导读:本文包含了机器视觉系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:机器视觉,相似性度量,阈值分割,遗传算法
机器视觉系统论文文献综述
柴钰,许继科[1]（2019）在《基于机器视觉的目标识别与定位系统》一文中研究指出为提高工业机器人抓取物品的速度,提出一个基于机器视觉的目标姿态识别与定位的检测方案。采用图像中值滤波技术消除灰度图像噪声,利用改进遗传算法(genetic algorithm,GA)与最佳直方图(KSW)熵融合的方法实现图像的分割,得到需识别的对象,经过边缘检测技术提取边缘,由欧氏距离度量法识别物体的位姿,根据矩特征计算图像物体的质心坐标,根据摄像机标定算法转换到世界坐标,设计GUI (图形用户界面)集成相应的功能。实验结果表明,该方案能够有效缩短识别与定位的时间。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年12期）
郑龙海,袁祖强,殷晨波,陈曦,刘久晨[2]（2019）在《基于机器视觉的建筑垃圾自动分类系统研究》一文中研究指出针对现有建筑垃圾分类不清,且自动化程度不高的情况,提出了一种基于机器视觉与称重技术相结合的分类方法,即将建筑垃圾中的木材和碎砖石进行标识分类。该方法首先利用带传动系统中的称重传感器测量经过物体的质量,并通过图像采集装置获取物体的左、右视图和俯视图,根据明暗信息恢复形状算法(SFS算法)获得物体表面高度,求取目标物体体积;然后把对应物体的质量与体积进行编号存储,经SVM分类学习后,能够有效地将建筑垃圾中常见的木头和砖石进行自动分类并回收利用。(本文来源于《机械工程与自动化》期刊2019年06期）
李尚仁,王春明,米高阳[3]（2019）在《基于机器视觉的焊缝表面下塌缺陷实时检测系统》一文中研究指出针对工件焊缝表面下塌缺陷检测精度低、效率低的问题,设计了一种基于机器视觉的焊缝表面下塌缺陷检测系统,代替人工检测。利用QT5.9开发软件界面,通过配置CCD相机与辅助光源对焊缝图像进行实时采集,并提出了针对焊缝表面下塌缺陷增强、分割、提取、识别的组合算法。使用改进的GrabCut算法解决了焊缝下塌缺陷与背景分割的难题,实现了对焊缝下塌缺陷的快速精确识别。试验结果表明,系统测量精度为0.02 mm~2,可以对焊缝表面下塌缺陷实现实时、精准、稳定的检测识别。(本文来源于《焊接技术》期刊2019年11期）
杨莹[4]（2019）在《基于机器视觉的公路隧道图像快速采集系统》一文中研究指出本文旨在研发一套基于机器视觉的公路隧道图像快速采集系统,该采集系统包括:图像采集系统、惯性导航系统、数据存储与处理系统、供电系统四个子系统,完成对隧道表面状态细节的高清图像采集,匹配智能化的计算机识别软件,满足各种等级公路隧道的日常、定期、专项检测要求。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年22期）
张佳鹏,杨莹,郭晓澎,曹桂芳[5]（2019）在《基于机器视觉的高速公路收费车型识别与异常车辆辨识系统》一文中研究指出本文研究的基于机器视觉的高速公路收费车型识别与异常车辆辨识系统基于图像特征、神经网络技术,提取车牌号、车型、品牌、颜色、轴型等车辆特征信息,识别出收费车型,应用大数据分析手段,融合收费车型数据、车辆微特征数据、历史车辆特征记录、稽查系统黑名单等多源数据,辨识出非法改装车辆、车牌车辆信息不符车辆、历史缴费黑名单车等异常车辆,为高速公路收费和稽查提供数据支撑和依据。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年21期）
唐灏,吴曙光,许日斌,周漪清[6]（2019）在《继电保护开关状态机器视觉识别系统》一文中研究指出继电保护压板开关状态检测装置采用图像采集传感器替代人眼获取保护测控屏上的压板开关图像,经图像识别技术处理后获取压板开关状态特征。将当前提取到的压板开关状态特征与数据库中预存的压板开关状态进行匹配,从而实现压板开关投退状态自动检测。相比于现有的人工检测,图像识别技术可以准确地提取当前压板开关状态特征,通过与预存标准状态相比,实现异常压板开关状态定位及告警功能,使得电气控制柜继电保护压板开关状态检测变得更加敏捷,在电气压板开关控制出现故障时能在第一时间快速定位故障设备。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年11期）
