基于机器视觉的异型滤嘴检测系统设计

图1 香烟滤棒内置物检测系统组成图
模块，COM-Express模块是基于PCI Express 总线的高
集成度计算机模块，安装于用户针对特殊应用的载板上。

接口板是根据COM-Express模块对外接口设计的底板，实现了工控板的外围扩展，主要包括电源电路、接口板单片机电路、输入信号采集电路、图像采集组件通讯接口、输出驱动电路、液晶及触摸屏接口等。

显示屏作为人机交互界面，可查看系统运行的相关信息，并可通过触摸屏设置系统相关参数。

2.2 光源组件设计
光源是图像采集性能稳定的重要保障，负责以合适
含有内置物的位置，
图像中，像素灰度值也相对较低
利用此特征，通过图像处理算法计算得到内置物的投影曲线，根据曲线波形确定内置物的位置或有无
置物的检测。

若图像尺寸为M行×
度均值为投影特征对图像进行水平和垂直方向投影
像的二维灰度信息映射成
算公式如下：
图2 完好滤棒图像图
图3 滤棒水平投影图
图4 滤棒水平方向定位图
图5 完好滤棒垂直投影及内置物定位效果图图6 内置物缺失时垂直投影及定位效果图图7 内置物偏移时垂直投影及定位效果图。

《基于机器视觉的橡胶密封圈检测系统设计》一、引言随着工业自动化水平的不断提高，对生产线上产品质量的检测与控制要求也越来越高。

橡胶密封圈作为众多产品中的关键部件，其质量的优劣直接影响到产品的性能和寿命。

因此，设计一种高效、准确的橡胶密封圈检测系统显得尤为重要。

本文将详细介绍基于机器视觉的橡胶密封圈检测系统的设计思路、方法及实施过程。

二、系统设计目标本检测系统的设计目标为：实现对橡胶密封圈的高效、精确检测，主要包括尺寸、形状、表面缺陷等方面的检测。

同时，系统应具备高稳定性、高可靠性及易操作的特点，以满足工业生产的需求。

三、系统组成及工作原理基于机器视觉的橡胶密封圈检测系统主要由图像采集、图像处理、数据分析与控制执行四个部分组成。

1. 图像采集：通过高分辨率摄像头对橡胶密封圈进行图像采集，确保图像清晰、准确。

2. 图像处理：利用图像处理算法对采集的图像进行处理，提取出橡胶密封圈的尺寸、形状等信息，并对表面缺陷进行识别。

3. 数据分析：将处理后的图像数据与预设的标准数据进行比对，分析出橡胶密封圈的质量情况。

4. 控制执行：根据数据分析结果，控制执行机构对不合格的橡胶密封圈进行剔除或报警。

四、具体设计实现1. 硬件设计：（1）选用高分辨率、高帧率的摄像头，确保图像清晰度。

（2）配备稳定的照明系统，以提高图像的对比度和清晰度。

（3）设计合适的传输装置，确保橡胶密封圈能够平稳、准确地移动到摄像头下方。

（4）选用可靠的执行机构，如气动剔除装置或机械臂等，对不合格的橡胶密封圈进行剔除或报警。

2. 软件设计：（1）图像处理算法设计：采用数字图像处理技术，对采集的图像进行预处理、特征提取等操作，提取出橡胶密封圈的尺寸、形状等信息，并对表面缺陷进行识别。

（2）数据分析与比对：将处理后的图像数据与预设的标准数据进行比对，分析出橡胶密封圈的质量情况。

可利用机器学习算法对数据进行训练和优化，提高检测的准确性和效率。

（3）控制执行程序设计：根据数据分析结果，控制执行机构对不合格的橡胶密封圈进行剔除或报警。

基于机器视觉的卷烟质量检测技术研究一、引言随着经济的快速发展，消费者对生活品质的要求越来越高。

卷烟作为一种广泛使用的日用品，其质量更是受到广泛关注。

目前，众多卷烟生产企业为了提高产品的安全和质量，不断研究开发卷烟质量检测技术，实现对产品质量的准确检测和控制。

机器视觉作为一种高精度的传感器技术，具有成本低、检测速度快、专业性强的优点，因此已广泛应用于各个领域的质量检测和控制中。

本文将介绍基于机器视觉的卷烟质量检测技术，包括其工作原理、关键技术和应用现状等方面。

二、基于机器视觉的卷烟质量检测技术工作原理基于机器视觉的卷烟质量检测技术的工作原理是将卷烟制成的香烟通过特定的传感器，如相机等，获取其图像信息，并对其进行处理和分析，从而实现对卷烟质量的检测和控制。

