基于机器视觉的涂胶质量在线检测技术,目的在于为汽车制造企业提供一种高实时的汽车前盖机器人涂胶质量在线检测手段,帮助企业在更好地控制涂胶质量的同时降低其生产成本。在研究过程中,首先根据系统的性能指标和技术要求确定了涂胶质量在线检测系统的总体方案,并对硬件系统的关键设备进行了选型设计,然后针对汽车前盖机器人涂胶的特点研究了图像处理和分析算法,为实现实时在线检测,提出了基于广义回归***网络的涂胶信息预测算法,再根据系统的功能要求开发了涂胶质量在线检测软件,后对设计的在线视觉检测系统进行了性能验证实验。

针对传统灯检检测精度低,人力成本高的问题,研究了基于机器视觉的大输液中可见***在线检测系统的关键技术。利用高速旋转装置,获取运动目标的序列图像。根据图像间的交互方差系数MV建立序列图像的背景,利用背景差分提取检测目标。综合质心迭代算法和卡尔曼滤波器实现了运动目标的跟踪,根据运动轨迹方向确定可见***是否存在,排除气泡的干扰。实验结果表明该系统能够有效地实现大输液中可见***的实时检测功能。

质量控制：如药瓶完成灌装后，测量灌装是否达到基准线；字符条码检测和二维码识别：读取条形码、2维矩阵码或打印字符，并验证标签内容和正确的方位；生产控制：检查每个药盒里的说明书是否遗漏或者总生产***的数量；机器视觉检测在食品饮料行业中的应用啤酒/饮料行业的包装技术迅猛发展，在高速包装线上，机器视觉检测扮演着不可或缺的角色。对于食品饮料生产制造企业而言，其生产自动化程度越来越高，对产品质量、生产效率的要求也越来越严格。