浅谈机器视觉检测在预包装食品加工过程中的应用

机器视觉检测是以人工智能为技术核心,通过图像算法及数据挖掘,对图像处理分析,结合产品的大数据分析系统,能更加准确的分析出上下游生产链所出现的问题隐患。随着图像技术专业化发展和计算机成本的不断下降,机器视觉检测技术在预包装食品方面应用越来越广泛。文章简述了机器视觉检测技术在预包装食品方面的研究动态,并展望发展前景。     

基于机器视觉的IC芯片外观检测系统分析

介绍机器视觉系统的组成、工作流程、起源、领域、现状与发展方向,分析IC芯片的外观质量检测项目和3种检测方法的优缺点、机器视觉技术检测IC芯片外观的3种产品缺陷。分析IC芯片的外观特征,介绍IC芯片外观的机器视觉检测系统的总体流程、硬件结构、软件模块、标定与检测算法。     

基于机器视觉的PLC自动化皮带智能检测系统

分析和总结输送皮带常用监控技术的局限性,设计一种基于机器视觉及PLC技术的带式输送机智能缺陷检测及控制系统,实时检测皮带的温度、物料夹杂物、撕裂、跑偏等状态。该系统实时性、灵敏度高,成本低、易安装与维护,能实时发出声音和闪烁亮光报警并将报警信号传给PLC,做到早于故障前发现、定位异常并及时制动。     

基于机器视觉的钢筋拉伸检测机器人系统研发

在钢筋混凝土结构中,钢筋是混凝土的骨架,其拉伸性能对建筑工程质量具有直接影响。研发一套基于机器视觉的钢筋拉伸检测机器人系统,立足称重测长、试件拉伸、伸长测量、样品留样等钢筋拉伸检测试验基本流程,结合企业客户设计需求,开展布局设计、动作流程设计、结构设计和电气设计,并对机器人进行选型,实现智能化Modbus-TCP通信。对九点标定法、张氏标定法这两种工业相机标定方法进行比选,充分考虑客户实际需求及畸变矫正需求,优选张氏标定法开展钢筋拉伸检测试验。钢筋拉伸检测机器人系统检测结果与人工检测操作相对偏差值在5%以内,表明系统的各项性能指标满足实际需求。该系统有望取代传统的人工检测操作,对建筑钢筋检测检验机构优化人员结构、节省人力成本、保障钢筋样品检测效率等方面具有积极推动作用。     

基于机器视觉的铁路信号灯检测技术

为解决铁路安全运输问题,对基于机器视觉的铁路信号灯检测方法进行仿真图像和视频检测实验研究。阐述了铁路信号灯图像在不同颜色空间下的特性及其对铁路信号灯识别的影响,将其由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。通过Canny算子、腐蚀膨胀以及开闭运算等技术提取铁路信号灯图像的几何特征,通过Hough检测,对图像中铁路信号灯进行定位。对定位的信号灯进行颜色提取,从而识别出信号灯的类别。根据多种天气情况下的铁路信号灯图像进行仿真实验分析,进一步对采集的列车行驶视频进行实验分析,优化检测方法。研究结果表明,提出的铁路信号灯检测模型,能够支持复杂背景下的铁路信号灯类别的有效识别。通过机器视觉技术实现铁路信号灯的检测和识别,是提高铁路运输安全性的一种有效方法。     

机器视觉系统帮助杜绝食品安全瑕疵

食品包装存在缺陷的后果很严重,会导致召回整批的商业制品。即使在出错率能控制在“千分之几的范围”内,零误差检测也占有明显优势.在使用康耐视提供的In—Sight视觉系统之前,Sntis J．Gldi公司的质量控制依赖于随机产品抽样检测。尽管这种检测方式能够探测到生产区域的缺陷品,但每个缺陷产品的外观是不可能完全相同的。     

一种基于机器视觉技术的城市轨道交通客流量检测方法

为了准确识别并检测城市轨道交通客流量变化,研究轨道交通客流量的变化规律,以客观图像为研究对象,以机器视觉技术为研究手段,提出了一种新的交通客流检测方法。在对交通客流视频图像进行滤波与增强后,利用Canny边缘帧差法从预处理图像中获取完整的运动目标轮廓。同时,利用AdaBoost检测算法构建的强分类器完成乘客头部的检测,并通过双线差值算法消除视频图像中不同位置尺寸所产生的误检框,实现对目标的跟踪与记载,完成客流量的统计。结果表明,该方法在交通客流量的检测中准确率高于90%。检测方法对提高城市轨道交通客流量的检测准确性具有一定的借鉴意义。     

ZB25包装机铝箔纸自动拼接系统

阐述铝箔纸自动切换系统设计,将机械、电气融为一体,通过光电检测将铝箔纸卷盘转动的角速度反馈至带动铝箔纸运行的伺服电机及控制铝箔纸切断刀气缸动作的电磁阀,实现新卷铝箔纸端部与新卷铝箔纸端部与切断的旧卷铝箔纸尾部同时到达铝箔纸输送通道入口。新卷铝箔纸运行速度达到设备正常运行速度,为确保产品质量,在烟包剔除口处剔除3包铝箔纸接头烟包,最终实现了铝箔纸的自动拼接,提升了设备运行效率,降低了人工劳动强度。     

