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一种基于机器视觉的点胶质量检测方法
本发明公开了一种基于机器视觉的点胶质量检测方法,包括以下步骤:首先,获取点胶操作前和后的焊盘图像;其次,利用图像处理算法处理两张图像,去除背景的干扰后提取出胶滴的图像;再次,利用 Blob 分析算法求取胶滴的点胶参数,包括胶滴面积、中心点坐标以及形状因子;最后,根据点胶质量评价模型来求取胶滴的点胶质量。通过将胶滴的点胶质量与阈值相比较,确定点胶质量是否合格。本发明方法可以有效地应用到具有复杂背景图像、高速高频点胶过程的点胶一致性检测以及点胶质量检测中。
华中科技大学 2021-04-14
烟草行业制丝烟气机器视觉检测技术
该检测技术目前主要能力有烟丝宽度检测、烟丝结构检测、烟叶霉变检测、污损图文识别、雾化效果检测、烟气成团性检测等,并且实现了在线检测防潮、多频次、样本复杂等检测难点;解决了目前行业内容人工取样检测效率低下、人工观察不及时、无法实现人工检测等难题,在行业创新性上具有重要意义。
山东产业技术研究院(青岛) 2023-05-16
视觉跟踪智能化焊接机器人系统
自主知识产权,国产品牌六关节工业机器人系统,与激光视觉系统相配合,可以实现非结构化环境及不易于进行示教再现场合的焊接作业,适于复杂焊缝焊接及非批量的特殊情况焊缝智能化跟踪焊接作业。是典型的智能化高端机电装备系统,具有广泛的应用领域。 机器人系统
南京工业大学 2021-04-14
基于视觉认知分析的机器人智能环境感知研究
机器人产业在过去十年中得到了长足的发展,有效提高机器人的智能感知能力,是未来数年内进一步推动该产业发展的关键所在。机器人的智能认知能力,是指通过人工智能理论和技术,赋予机器人一种类似人类的高层认知能力,从而使得机器人可以自己适应复杂多变、具有较强不确定性的自然场景。本项目拟在前期计算机视、听觉认知算法研究基础上,进一步探索机器多模态认知关键技术在机器人环境感知问题中的具体应用。1.&n
南京大学 2021-04-14
基于视觉支持的并联机器人抓取系统研发
成果简介:自从柔性自动化生产线得到大规模应用,并联 机器人以其快速性、稳定性和准确性被广泛应用于分拣、包装、 抓取、装配等领域,具有刚度大、承载能力强、精度高、自重 负荷比小及动力性能稳定等一系列优点。 其主要功能包括:通过视觉传感器获取目标图像,经过特 征提取和匹配计算出末端执行器与目标物体之间的相对姿态, 辅助机器人对目标的快速准确抓放操作。将视觉识别技术应用 到
合肥工业大学 2021-04-14
高精度焊件机器人视觉智能跟踪新技术
项目概况 目前,国内外大量应用弧焊机器人系统从整体上看基本都属第一代或准二代焊接机器人 系统。由于焊接路径和焊接参数是根据实际作业条件预先设置的,在焊接时缺少外部信息传 感和实时调整控制功能,这类弧焊机器人一般不能应对焊接作业条件严格的稳定性要求,焊 接时缺乏“柔性”,表现出明显的缺点。在实际弧焊过程中,焊接条件是经常变化的,如加 工和装配等误差会造成焊缝位置和尺寸的变化,焊接过程中工件受热及散热条件改变会造成 焊道变形和熔透不均。 为克服机器人焊接过程中各种不确定性因素对焊接质量的影响,提高机器人作业智能化 水平和工作的可靠性,要求弧焊机器人系统不仅能实现焊接参数的在线调整,且能实现焊缝 的自动实时跟踪。已完成铝镁硅合金框架弧焊机器人柔性工作站焊缝智能跟踪与图象处理技 术,使企业塞拉门设计制造的技术水平达国际先进水平。 本项目具有国际先进水平,拥有自主知识产权。 主要特点 已完成的项目,塞拉门框架的材料为铝镁硅合金,材料特殊、框架尺寸较大,焊点多 而短、焊接质量要求高,故解决柔性夹具设计、实现两面焊接、满足多系列多规格门框尺 寸的要求是体现了成果的先进性; 铝镁硅合金框架弧焊机器人柔性工作站所包括的柔性夹具、焊缝智能跟踪与图象处理 技术,使企业塞拉门设计制造的技术水平达国际先进水平,体现了成果的创造性。 技术指标 国内城市轨道车辆、高速列车的迅猛发展使得城轨门生产逐年猛增,品种不断翻新,但 铝镁硅合金框架等主要零部件仍为手工焊接。由于手工焊接依赖于工人的技术水平,效率低, 焊接质量欠佳,优质品率低,是制约我国城轨门产品升级的关键技术。 