该技术主要涉及卷烟滤嘴长度、烟支外观、烟丝纹理、烟丝密度等多项检测指标，检测过程主要分为以下几个步骤：1.图像采集：利用高分辨率相机等设备，对卷烟进行图像采集，获取原始图像信息。

2.图像增强：对原始图像进行相关的算法处理和图像增强，使卷烟图像更加清晰和鲜明。

3.图像分割：将卷烟图像中的烟支和滤嘴进行分离，为后续的分析和处理提供数据基础。

4.特征提取：对卷烟图像进行特征提取和分析，包括线性检测、纹理检测、形状检测、颜色检测等，以获取烟支长度、烟丝密度、烟丝纹理等多项参数。

5.检测判定：根据前期提取的多项特征参数，利用相关算法进行判断和检测，判断卷烟是否符合质量标准。

6.数据输出：将检测的数据结果输出给相关监控系统，实现数据监测和控制。

三、基于机器视觉的卷烟质量检测技术的关键技术1.图像处理技术：图像处理技术是实现卷烟质量检测的最基础和关键的技术。

图像增强、分割和特征提取等方面，需要利用专业的算法和大量的数据进行实现。

2.烟支和滤嘴的自动分离技术：将卷烟图像中的烟支和滤嘴准确地分离出来，是卷烟质量检测技术中的关键技术之一。

烟支和滤嘴分离技术可以利用形态学、边缘检测、区域生长等算法进行实现。

《基于机器视觉的橡胶密封圈检测系统设计》一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，机器视觉技术在工业检测领域的应用越来越广泛。

