studio自主开发的轴承损伤特征识别算法对分类的轴承损伤特征进行识别和检测,实现了对电主轴轴承损伤的在线实时识别与检测,且具有较高的识别速度与检测率,有一定的实际应用价值。

针对液压阀组装配精度提升的现有挑战,本文提出了一种基于机器视觉的优化方法。传统的装配方式精度受限,容易出现较大误差,而该方法通过优化设计图像采集系统和多点位的误差检测,突破了精度限制。具体方法包括利用高分辨率相机和三维点云技术对装配过程进行实时监控和误差校正,同时通过协同机械手的运动控制,实现自动化精准装配。此外,文章引入了误差补偿与动态优化算法,进一步提升装配精度。实验结果显示,相较于传统装配方法,机器视觉系统将装配误差控制在0.01mm以内,稳定性与精确性均大幅提升。

针对人工检定压力表时存在的效率低下且目视读数易引入误差等问题,设计一套基于机器视觉的压力表全自动化检定系统,并开发配套的控制软件和识别算法。控制软件面向自动化过程设计,引入多线程、容器化和监听事件技术,协调控制PLC、机械臂、工业摄像头、标准压力发生器等硬件,实现检定过程全自动化,且支持多块压力表同时检定。考虑到工控机配置低的情况,结合深度学习模型Paddle和OpenCV库设计一种轻量化的识别算法,该算法不仅占用内存少、运算速度快,而且识别信息更加丰富、识别准确率更高。实验结果表明该系统能够有效提升检定效率,减少人为误差,具有应用和推广价值。

在法兰表面缺陷检测任务中,为了对缺陷进行精准定位和分类,根据缺陷位置和类别综合判定法兰是否符合特定标准的质量要求,结合缺陷特征和相应标准,提出一种基于视觉技术和Mask R-CNN的法兰表面缺陷检测与评估方法。依据法兰的适用原则和缺陷判定标准对法兰表面进行区域划分。通过搭建图像采集平台,采集图像并对其进行预处理操作后添加至网络训练集中。采用Mask R-CNN作为缺陷检测网络的基本框架,结合法兰表面缺陷特点改进Mask R-CNN骨干网络和颈部网络,并对网络性能进行验证。最后,根据检测标准,使用边缘检测算法对模型检测结果进行复检。结果表明改进后的方法能够实现精确的定位并进行质量评估,满足法兰表面缺陷检测的要求。

iGauge是一款功能强大、性能稳定、简单易用的自动光学检测设备.它适用于生产制造线上对机械部件的临界尺寸进行精确测量和检验,它既可以在线测量和检测,例如机械部件的点、线、弧、孔、椭圆和重复图形等,也可以脱线测量和检测.iGauge能对生产线上部件间的运动及由夹具引起的图像失真进行自动补偿.

大批量生产的国标机械密封圈中的次品,如果采用人工分拣,效率低下,准确性得不到保证。针对此问题,设计了一套机械密封圈视觉尺寸在线分拣系统,首先构建出整个系统的三维模型,零件在输送带上流经视觉系统采集零件图像。然后经过预处理操作后结合开发的圆检测算法提取圆形特征;接着根据机械密封圈国标利用对射型光电传感器采取相机硬触发模式与下位机西门子PLC通信,控制电动推杆分拣尺寸次品。最后为了实时查看分拣情况,利用Qt软件结合OpenCV库开发了一套人机交互界面。经过实验结果验证,该系统在选取的6种规格的密封圈中,检测次品准确度均达到96%以上,重复多次实验后次品分拣准确度仍能达到100%,平均单个密封圈分拣时间为0.5 s,检测效率是游标卡尺的29.4倍。通过对比,该系统对密封圈次品分拣准确度以及实时效率相较于人工得到了很好的提...

针对液压阀生产效率低下的问题,本文采用了结合机器视觉的新模式来实现液压阀的钢珠自动压装,完成液压阀的坐标定位,压装面识别和压装效果检测等功能,有效提高了生产效率,保证了产品的质量。测试结果显示,该技术能实现钢珠自动填入动作,填钢珠准确率达到99.5%以上,将单个液压阀的钢珠压装耗时控制在4min左右。

针对现有液压支架护帮板状态监测方法可靠性低、量化监测能力缺乏的问题,提出了一种基于深度神经网络的非接触式护帮板运动状态监测方法。该方法通过卷积和反卷积网络实现护帮板关键点空间位置检测,然后利用前馈神经网络将护帮板关键点的空间运动轨迹转换为护帮板伸缩角度,实现护帮板状态监测的量化。研究结果表明,基于深度神经网络的护帮板关键点空间位置的平均检测误差小于2个像素,护帮板位姿角度的平均量化误差小于3°,算法处理速度大于60f/s,具有良好的监测性能。

针对立铣刀在机视觉检测要求,设计了搭建在机床侧窗的伸缩式检测机构,提出用迭代法快速收敛得到刀具磨损区的初阈值,引入类内方差函数改进最大类间方差法,修正传统算法边界模糊、纹理识别不全、对噪声敏感的缺陷。根据灰度矩旋转不变特性,融合Canny算子提取亚像素级磨损边缘,基于图像平面,创建立铣刀磨损轮廓模型,重构切削刃原轮廓,实现立铣刀磨损快速检测。选取5把立铣刀开展铣削实验,将检测系统与影像测量仪的测量值进行对比。结果表明:测

针对目前电子式健康秤采用人工检定存在的劳动强度大、工作效率低和工人易出错等问题,开发了基于机器视觉的自动检定系统。利用机器视觉系统进行LCD显示屏字符识别、误差计算和结果判定;通过伺服电缸进行增砣砝码的逐级加载和卸载;采用气缸实现检测产品的送料和退料。结果表明：视觉系统可实现LCD字符的精确快速识别,检定系统可完成电子式健康秤的自动计量检定,具有高效、高精和智能等特点。