计算机视觉检测技术及其在机械零件检测中的应用_张文景

计算机视觉技术在零部件检测中的使用技巧随着科技的不断发展，计算机视觉技术在工业领域中的应用越来越广泛。

其中，零部件检测是一个重要的应用领域。

利用计算机视觉技术进行零部件检测可以提高生产效率和质量，并减少人为误差。

本文将介绍一些计算机视觉技术在零部件检测中的使用技巧。

首先，选择适合的图像传感器。

图像传感器是计算机视觉系统的核心组成部分，直接影响检测结果的质量。

在选择图像传感器时，应考虑零部件尺寸、形状和表面特征等因素。

对于较小的零部件，可以选择像素密度高的图像传感器，以获得更高的分辨率和更清晰的图像。

其次，以适当的光源照明。

适当的光源照明是保证零部件检测准确性的关键。

不同的零部件可能需要不同的光源照明方式。

例如，对于光滑表面的零部件，可以选择平面光源进行照明，以减少反射和阴影的影响。

而对于复杂表面或有特定纹理的零部件，可以选择结构光或斑点光源进行照明，以突出表面细节。

此外，还可以结合滤光器来消除干扰。

第三，合理选择图像处理算法。

图像处理算法是计算机视觉技术的核心，直接决定了检测的准确性和效率。

在零部件检测中，常用的图像处理算法包括边缘检测、滤波、形态学处理等。

边缘检测可以帮助提取零部件的轮廓，滤波可以去除图像中的噪声。

形态学处理可以对图像进行形态学操作，如腐蚀和膨胀，从而对零部件进行过滤和分割。

第四，建立合适的模型和特征。

在使用计算机视觉技术进行零部件检测时，需要建立适合的模型和特征来描述零部件的形状、大小、颜色等特征。

常用的模型和特征包括灰度直方图、颜色直方图、形状模型等。

选择合适的模型和特征有助于提高检测的准确性和鲁棒性。

最后，进行系统优化和参数调整。

在实际应用中，计算机视觉系统的性能和效果可能会受到各种因素的影响，如光照条件、环境噪声等。

因此，需要根据实际情况进行系统优化和参数调整。

例如，可以调整光源亮度、曝光时间、对比度等参数来适应不同的环境条件。

此外，还可以通过增加样本数据、调整分类器参数等方式来提高检测的准确性和稳定性。

计算机视觉技术在零件识别中的应用计算机视觉技术在零件识别中的应用随着科技的发展，计算机视觉技术在工业生产中的应用愈发广泛，其中之一重要的应用领域就是零件识别。

这项技术的运用可以大大提高生产效率和质量，下面就让我们来看看计算机视觉技术在零件识别中的应用。

一、基本原理计算机视觉技术是一种模仿人类视觉功能设计出来的技术，它能够把拍摄到的图像转化为数字信息，进而进行图像处理、识别和分析。

为了应用于零件识别，需要通过软件设置进行图像处理和识别算法的优化，从而实现快速准确地识别零件的目的。

二、应用场景计算机视觉技术在零件识别中有许多应用场景，其中最主要的是下面这些：1.自动识别零件在生产加工领域中，重复性高、样式相同的零件会很多，而手动识别这些零件显然效率不高，还很容易出错。

通过计算机视觉技术，可以自动识别出生产线上的相同零件，判断是否合格并进行下一步加工。

2.质量控制自动化识别过程中，不仅可以识别出相应的零件，还可以进行质量控制，不合格的零件会被自动剔除，保证产品的整体质量。

3.双重确认在汽车等行业中，需要进行零部件的验收，而验收的过程中容易出现误判或漏判，通过计算机视觉技术的应用，可以对零部件进行双重确认，减少误判和漏检。

三、实际效果通过计算机视觉技术实现零件识别可以带来以下实际效果：1.提高生产效率和降低成本相比传统的人工识别方式，计算机视觉技术识别速度更快、效率更高，可以节约大量时间和人力成本，降低生产成本。