橡胶密封圈作为工业产品中的重要组成部分，其质量检测对于保证产品性能和安全至关重要。

本文旨在设计一种基于机器视觉的橡胶密封圈检测系统，以提高橡胶密封圈的检测效率和准确性。

二、系统设计目标本系统设计的主要目标是实现橡胶密封圈的快速、准确检测，包括尺寸、形状、缺陷等方面的检测。

系统应具备以下特点：1. 高精度：能够准确检测橡胶密封圈的各项指标，满足工业生产的需求。

2. 高效率：能够在短时间内完成大量橡胶密封圈的检测，提高生产效率。

3. 自动化：实现检测过程的自动化，减少人工干预，降低劳动强度。

4. 可靠性：系统应具有较高的稳定性，确保长时间运行不出现故障。

三、系统组成本系统主要由硬件和软件两部分组成。

硬件部分包括工业相机、光源、镜头、计算机等设备；软件部分包括图像处理算法、控制系统等。

（一）硬件部分1. 工业相机：用于捕捉橡胶密封圈的图像，要求具有高分辨率、高帧率、低噪声等特点。

2. 光源：提供稳定的照明环境，确保图像清晰、对比度高。

根据实际需求，可选择合适的光源类型和光源布局。

3. 镜头：配合相机使用，实现图像的放大、缩小、畸变校正等功能。

4. 计算机：运行图像处理算法和控制系统，要求具有较高的处理能力和存储容量。

（二）软件部分1. 图像处理算法：包括图像预处理、特征提取、图像识别等算法，实现对橡胶密封圈的各项指标进行检测。

2. 控制系统：控制相机的拍摄、光源的开关、计算机的运行等，实现系统的自动化。

四、系统工作流程本系统的工作流程主要包括图像采集、图像处理、结果输出三个步骤。

1. 图像采集：工业相机在计算机的控制下，对橡胶密封圈进行拍摄，获取清晰的图像。

2. 图像处理：通过图像处理算法对采集的图像进行处理，提取出橡胶密封圈的各项指标信息。

如通过边缘检测算法提取出橡胶密封圈的轮廓信息，通过图像识别算法判断橡胶密封圈是否存在缺陷等。

基于机器视觉的异型滤嘴检测系统设计【摘要】针对现有检测设备对滤嘴上带有凹陷图案的异型烟无法准确检测的缺陷，本文设计了一种基于机器视觉的异型烟检测系统。

该系统通过工业相机对异型烟滤嘴侧进行图像采集，运用图像处理技术对图像数据进行分析，并向控制系统发出剔除信号，在相应位置将不合格烟包剔除。

该系统灵敏度高，交互性强，满足异型烟检测的需要。

【关键词】机器视觉；图像处理；串行通信；异型烟0 引言随着烟草科技的进步，市场上出现了越来越多的滤嘴上带有凹陷图案的香烟。

在这种异型香烟的生产过程中，会有凹陷图案不完整的烟支存在，最终烟支的缺陷。

生产线上现有的烟支检测设备（机械式、光电式等）均没有对这种凹陷图案完整性的检测功能，目前还依靠人工抽检的方法来保证烟支质量，既增加了人力成本又不能保证所有烟支质量。

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉系统是指通过图像采集装置将摄取目标转换成图像信息，传递给图像处理系统，根据像素分布和亮度等信息，转变为数字化信号，机器视觉系统从这些信息中获取目标特征，然后根据预设的条件输出处理结果，进而根据判断结果控制执行机构进行相应的处理动作。

[1]本文设计的机器视觉检测系统，通过工业相机采集滤嘴端面图像，以st公司的32位单片机stm32f407为控制核心，基于c#的工控机程序为软件核心，采用工控机和下位机串行通信的主从式结构，对烟支滤嘴侧端面的图像进行分析和处理。

该系统高效地保证了异型烟的产品质量，提高了烟草行业的自动化程度。

1 系统硬件组成该检测系统由图像采集组件、控制器和增量编码器等外围设备组成，如图1所示。

图1 异型烟检测系统框图图像采集组件由led光源和cmos工业相机等组成，负责采集待检烟包滤嘴端面的图像并进行初步处理后传送给控制器。

led光源具有成本低、光强稳定、使用寿命长及免维护等优点，负责将待测烟包滤嘴端面照亮，并将凹陷图案与白色滤嘴形成鲜明对比；cmos 工业相机曝光时间短、功耗低，负责在烟包通过时对烟包滤嘴端面进行图像采集，如图2所示。

基于机器视觉的香烟滤棒圆度检测算法研究的开题报告一、选题背景与意义香烟滤棒圆度是影响香烟品质的一个重要因素之一，圆度越高则代表香烟滤棒的均匀性越高，抽吸时的口感也会更加舒适。

