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。

根据饮料易拉罐罐盖制造生产线的工作环境和检测要求,研制了基于机器视觉的罐盖质量检测系统,实现了铝制罐盖瑕疵的自动检测和快速剔除。该检测系统由下盖装置、盖传送装置、光源与图像系统、视觉处理及控制系统、次品剔除装置等组成,铝制罐盖经下盖装置连续不断的进入盖传输区域,盖传输装置通过真空将罐盖吸附在传送带上,当罐盖通过成像系统时,光纤传感器触发工业相机和光源,获得高速罐盖图像,图像检测系统分析罐盖多个检测区域,电气控制系统根据图像检测结果分拣罐盖。通过实验测试证明:该视觉系统实时性好,可靠性高,有效地提高了罐盖检测生产线的工作效率。