2.提高零件识别准确率计算机视觉技术对零件的识别准确率极高，人工处理难以做到的微小尺寸、不规则形状等缺陷，都可以通过计算机视觉处理得到。

3.提高生产质量计算机视觉技术可以对加工质量进行实时监测，及早发现问题，保证产品质量稳定。

综上，计算机视觉技术在零件识别中的应用已经成为工业自动化生产的核心技术之一，将会在生产厂家中被广泛使用，带来更多的生产效益和质量保障。

计算机视觉技术在工业检测中的应用近年来，计算机视觉技术在工业领域有了长足的进步，在实体检测中发挥了重要作用。

本文主要讨论计算机视觉技术在实体检测中的应用。

首先，计算机视觉技术在工业检测中可以用来代替手动检测，实现快速准确的检测。

计算机视觉技术可以通过采集图像，分析形状特征及尺寸、位置等工件信息，实现对物体信息的量化识别与检测。

因此，它可以检测出缺陷的工件，节省质量检测的时间和成本，同时也能够避免人为的检测错误。

此外，计算机视觉技术还可以用于物体跟踪，提高实体检测的效率。

计算机视觉技术可以根据物体的特征定位物体在运动中的位置，从而实现物体实时跟踪，使检测更加可靠准确。

最后，计算机视觉技术还可以改进工业检测系统的安全性。

计算机视觉技术可以检测出人类操作者存在危险的行为，从而及时采取安全防护措施，减少工厂发生安全事故的可能性。

总的来说，计算机视觉技术在实体检测中的应用极大地提高了工业检测的效率，可以大大提高工作效率，减少检测成本。

未来，计算机视觉技术将被广泛应用于各个行业，在工业检测方面发挥更大的作用。

SWOT（Strength-Weakness-Opportunity-Threat）分析法是一种流行的商业分析方法，它可以帮助公司了解其内部能力与外部环境，以决定未来策略方向。