目前，香烟生产线上通常通过人工检测的方式对香烟滤棒的圆度进行质量控制，但这种方法成本较高，且存在着人为因素的干扰。

因此，基于机器视觉技术开发一套自动化的香烟滤棒圆度检测算法，将有助于提高产品质量、降低生产成本和提升企业竞争力。

二、研究内容本次研究的主要内容为：基于机器视觉技术开发一套香烟滤棒圆度检测算法，并通过实验验证其准确度和稳定性。

具体研究步骤如下：1. 研究香烟滤棒圆度的定义和计算方法，确定检测标准。

2. 设计并制作香烟滤棒圆度检测设备，用于采集香烟滤棒的图像数据。

3. 对采集到的香烟滤棒图像进行预处理，包括图像去噪、边缘检测、二值化等操作，以便于后续的圆度检测及显示分析。

4. 基于图像处理技术，提取香烟滤棒的圆周轮廓，并采用最小二乘法对其进行拟合，计算出圆度的数值。

5. 针对检测数据进行统计分析，评估检测算法的可靠性和准确度，并与人工检测结果进行比对。

三、预期研究成果本研究的预期成果主要包括：1. 成功搭建基于机器视觉技术的香烟滤棒圆度检测系统，实现图像采集和处理等基本功能。

2. 研发出一套稳定、可靠、高效的香烟滤棒圆度检测算法，能够准确地检测出香烟滤棒的圆度。

3. 在实验验证中，取得满意的检测精度和成果，并证明该系统在实际运用中的可行性和实用性。

四、计划进度本次研究的计划时间为12个月，主要分为以下几个阶段：1. 前期准备(1个月)：研究香烟滤棒圆度的定义和计算方法，采购设备和物料、制定实验计划。

2. 系统设计(2个月)：制作香烟滤棒圆度检测设备，完成相应的硬件、软件设计。

3. 数据采集与处理(4个月)：采集香烟滤棒的图像数据，进行预处理和特征提取等操作。

4. 算法开发(3个月)：设计实现香烟滤棒圆度检测算法，采用最小二乘法进行拟合计算。

基于机器视觉的异形零件识别装置设计一、引言机器视觉技术是一种能够模拟人眼进行图像识别和处理的技术，广泛应用于工业自动化领域。

异形零件识别是机器视觉技术的一个重要应用方向，它可以帮助企业提高生产效率和准确性。

本文将针对基于机器视觉的异形零件识别装置设计进行详细分析和讨论。

二、背景介绍在工业生产过程中，往往需要对异形零件进行检测和识别。

传统的人工检测方法存在效率低、准确性差等问题，而基于机器视觉的异形零件识别装置可以通过图像处理算法实现自动化检测和识别，大大提高了生产效率和准确性。

三、设计目标1. 实现对不同形状、尺寸的异形零件进行准确快速的识别；2. 提供友好的用户界面，方便操作人员使用；3. 具备较高的稳定性和可靠性，能够适应恶劣的工作环境；4. 具备一定的智能化功能，能够自动调整参数以适应不同场景。

四、系统组成基于机器视觉的异形零件识别装置主要由以下几个组成部分构成：1. 图像采集设备：用于采集待识别异形零件的图像，常见的设备包括工业相机、摄像头等。

2. 图像处理算法：对采集到的图像进行预处理、特征提取和分类等操作，以实现对异形零件的识别。

3. 控制系统：负责控制整个装置的运行和参数调整，通常包括硬件控制和软件控制两部分。

4. 用户界面：提供给操作人员使用的界面，可以通过界面设置参数、查看结果等。

五、系统设计流程1. 图像采集：使用图像采集设备对待识别异形零件进行拍摄，获取原始图像。

2. 图像预处理：对原始图像进行预处理，包括去噪、增强对比度、灰度化等操作，以提高后续处理算法的准确性和稳定性。

3. 特征提取：根据异形零件的特点，选择合适的特征提取算法进行特征提取。

常用的特征包括颜色、纹理、形状等。

4. 分类识别：将提取到的特征输入到分类器中进行分类识别。

常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、神经网络等。

5. 结果输出：将识别结果输出到用户界面，供操作人员查看和处理。

同时，根据需要可以进行数据存储和分析。

《基于机器视觉的橡胶密封圈检测系统设计》一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，机器视觉技术在工业检测领域的应用越来越广泛。

橡胶密封圈作为工业产品中的重要组成部分，其质量检测对于保证产品质量和安全生产具有重要意义。

本文旨在设计一种基于机器视觉的橡胶密封圈检测系统，以提高检测效率和准确性，满足工业生产的需求。

二、系统设计目标1. 提高检测效率：通过机器视觉技术，实现橡胶密封圈的快速、准确检测。

2. 保证检测精度：通过高精度的图像处理算法，确保橡胶密封圈的尺寸、形状、缺陷等参数的准确检测。

3. 降低人工成本：减少人工检测环节，降低人力成本，提高生产效率。

4. 自动化程度高：系统应具备较高的自动化程度，方便集成到生产线上。

三、系统设计原理基于机器视觉的橡胶密封圈检测系统主要包括图像采集、图像处理、数据分析与判断、结果输出等模块。

系统通过高分辨率摄像头采集橡胶密封圈的图像，然后通过图像处理算法对图像进行处理，提取出橡胶密封圈的尺寸、形状、缺陷等参数，最后通过数据分析与判断模块对参数进行判断，输出检测结果。

