论文研究基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统研究 .pdf

设计与实现了一套激光视觉引导的焊缝自动跟踪系统，包括系统的整体硬件构成和关键算法。在工业机器人末端安装激光视觉传感器构成焊缝跟踪系统的硬件部分。采用小波变换滤除焊缝图像噪声，采用改进的Steger算法

该系统主要由清扫头、机器人驱动装置、反射棱镜、CCD像机、图像监视器和计算机等组成。可以把管道内壁裂纹、砂眼、焊缝、疵病等图像信息检测并摄录下来, 并通过监视器随时观察, 经计算机进行图像处理与识别,

基于机器视觉对苹果进行在线检测分级，包括苹果图像处理和大小形状、颜色、缺陷分级算法。

基于机器视觉的大型复杂结构件在线质量检测研究，张彦如，陈莉，为实现机器视觉在大型复杂结构件质量检测上的应用，首先，构建了大型复杂结构件视觉检测系统的硬件架构，通过不断移动图像采集设

设计一种能够应用于不同规格产品缺陷检测的软件,以满足中小企业对于不同产品质量检测需求。在分析传统缺陷检测系统技术的基础上,利用PYTHON语言,将阈值率定设置、ROI标识、算法优选、机器学习及持久化存

基于改进PCA算法的工件表面纹理缺陷分割，周友行，喻思亮，光照不均匀在机械加工零件表面缺陷视觉检测中是一大问题。为有效地提取出其表面的纹理刮伤等缺陷，本文通过对零件表面纹理分类与

鉴于现有矿用钢丝绳监测方法效率低、易误判等问题,将基于机器视觉的无损监测方法,应用于矿用钢丝绳无损监测系统,在不影响钢丝绳使用的情况下,测定钢丝绳的状态特性,并根据相关国家标准对钢丝绳的使用状况和剩余

为解决煤炭分选过程中杂物对生产的影响及由此产生的各种问题，设计了基于深度学习和机器视觉的集煤中杂物智能识别、定位和分拣于一体的杂物智能分选系统。该系统建立了基于语义分割的像素级杂物识别模型，计算成本比

基于计算机视觉的水果分级自动化系统研究，张俊雄，荀一，研究了基于计算机视觉的水果分级技术并建立了双通道的实时自动化分级系统。水果视觉分级过程包括水果图像采集，图像处理，水果位

本文首先设计了智能小车系统平台，介绍了自主设计的智能小车系统的各个组成部分和功能，搭建了一个基于单目视觉反馈的智能小车系统