本文将以此方法对公司进行研究分析。

优势（Strength）是指一个公司在竞争中占据的优势。

它可能来自公司的技术、产品、市场定位、品牌形象等方面。

这些优势将使公司在竞争中获得更多的收益，有助于实现预期的目标。

弱势（Weakness）则是指潜在的隐患和不足之处。

它可能与企业的产品、行业知识、管理水平、财务状况等有关。

这些弱势必须加以重视，以避免出现风险。

机会（Opportunity）是指公司可以利用的机会，可以帮助公司实现其战略目标。

它可能来自市场、技术、资源等方面，可以帮助公司更好地发挥其优势，提高收益、扩大生产能力等。

威胁（Threat）则是指可能对公司构成威胁的因素。

计算机视觉与图像识别在机械制造中的应用随着科技的不断发展，计算机视觉与图像识别技术在各个领域都得到了广泛应用，其中包括机械制造行业。

计算机视觉和图像识别技术的出现对机械制造行业带来了许多便利和改进。

本文将重点介绍计算机视觉与图像识别技术在机械制造中的应用，并探讨其带来的潜在优势和挑战。

首先，计算机视觉与图像识别技术在机械制造中的一个主要应用就是产品质量检测和控制。

在传统的生产线中，需要大量的人力投入来进行产品质量的把关，然而人工检测存在一定的主观性和疲劳度。

而通过计算机视觉和图像识别技术，可以实现对产品进行高速、高精度的自动化检测，减少人力投入，并大大提高产品质量的可靠性和一致性。

通过预先训练机器学习算法，计算机视觉系统能够学习并识别合格产品和不合格产品之间的差别，对不合格产品进行坚决筛除，从而提高整个生产线的效率和品质。

其次，计算机视觉与图像识别技术在机械制造中还可以应用于物体定位和跟踪。

在生产线上，许多机械操作需要准确地识别和追踪物体的位置和状态，以完成相应的操作。

传统的物体定位和跟踪方式需要依赖于传感器和机械臂等设备，成本较高且应用范围受限。

而通过计算机视觉和图像识别技术，可以基于摄像机捕捉到的实时图像，实现对运动物体的位置和状态的准确识别和追踪。

这为机械制造提供了更灵活、更精确的工艺控制和自动化操作手段，能够大幅提高生产效率和减少人为错误。

此外，计算机视觉与图像识别技术在机械制造中还可以应用于零件的检测与分类。

传统的零件检测和分类通常需要依赖于人工的视觉识别和分类技能，存在人为主观性和误差。

而计算机视觉和图像识别技术可以通过构建特定的图像特征模型和使用机器学习的方法，实现对零件的自动化检测和分类。

这不仅可以大幅提高零件检测和分类的速度和准确性，还可以减少人工消耗和提高生产线的灵活性。

值得注意的是，计算机视觉与图像识别技术在机械制造中应用也面临一些挑战。

首先，图像的复杂性和多样性给图像处理和识别带来了困难。

计算机视觉技术在工业检测中的应用随着智能制造的发展和工业场景的智能化提升，计算机视觉技术正成为工业检测领域中最受关注的技术之一。

计算机视觉技术可以识别和分析工业制造过程中的物体和物质，提高生产效率和品质，并优化设备的运行，降低成本和降低安全风险。

一、计算机视觉技术在工业品质检测中的应用计算机视觉技术在工业品质检测中的应用主要涉及到质量检测和检测数据分析等方面。

现在很多公司都在积极探索利用计算机视觉技术对产品进行检测和缺陷分析工作，从而提升产品质量。

在电子制造业中，检测和分析电子元器件的表面缺陷是非常常见的工作。

采用计算机视觉技术可以快速检测电子元器件表面的缺陷，并且对每个缺陷点进行数量计算和统计分析，为制造商改进质量提供数据支持。

在某些行业，因产品的缺陷率过高，不少制造企业会对产品进行彻底的一次性检测，采用计算机视觉技术能够有效地检测每个产品的任何缺陷（比如颜色、形状、大小、结构）以及区分出产品的不同型号，从而确保产品的质量。

二、计算机视觉技术在工业安全检测中的应用能够识别工业意外中状况的计算机视觉技术是一个重要的投资，这有利于加强企业的安全管理和安全制度的发展。

如在工厂加工区的高危场所，采用计算机视觉将有利于对隐患的识别和评估，为加强公司的生产安全管理提高了得力手段。

当然，与安全措施和安全规定的使用相比，计算机视觉还有比较小的价值。

但随着国内工业安全意识的不断提高，据估计将会逐步出现较普遍的使用。

从目前的研究和应用情况来看，计算机视觉可能达到更高水平，成为行业标准和必备技术之一。

三、总结计算机视觉技术在工业检测中的应用是一个非常有价值和重要的领域。

随着近几年的技术革新和成本的下降，计算机视觉技术在工业检测领域中的应用逐渐得到了广泛的应用和认同。

它为各个产业的发展提供了动力和保证，让企业得以更好地满足市场需求和严格的质量要求，提升安全性能，提高生产效率和质量。

计算机视觉技术在工业检测中的应用在当今高度自动化和智能化的工业生产环境中，计算机视觉技术正发挥着日益重要的作用。

它就像一双敏锐的“眼睛”，能够快速、准确地检测出产品的各种缺陷和问题，极大地提高了工业生产的效率和质量。

计算机视觉技术是什么呢？简单来说，它是让计算机像人类的眼睛一样，能够从图像或视频中获取信息，并进行分析和理解。

在工业检测领域，计算机视觉技术主要依靠高清摄像头、图像传感器等设备来采集产品的图像数据，然后通过一系列的算法和模型对这些数据进行处理和分析，从而判断产品是否合格。