基于单目机器视觉的耐火砖检测技术

耐火砖的检测以往需要在艰苦的环境下采用手工操作来完成。对传统的检测方法进行改进,将单目视觉检测技术和图像处理技术应用于耐火砖的尺寸测量。先用高分辨率的摄像机采集耐火砖的图像,再对图像进行边缘提取、连接、分割与拟合计算,提取出砖块图像的特征信息,最后根据目标平面和图像平面间的映射关系精确地计算出耐火砖的长度和宽度。实验结果表明,该测量系统结构简单、性能稳定,能够快速准确的对耐火砖实现尺寸测量。     

机器视觉技术在包装印刷质量检测中的应用

机器视觉就是利用机器代替人眼进行测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算，抽取目标特征，进而根据判别结果控制设备动作。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度，尤其是在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以     

机器视觉在现代包装工业中的应用

以计算机为手段的机器视觉作为一个重要的检验方法在国外发达国家已经得到了广泛应用。在现代工业自动化生产中,涉及各种各样的检查、测量和零件识别应用,例如电子装配线的原件自动定位,饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别等,这类应用的共     

机器视觉技术在煤矿智能运输系统的应用综述

本文结合煤矿需求和技术发展现状,介绍了机器视觉技术在煤矿智能运输系统中异物、煤流、堆煤、撕裂等典型场景下的技术研究、应用现状及发展趋势。同时,对煤矿智能运输系统未来发展的关键技术进行简要分析,为煤矿智能化运输系统的进一步建设指明方向。     

机器视觉在制药医疗行业的应用

客户需求：之前使用的机械计数器很容易堵塞,所以操作人员很容易就会对计数器周边的药剂瓶产生误操作,进而导致计数差。这就使得机械计数器出错的根源查找难于精确定位。     

机器视觉检测技术打造卓越品质——访明佳包装检测科技有限公司副总经理王立伟

在线包装检测设备（on-line。也有的翻译1n-line）,主要是指包装检测设备,直接安装在生产线上,它对生产线的产品进行逐一实时的检测,并且对不合格产品立即直接进行分离控制。在线包装检测设备将检测规划集成到生产线加工过程中,形成闭环反馈控制系统,在检测时确定产品相对于标准要求的偏差,并及时在线纠正,因此,可获得接近100％的优质产品。对于包装而言,零缺陷的产品就是生产目标,     

基于VisionPro的啤酒盖缺陷检测系统开发

啤酒瓶盖在生产过程中由于工艺原因会出现变形、疤痕等问题,人工检测困难,严重影响其美观和密封性。本文提出基于VisionPro软件的机器视觉检测方法,研发一种非接触式的自动检测系统。首先利用QuickBuild开发环境设计软件,使用Histogram工具检测图像,ToolBlock简单脚本计算缺陷并反馈在图像上,最后利用向导生成用户操作界面。实验结果表明,该系统界面操作简单,可以快速、准确地识别啤酒瓶盖缺陷,节约人力成本并提高识别准确性。     

基于视觉检测的滤盘自清洁系统

针对烟用滤棒在经发射使用后因静电吸附效应附着在料盘内壁的问题,设计了一套滤棒料盘自清洁系统。它可以在料盘回收过程中对其进行在线清洁,并加入静电消除措施,实现滤棒清除及静电消除的全自动化,提升滤棒成型工序的有效作业率,降低机组操作人员的劳动强度,节约原辅材料。另外,该系统还可为各种料盘、托盘的在线清洁及生产制造各工序的静电消除提供支持。     

基于机器视觉的五金行业自动化组装生产线系统研究

五金行业是传统的劳动密集型产业,包装生产线需要大量人力资源,人工成本高、生产效率低等问题严重制约五金行业发展。开发了一套基于机器视觉的五金行业自动化组装生产线系统。以17PC工具套装组装生产线为例,重点分析组装生产线主要工序,针对扳手、接杆、批头组件等工序的自动化组装作业,提出单工位模块化机器人工作站设计方案;结合一拖四相机系统特点,设计机器视觉算法,对不同工位的图像数据进行实时处理,形成机器视觉算法逻辑。组装生产线预生产试验表明,该组装生产线系统的各项性能指标满足预期要求,平均生产节拍为2.49秒/件,比3.5秒/件的人工生产节拍缩短了28.9%,能够有效帮助五金企业实现降本增效。     

机器视觉正迎来发展的“春天”

正翘望回首,机器视觉在中国的发展已有十余个年头。过去10年是机器视觉产业在中国市场发展最快的10年,机器视觉产业在中国市场已渡过了发展的最初时期,国际知名机器视觉厂商纷纷在中国拓展业务,一大批有过外企机器视觉从业经验的人也在国内创业,带动了机器视