戴斌宇,吴静静[7]（2019）在《基于机器视觉的定子表面缺陷检测系统研究》一文中研究指出为了解决定子人工检测效率、精度低的问题,设计了一套基于机器视觉的定子外观缺陷检测系统,该系统由硬件系统和软件系统两部分组成。针对定子表面图像背景复杂、内部干扰多等问题,使用最小二乘法提取圆形ROI,并提出一种基于连通域特征组合的干扰抑制算法,通过分析连通域最小外接矩形的形状和位置特征来抑制干扰;然后提出一种基于轮廓拓扑结构分析的掩模生成算法,并利用图像差分法提取缺陷进行分析判断。试验结果表明,该检测系统的稳定性和实时性良好,基本满足工业检测要求,具有很好的实用价值。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年10期）
杨彩霞,唐邵旺,李文芳[8]（2019）在《基于机器视觉的绕包电磁线缺陷检测系统设计》一文中研究指出针对目前电磁绕包过程中,对缝不准确,二层重迭率变化大、外观凹坑及划痕缺陷等质量问题,提出了一套完整的视觉在线检测系统,对绕包工艺不良实时检测和测量,对严重超出工艺范围的产品进行报警,保证产品质量。采用先进的CCD图像传感器和机器视觉技术,利用BLOB分析算法将采集的RGB图像相同像素的连通域进行分析,并根据缺陷特征对图像进行分割。同时,针对对缝宽度,重迭距离等进行精确测量,实验数据表明,该系统测量精度为0.025mm,可支持600RPM高转速,产品外观缺陷检出率达到95%以上。(本文来源于《电子制作》期刊2019年21期）
张洪铭,葛晓宏,李辉[9]（2019）在《机器视觉的电镀卫浴产品划痕检测系统》一文中研究指出为解决人工检测电镀卫浴产品表面划痕存在的漏检、效率低等问题,提出基于机器视觉的电镀卫浴产品表面划痕检测系统。利用工业相机采集电镀卫浴产品缺陷图像,通过调整相机和产品的夹角并设计暗室照明环境解决电镀卫浴产品成像倒影、局部曝光问题;通过高斯滤波算法去除背景噪声,采用正弦带通滤波器和傅里叶变换将图像从空间域转换频域后经过阈值分割提取缺陷区域。实验结果表明,划痕检测系统能够检测出表面划痕长度在0.4 mm以上的缺陷,准确率达到96%,检测时间控制在350 ms左右,满足检测要求。(本文来源于《厦门理工学院学报》期刊2019年05期）
[10]（2019）在《KINEYE~?3D机器视觉系统》一文中研究指出(本文来源于《2019中国铸造活动周论文集》期刊2019-10-28）
机器视觉系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对现有建筑垃圾分类不清,且自动化程度不高的情况,提出了一种基于机器视觉与称重技术相结合的分类方法,即将建筑垃圾中的木材和碎砖石进行标识分类。该方法首先利用带传动系统中的称重传感器测量经过物体的质量,并通过图像采集装置获取物体的左、右视图和俯视图,根据明暗信息恢复形状算法(SFS算法)获得物体表面高度,求取目标物体体积;然后把对应物体的质量与体积进行编号存储,经SVM分类学习后,能够有效地将建筑垃圾中常见的木头和砖石进行自动分类并回收利用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
机器视觉系统论文参考文献
[1].柴钰,许继科.基于机器视觉的目标识别与定位系统[J].计算机工程与设计.2019
[2].郑龙海,袁祖强,殷晨波,陈曦,刘久晨.基于机器视觉的建筑垃圾自动分类系统研究[J].机械工程与自动化.2019
[3].李尚仁,王春明,米高阳.基于机器视觉的焊缝表面下塌缺陷实时检测系统[J].焊接技术.2019
[4].杨莹.基于机器视觉的公路隧道图像快速采集系统[J].电子技术与软件工程.2019
[5].张佳鹏,杨莹,郭晓澎,曹桂芳.基于机器视觉的高速公路收费车型识别与异常车辆辨识系统[J].电子技术与软件工程.2019
[6].唐灏,吴曙光,许日斌,周漪清.继电保护开关状态机器视觉识别系统[J].计算机产品与流通.2019
[7].戴斌宇,吴静静.基于机器视觉的定子表面缺陷检测系统研究[J].传感技术学报.2019
[8].杨彩霞,唐邵旺,李文芳.基于机器视觉的绕包电磁线缺陷检测系统设计[J].电子制作.2019
[9].张洪铭,葛晓宏,李辉.机器视觉的电镀卫浴产品划痕检测系统[J].厦门理工学院学报.2019
[10]..KINEYE~?3D机器视觉系统[C].2019中国铸造活动周论文集.2019