工业检测对于产品质量的把控至关重要。

过去，传统的人工检测方式不仅效率低下，而且容易受到检测人员的主观因素影响，导致检测结果的准确性和一致性难以保证。

而计算机视觉技术的出现，为工业检测带来了革命性的变化。

首先，在汽车制造行业，计算机视觉技术能够对汽车零部件的尺寸、形状、表面缺陷等进行精确检测。

例如，发动机缸体、曲轴等关键零部件的制造精度要求极高，哪怕是微小的瑕疵都可能影响汽车的性能和安全性。

通过计算机视觉系统，能够在短时间内对大量的零部件进行全面检测，及时发现不合格产品，大大提高了汽车的生产质量和可靠性。

在电子制造业中，计算机视觉技术也有着广泛的应用。

比如，对于印刷电路板（PCB）的检测，传统的人工目检方式不仅速度慢，而且容易漏检。

而计算机视觉系统可以快速扫描 PCB 上的线路、焊点等，准确检测出短路、断路、虚焊等缺陷，确保电子产品的质量稳定。

在食品和药品行业，计算机视觉技术能够对产品的包装、外观、标签等进行检测。

它可以检测出食品包装是否完好、药品标签是否清晰准确，有效防止不合格产品流入市场，保障消费者的健康和安全。

计算机视觉技术在工业检测中的优势十分明显。

其一，它具有极高的检测速度和精度。

相比人工检测，它能够在短时间内处理大量的图像数据，并且不会出现疲劳、疏忽等问题，检测结果更加准确可靠。

其二，它具有良好的通用性和可扩展性。

计算机视觉技术在工业质检中的应用第一章：引言随着科技的不断进步和各行业的不断发展，质检作为一个非常重要的工作也在不断地更新和完善。

而计算机视觉技术的出现，对于工业质检提供了一种全新的视觉检测方式。

本文将介绍计算机视觉技术在工业质检中的应用，包括工业零部件的质检、自动化生产线，以及其在质量追溯方面的作用等。

第二章：计算机视觉技术在工业零部件质检中的应用工业零部件在生产过程中需要进行严格的标准化生产和质量检测，而传统的人工检测已经不能满足工业需求。

计算机视觉技术可以通过高速摄像头获取物体的图像信息，再通过计算机算法进行处理和判断。

这种方式具有高速、高精度和自动化等优势，能够减少人工质检的漏检、误检和盲点等问题，提高检测效率和质量。

以汽车制造业为例，在其零部件质检方面，计算机视觉技术应用越来越普遍。

如半轴光谱线扫描设备通过计算机视觉技术能够检测到零部件表面的缺陷和裂纹等问题。

同时，通过算法的学习和训练，可以提高计算机视觉技术的识别率和准确度，更好地应对复杂的工业质检任务。

第三章：计算机视觉技术在自动化生产线中的应用自动化生产线是当前制造业发展的一项重要领域，然而，自动化生产线的快速和准确生产需要严格的控制和监督。

计算机视觉技术可以实时监测和处理自动化生产线上的生产过程，通过人机接口反馈给操作人员及时发现和处理生产顺序不正常的问题。

现代化高端生产自动化生产线使用计算机视觉技术，可以使其产量增加，质量更加稳定，生产成本进一步降低，为企业的盈利和发展带来了极大的帮助。

例如，对于精密机械工业来说，计算机视觉技术能够实现更加高效的检测。

通过工厂内置于设备中的计算机视觉技术进行图像捕捉，从而实现对零件的尺寸和形状的检查，自动检测，此外，还可以实现对零件的识别和最终装配过程的自动化控制，从而使得制造流程更加智能化。

第四章：计算机视觉技术在质量追溯方面的应用对于一些生产对质量需求非常严格的行业，例如食品生产行业，质量监督也应该同步追踪。

专利名称：基于人工智能的机械零件表面损伤检测方法专利类型：发明专利
发明人：张金刚,司文强,王帅福,冯玉豹
申请号：CN202111428142.4
申请日：20211129
公开号：CN113838054B
公开日：
20220225
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及零件损伤检测识别领域，具体涉及基于人工智能的机械零件表面损伤检测方法。

方法包括：构建初始损伤区域的混合高斯模型和初始正常区域的混合高斯模型；根据零件表面图像中各像素点的灰度值，计算像素点与像素点之间的权值；根据初始损伤区域和初始正常区域的混合高斯模型，得到各像素点划分为损伤区域和正常区域的概率；根据像素点与像素点之间的权值、各像素点划分为损伤区域的概率和划分为正常区域的概率，构建损失函数模型，得到目标损伤区域，计算目标损伤区域的损伤指标；根据各行像素点的排列熵和各列像素点的排列熵，计算结构分布指标；根据损伤指标和结构分布指标，得到损伤程度指标。

本发明提高了检测精度，节省了检测时间。

申请人：山东精良海纬机械有限公司
地址：272500 山东省济宁市汶上县经济开发区九华山路2212号
国籍：CN
代理机构：青岛致嘉知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：吴杉
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计算机视觉技术在智能配件生产中的应用随着时代的不断发展，计算机技术在各个领域得到了广泛的应用，其中计算机视觉技术就是其中之一。

计算机视觉技术是指将摄像机、光学、计算机、图像处理技术以及人工智能等技术综合应用于实现现实世界中图像信息的感知和识别。

计算机视觉技术已经被广泛应用于智能配件生产中，下面就让我们来看看计算机视觉技术在智能配件生产中的应用。

一、计算机视觉技术在智能配件质量检测中的应用计算机视觉技术能够自动化地完成对智能配件质量的检测，减少人力成本，提高生产效率和产品质量。

计算机视觉技术在智能配件生产中的应用，就是将各种图像传感器和计算机技术应用于实现自动化的产品质量检测。

通过计算机视觉技术，可以快速、准确地识别出产品的型号、尺寸、颜色、外观等特征，对生产过程的每一个环节进行实时监控和自动化控制，从而确保整个生产过程的质量稳定性和一致性。