四、系统设计详细方案1. 图像采集模块：采用高分辨率、高帧率的工业相机，配合合适的镜头和光源，确保采集到的图像清晰、准确。

同时，相机应具备自动对焦、自动白平衡等功能，以适应不同的检测环境。

2. 图像处理模块：采用图像处理算法对采集到的图像进行处理，提取出橡胶密封圈的尺寸、形状、缺陷等参数。

常见的图像处理算法包括二值化、边缘检测、特征提取等。

3. 数据分析与判断模块：通过编程实现数据分析与判断功能。

根据预先设定的参数范围，对提取出的参数进行判断，判断橡胶密封圈是否合格。

同时，系统应具备报警功能，当检测到不合格产品时，及时发出报警信号。

4. 结果输出模块：将检测结果以可视化方式输出，如显示屏、计算机等。

同时，系统应具备数据存储功能，将检测数据保存到本地或云端，方便后续分析和追溯。

五、系统实现与优化1. 系统实现：根据系统设计原理和详细方案，编写相应的程序和算法，实现系统的各项功能。

基于机器视觉的水质监测系统设计随着社会的不断发展，环保意识得到大力宣传和推广，人们开始更加关注水质保护和监测。

而人工监测会受到人为因素影响，效率低且耗时长。

因此，随着科技的不断进步，基于机器视觉的水质监测系统应运而生。

一、水质监测系统设计的意义环境驱动是推动水质监测系统发展的原因之一，人类的日益增长的环境污染已经导致了严重的环境问题和人类健康问题。

对于水资源的保护，质量控制已经成为了全球范围内的主要议题。

同时，水质监测系统也具有很大的商业潜力。

在目前的市场上，许多企业经常需要在某些水体中进行水质监测，如将水质优劣作为水产、园林、饮料、供水等行业的指标来使用。

随着科技的发展，水质监测技术也在不断提高，而基于机器视觉的水质监测系统技术也是其中的一种。

二、基于机器视觉的水质监测系统的设计1. 识别方式目前机器视觉的水质监测系统大致分为两种分类方式，即光学识别方式和色谱分析方式。

光学识别方式是利用光学技术采集水质样本的图像信息，用计算机图像处理技术进行水质分析。

色谱分析方式是将水样直接进样到仪器中，通过分离、检测物质的方法进行分析。

2. 样本的采集在采集水样的时候，采用一些非毒性有机试剂对水样进行简单的处理，然后进行阴阳离子检测、氧化还原电位测定等一系列的物理和化学参数检测。

接着通过数据传输的手段将特定数据传输至计算机中，计算机将根据先前已经设计好的算法来进行搜寻与分析。

3. 分析方法分析变量主要为PH、DO、湍流、色度等变量。

在这些变量中，PH值和溶解氧是最重要的指标，而湍流、色度的测量数据则是监测的辅助指标之一。

判定水质好坏的依据主要是对PH值、溶解氧、COD浓度、原污染指数、氧化还原电势等进行比较。

三、基于机器视觉的水质监测系统的优势在与传统的水质监测相比，基于机器视觉的水质监测系统具有以下优势：1. 自动化程度高在采集数据和样品处理过程中，减少直接人员因素的干扰，使采集和处理过程更加自动化和高效。

总762期第二十八期2021年10月河南科技Journal of Henan Science and Technology 工业技术一种基于机器视觉的异形瓶盖定向排列的装置结构设计刘英杰　马子领（华北水利水电大学机械学院，河南　郑州　450045）摘　要：随着包装化程度的不断提高，对于异形瓶盖的定向排列的需求也在不断提升。

现有的机器采用纯机械处理的方法，只能针对具体尺寸形状的瓶盖进行排列。

为此提出一种基于机器视觉的异形瓶盖定向排列的装置，通过上位机对拍摄的图像进行视觉处理分析并将所得结果传递至控制系统，使其控制机械结构对瓶盖进行角度旋转并送至下一环节加工。

该装置不仅能使机械结构对瓶盖产生的损伤降到最低，而且扩大了设备的适用范围，提高了企业在市场中的竞争力。

关键词：异形瓶盖；机器视觉；排列规整中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2021）28-0065-03 Directional Arrangement Device Design of Special-Shaped Bottle CapLIU Yingjie　MA Ziling（North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou Henan 450045）Abstract: With the continuous improvement of packaging, the demand for directional arrangement of special-shaped bottle caps is also increasing. Existing machines use a purely mechanical processing method and can only be arranged for a specific size and shape of bottle caps. A device for directional arrangement of special-shaped bottle caps based on machine vision is proposed. The upper computer performs visual processing and analysis on the images taken and transmits the results to the control system, which controls the mechanical structure to rotate the bottle caps and send them to the next step for processing. The device can not only minimize the damage caused by the mechanical structure on the bottle cap, but also expand the scope of application and improve the competitiveness in the market. Keywords: special-shaped bottle cap；machine vision；arranged neatly随着个性化产品的出现，瓶盖的样式趋于多样化。