这样的检测方式，比传统的人力检测更可靠、更准确，也更加高效。

二、计算机视觉技术在智能配件设计中的应用计算机视觉技术在智能配件的设计阶段有很重要的作用。

例如，在智能监控系统中，当智能传感器监测到危险物体时，计算机视觉技术可通过解析图像识别出危险物体的位置和大小，从而利用全息成像技术实现对危险物体的实时跟踪和监测。

此外，在智能设备设计中，计算机视觉技术还可以将人的肢体动作转化为二维或三维的数字模型，实现智能面部识别、物体识别等功能。

三、计算机视觉技术在智能配件装配中的应用计算机视觉技术在智能配件装配中也有着重要的作用。

在配件装配的过程中，如果没有计算机视觉技术的辅助，对于装配件的示意图、位置和方向会造成误解，造成装配质量的下降。

而使用计算机视觉技术，可通过图像识别实现对配件示意图的自动识别、位置和方向的调整，配合机械臂自动完成装配，提高了装配效率和装配质量。

四、基于计算机视觉技术的智能配件制造系统优势计算机视觉技术作为智能配件制造中重要的组成部分，其应用最终实现的是高效稳定的生产制造系统建立。

计算机视觉在工业检测中的应用在当今的工业生产领域，计算机视觉技术正发挥着日益重要的作用。

它就像是一双无比敏锐的“眼睛”，能够快速、准确地检测出产品中的各种缺陷和问题，为提高产品质量、提升生产效率、降低成本提供了强大的支持。

计算机视觉是指让计算机能够像人类一样从图像或视频中获取信息、理解内容并做出决策的技术。

在工业检测中，它主要通过摄像头等设备采集产品的图像或视频数据，然后运用一系列的图像处理和分析算法，对这些数据进行处理和解读。

让我们先来看看计算机视觉在外观缺陷检测方面的应用。

在制造业中，产品的外观质量至关重要。

例如，汽车零部件、电子产品外壳、塑料制品等，如果表面存在划痕、裂缝、凹陷、凸起等缺陷，不仅会影响产品的美观，还可能会影响其性能和使用寿命。

传统的人工检测方式不仅效率低下，而且容易受到检测人员的主观因素影响，导致检测结果的准确性和一致性难以保证。

而计算机视觉技术则能够快速、准确地检测出这些外观缺陷。

它可以对产品的表面进行全方位、高精度的扫描，不放过任何一个细微的瑕疵。

通过与预先设定的标准模板进行对比，计算机视觉系统能够迅速判断产品是否存在缺陷，并准确地定位缺陷的位置和类型。

除了外观缺陷检测，计算机视觉在尺寸测量方面也表现出色。

在工业生产中，很多产品都需要严格控制尺寸精度，以确保其能够正常装配和使用。

例如，机械零件、精密仪器等。

传统的测量方法往往需要使用复杂的量具和测量设备，操作繁琐，而且容易产生误差。

计算机视觉技术则可以通过对产品图像的分析，快速、准确地测量出产品的各种尺寸参数，如长度、宽度、高度、直径、角度等。

而且，它还可以实现对多个尺寸参数的同时测量，大大提高了测量效率。

计算机视觉在工业检测中的另一个重要应用是产品的装配检测。

在产品的装配过程中，如果某个零部件安装不到位、方向错误或者缺失，都会影响产品的质量和性能。

计算机视觉系统可以对装配过程进行实时监控，及时发现装配中的问题，并发出警报。

计算机视觉在机械工程中的应用研究近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，其在各个领域都得到了广泛的应用。

机械工程作为一个重要的工业领域，也开始逐渐引入计算机视觉技术，并取得了一系列令人瞩目的成果。

首先，计算机视觉在机械制造中的应用被广泛探索。

传统上，机械制造过程中的质量检测往往依靠人工观察和经验判断，容易出现误判和漏检的情况。

而计算机视觉技术则可以实现自动化的质量检测，大大提高了生产效率和产品质量。

通过摄像头采集产品图像，利用计算机视觉算法进行图像处理和分析，可以实现对产品尺寸、外观等多方面进行检测。

例如，通过计算机视觉检测技术，可以对产品的外观缺陷进行快速准确的识别和分类，以便及时修复和替换；同时，还可以对产品的尺寸进行自动测量，避免人工操作带来的误差。

这种自动化的机械制造过程不仅提高了产品的质量稳定性，还降低了人力成本和生产周期。

其次，计算机视觉在机器人领域的应用也日益成熟。

随着人工智能的快速发展，机器人逐渐成为现代工业生产中的重要组成部分。

计算机视觉技术对机器人的感知和决策起到了至关重要的作用。

通过搭载相机和计算机视觉系统，机器人可以实现环境感知和目标识别，从而完成更加复杂的任务。

例如，可以通过计算机视觉技术让机器人辨别不同物体的形状和颜色，并在不同操作场景中做出相应的反应。

另外，计算机视觉还可以用于机器人导航和路径规划，使机器人更加灵活地移动和避障。

这些应用使得机器人在工业生产线上具备了更高的自主性和智能化水平，提高了生产效率和灵活性。

此外，计算机视觉还在机械故障检测和维修中发挥了重要作用。

在机械设备运行过程中，由于材料老化、磨损等原因，设备容易发生故障。

传统的维修过程依靠维修人员的经验判断和排查，往往耗时耗力且不够准确。

而通过计算机视觉技术，可以实现对设备故障的自动检测和诊断。

通过分析设备运行时产生的图像和数据，可以有效地发现故障点，并给出相应的维修建议。

这种自动化的故障检测和维修过程大大提高了设备的可靠性和维修效率，降低了维修成本。

计算机视觉技术在工业检测中的应用与优化引言随着科技的飞速发展，计算机视觉技术逐渐在工业领域得到应用并取得了显著的成就。

通过计算机视觉技术，可以将图像和视频等视觉信息转换为数字信号进行分析和处理，从而实现对工业生产过程中的缺陷、质量问题以及安全隐患等进行快速、准确的检测。

本文将重点探讨计算机视觉技术在工业检测中的应用以及为了实现更好的效果所进行的优化方法。

一、计算机视觉技术在工业检测中的应用1.产品质量检测计算机视觉技术在产品质量检测方面发挥着重要作用。

例如，在生产线上，传统的质检过程需要大量的人力投入，效率低下且易受人为因素的影响。

而借助计算机视觉技术，可以实现对产品表面缺陷、尺寸误差、装配问题等进行自动化检测和分类。

通过高速摄像设备和图像处理算法的结合，计算机视觉系统可以实时检测产品的外观和功能，大大提高了质检的效率和准确性。

2.制造过程监控计算机视觉技术还可以用于实时监控制造过程中的异常情况。

例如，在焊接过程中，通过视觉系统可以检测焊缝的完整性、焊接质量以及焊接过程中可能出现的缺陷，提早发现问题并进行调整，以确保产品质量。

类似的应用还可以在其他制造过程中使用，如注塑成型、零件组装等。

计算机视觉技术的应用可以提高制造过程的自动化程度，减少人工误差，提高生产效率。

3.安全监控计算机视觉技术在工业安全监控方面也有广泛的应用。

例如，在工业设备的运行过程中，通过计算机视觉技术可以实时监测设备的运行状态、异常震动、温度变化等，并及时发出警报以预防故障和意外事件的发生。

此外，计算机视觉技术还可以用于检测工人的操作行为是否符合安全要求，确保工人的安全。

二、计算机视觉技术在工业检测中的优化虽然计算机视觉技术在工业检测中有着广泛的应用，但要实现高效、准确的检测仍然面临一些挑战。

1. 复杂环境下的图像处理工业场景中的环境常常非常复杂，会影响图像采集的质量。

例如，光线不均匀、噪声干扰、背景干扰等都会降低图像处理算法的效果。

泰山职业技术学院2006级毕业论文目录摘要 (1)1自动检测的原理和方法 (2)1.1检测和检验的不同意义 (2)1.1.1质量控制中的检测 (2)1.1.2质量控制中的检验 (3)1.2统计质量控制基础 (3)1.2.1统计质量控制的推断 (3)1.2.2制造中的偏差 (4)2计算机视觉检测技 (4)2.1 AVI技术 (4)2.1.1视觉检测分类 (5)2.1.2视觉检测方法 (5)2.1.3视觉检验方法 (5)2.2机械零件的AVI (5)2.3基于CAD的AVI (6)2.4 AVI技术展望 (7)参考文献 (8)致谢 (9)计算机视觉检测技术及其在机械零件检测中的应用张文景，张文渊，苏键锋，许晓鸣摘要：基于计算机视觉检测(AVI)技术在检测系统的智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测方法具有更大的优越性，综述了其基本原理和分类以及近年来此方面的研究成果.分析了利用AVI技术对机械零件进行检测的一般方法和系统构成，并探讨了基于CAD的AVI的关键环节.最后对AVI技术的发展趋势提出了作者的观点.关键词：计算机视觉；计算机视觉检测；计算机辅助设计；机械零件中图分类号：TP 391 文献标识码：AAutomated Visual Inspection and Its Application on Inspection of MachinedPartsZHANG Wen-jing,ZHANG Wen-yuan，SU Jian-feng, XU Xiao-mingDept. of Automation, Shanghai Jiaotong Univ., Shanghai 200030, China Abstract：With development of computer vision,automated visual inspection (AVI) has more applications in a variety of fields in industry.AVI takes more advantages in intelligence,flexibility and speed of inspection system than contacted inspection.The recent achievemens researched by international scholars in the field of AVI were surveyed.Principle and classification of inspection techniques were introduced.The analysis for general methods and system of AVI of machined parts was presented.Key technology of AVI based on CAD was also discussed.Some opinions about development of AVI were proposed at last.Key words：computer vision;automated visual inspection(AVI);computer aided design(CAD);machine parts1自动检测的原理与方法检测和检验是制造过程中最基本的活动之一。

硕士学位论文机械零件位置尺寸的视觉检测ＶｉｓｕａｌＩｎｓｐｅｃｔｉｏｎｏｎＰｏｓｉｔｉｏｎｓａｎｄＤｉｍｃｎｓｉｏｎｓｏｆＭａｃｈｉｎｅｄＰａｒｔｓ学科专业：测试计量技术及仪器研究生：李绍辉指导教师：张国雄教授’天津大学精仪学院二零零八年八月摘要随着计算机技术和光电技术的快速发展，视觉检测技术得到了广泛的应用。

它以现代光学为基础，融光电子学、计算机图形学、信息处理、计算机视觉等科学技术于一体，将图像作为检测和传递信息的手段或载体。

由于计算机视觉检测精度高、速度快，检测结果比较稳定，具备在线检测、实时分析、实时控制的能力，因此对提高生产效率、保证产品质量、提高产品精度做出了重要贡献。

论文主要研究视觉检测技术在获取机械零件位置尺寸如零件表面的台阶位置、螺纹起始位置和孔的中心位置等信息中的应用，论文所做的研究工作是计算机视觉检测技术与生产实际相结合的一个典型应用，论文的主要研究工作如下：１．研究了视觉检测技术的现状、发展趋势，分析了视觉检测技术面临的问题，提出了本文的主要研究内容。

２．分析了视觉检测系统的组成，在原有检测平台的基础上对其进行改进，选取合适的光学器件搭建视觉检测平台，以ＶｉｓｕａｌＣ＋＋为开发平台，完成了图像采集和数据处理系统的设计，可实现对图像的实时采集和处理。

３．深入研究了各种图像处理算法，综合运用中值滤波、Ｒｏｂｅｒｔｓ检测算子、阈值分割等算法对采集的图片进行处理，提取线结构光与机械零件表面相交所得的特征曲线。

４．深入研究了各种边缘检测算法，提出了基于最小二乘直线拟合的台阶位置检测算法、提出了圆孔中心位置检测的关键算法，可用来检验机械零件两台阶间的距离、孔中心距是否满足加工精度要求，提出了螺纹起始位置检测算法，与螺纹测头配合使用可完成对工件表面螺纹的检测。

５．研究了摄像机标定的各种方法，根据项目的实际精度要求和现场情况，完成了对视觉检测系统的标定。

６．对本视觉检测系统进行实验验证，验证其稳定性、安全性和各种检测算法的可行性，详细分析了影响视觉检测精度的各种因素。

计算机视觉技术在零件尺寸测量中的应用王晓翠;王艳秋;麻恒阔【摘要】介绍了一种应用计算机视觉技术检测机械零件参数的测量方法.以面阵CCD为图像传感器,通过图像采集卡将机械零件的二维图像输入到计算机中.在对原始输入图像进行直方图校正和边缘保持滤波处理后,对得到的较为平滑的零件图像进行边缘检测.利用图像边缘灰度突变的特性,提出了一种结合梯度算子的快速边缘检测方法.并据此计算出零件的各参数值.此种测量方法非常适合于微小、易形变等接触测量难以准确测量的机械零件的参数检测,具有广阔的应用前景.【期刊名称】《新技术新工艺》【年(卷),期】2010(000)005【总页数】4页(P33-36)【关键词】直方图校正;边缘保持滤波;边缘检测【作者】王晓翠;王艳秋;麻恒阔【作者单位】北京航空精密机械研究所,北京,100076;北京航空精密机械研究所,北京,100076;ABB电气传动系统有限公司,北京,100015【正文语种】中文【中图分类】TP391.41基于图像处理的计算机视觉技术是把被测零件的图像当作检测和传递信息的手段,从中提取有用的信号来获得待测的参数。

该测量方法具有非接触、高速度、动态范围大、信息量丰富等优点,非常适合传统方法难以测量的场合,如易变形零件尺寸、微小尺寸及零件孔心距等的测量。

本文介绍了一种以CCD作为图像传感器的图像测量系统,并可实现对微小零件的几何量(如薄板零件的小孔和孔心距等)进行自动测量。

1 计算机视觉检测系统的构成计算机视觉检测系统是集光学、光电子学、精密机械及计算机技术为一体的综合系统。

该测量系统基本上由平行光照明系统、CCD图像采集系统以及相应的图像处理软件组成。

为了达到良好的照明效果,并适当提高被测图像的对比度,从而提高图像处理中边缘提取的精度,采用光照均匀的柯拉照明方式,并对被测物进行平行光背光照射。

由于被测对象多为板型零件,因而可以较好地利用光照条件提取被测物的有效轮廓,有利于图像测量算法精度的提高。

基于计算机视觉的特种机械零件自动检测技术近年来，随着智能制造的不断发展，特种机械零件制造业的自动化程度越来越高。

而机械零件的质量控制是其中至关重要的环节。

传统的质检方法主要依靠人工检测，面临着效率低、误判率高、操作难度大等问题。

而基于计算机视觉技术的特种机械零件自动检测技术则取得了重要的突破。

一、计算机视觉技术的优势计算机视觉技术是一种基于图像和视频的信息处理技术，利用计算机对图像进行处理和分析，并将其转化为数字信息。

相比传统的质检方法，计算机视觉技术具有如下优势：1. 高效计算机视觉技术可以对数以千计的图像进行高速处理，且不受工作时间限制，从而提高了生产效率。

2. 精准计算机视觉技术具有高精度的特点，能够精确识别零件的尺寸、形状、表面缺陷等关键特征。

3. 可靠基于计算机视觉技术的特种机械零件自动检测技术具有较低的误判率，相比人工巡检更加可靠。

4. 灵活计算机视觉技术不受环境因素影响，可以对不同种类、大小、形状、颜色的特种机械零件进行质检，具有很大的适用性。

二、特种机械零件自动检测技术的发展随着计算机视觉技术不断发展，特种机械零件自动检测技术也在不断进步。

现在，机器视觉检测系统已经成为自动化制造领域中重要的组成部分之一，并得到广泛应用。

1. 传统图像处理方法最早的特种机械零件自动检测技术采用传统的图像处理算法，如边缘检测、形态学处理等方法。

这种方法虽然简单易懂，但对于复杂的检测任务效果不佳。

2. 模板匹配方法模板匹配方法适用于需要检测的图像已知的情况下。

它通过将已知图像（模板）与被检测图像进行匹配，从而判断被检测图像中是否存在模板。

但是，由于特种机械零件形态变化复杂、姿态多样，因此模板匹配方法的应用范围受到了限制。

3. 深度学习方法随着深度学习技术的兴起，越来越多的研究者开始将其应用于特种机械零件自动检测技术中。

深度学习可以通过结合神经网络和大量的样本数据，对被检测图像进行自动分类和定位。

这种方法不仅能够提高检测准确度，而且具有很强的泛化性。