首选企业的高精度焊件达到:焊缝识别误差 600×600 像素, ±0.25mm,±0.20mm;焊 枪姿态误差,±0.045mm,±0.040mm;其它误差(包括焊丝变形误差、工件热变形误差、焊 接电流误差等),±0.030mm,±0.020mm;视觉跟踪综合误差,±0.5mm,±0.35mm。 市场前景 成果实施后使用单位使用前手工焊接的 1.2 万件/年,达到 4 万件。按人工焊接生产水 平,支出费用为 72 万×3.5=252 万,机器人的投入成本 1 年半内可收回,且可满足使用单位 近 3-5 年的发展需求。 按近几年使用单位产品产量的增长速度,2009-2010 年产量可达 5.5 万件,2 台机器人 工作站每年可生产 5.68 万件,完全满足生产要求。若仍用人工焊接则成本支出为 72 万 ×4.6=331.2 万元,而机器人工作台投入费用为零。企业每年可新增产值 4-5 亿元,利税 1.2-1.5 亿元。 市场应用方面已具备推广应用的基本条件,该成果的完成,不仅可以提升企业高精度特 材焊件设计制造的技术水平,提高企业技术创新能力和提升产业集聚度,使产品达同行业国8 内领先或国际先进水平,且可成为企业现代先进制造工艺与装备工程应用的一个亮点。通过 开发研制,真正体现了产学研合作的现代高等教育理念,在高校和企业中锻炼出一批机器人 研制方面、具有实战经验的科技人才。
南京工程学院 2021-04-13
SPEOS光环境模拟仿真与视觉工效学分析软件
产品详细介绍SPEOS光环境模拟仿真与视觉工效学分析软件SPEOS是法国OPTIS公司开发的功能强大的专业用于光学设计、环境与视觉模拟、成像仿真、视觉工效学分析系统应用的照明和光学环境模拟仿真工效学分析系统工具,完全兼容CATIA、UG(NX)、Creo Parametric(pro/E)和Spaceclaim等国际标准的CAD平台,强大的解决方案提供完美的可视化光学系统和直观的人机交互平台,其仿真技术已经广泛用于航空、航天、军工、汽车、轨道交通、通用照明等工业领域的研究机构和知名公司。  SPEOS是全球唯一整和装备结构进行光机系统的模拟仿真设计软件,是全球唯一可依据人眼视觉特征和材料真实光学属性进行场景仿真和视觉工效学仿真分析的专业软件。同时SPEOS提供国际领先的数据库包括:材质库、光源库、涂料库及相关各种光度、色度学标准。SPEOS材质光学属性库提供的玻璃、塑料、铝材、皮革、纺织品已达10000多种,并以全球原材料生产厂家的材料型号编码进行分类。光源库可提供大约10000多种,有Osram. Citiazen、Nichia、GE、Vishay、Lumileds等各国大型照明设备厂生产的LED、LCD、白炽灯、日光灯、弧光灯及各种专用灯光源等,并以全球灯具生产厂家的出厂型号编码进行分类;SPEOS标准数据库库提供目前全球通用的22个光度学和色度学标准和相关细则。同时系统通过CIE的标准认证、内嵌ISO和CIE国际标准的专业光学环境模拟与仿真分析,全天候外部环境光源数据库可提供标准的基于国际CIE标准下的天空环境库,基于CIE标准提供日光模型,可再现任何地理位置的天空光谱亮度,管理远距离成像状态下外界环境光对光学仿真的模拟影响。  SPEOS光学仿真软件基于可视化产品三维模型,直接采用数字化样机,使用虚拟环境仿真平台和津发科技ErgoVR人机工效分析平台,进行视觉工效虚拟分析和人因环境评估,在产品的初步设计和详细设计阶段对方案进行可行性验证,实现在设计前期发现、反馈和处理问题;同时,系统通过SPEOS数据同步模块插件结合ErgoLAB人机环境测试云平台可以实现在不同光学仿真模拟环境下对装备及系统进行客观定量的人因与工效学分析与人机交互评价,包含不同光环境下的大脑认知反应(EEG高精度脑电与脑机交互、fNIRS高密度近红外脑功能成像)、视觉加工(Eyetracking眼动轨迹与视线交互)、生理变化(HRV、EDA/GSR、RESP、EMG、PPG、SpO2、ECG、TEMP/SKT、EOG等)、行为动作与面部表情识别(A/V行为与表情音视频、Motion动作捕捉)、生物力学(拉力、握力、捏力、压力)、人机交互数据(包含如桌面与网页终端界面交互行为数据以及对应的键盘操作,鼠标点击、悬浮、划入划出等;移动终端界面交互行为数据以及对应的手指行为,如点击、缩放、滑动、翻页等;VR终端界面人机交互行为数据及对应的双手操作行为,如拾取、丢弃、控制等)、虚拟环境时空状态监测(包含如实时监测分析VR虚拟时空下的行走轨迹、访问状态以及视线变化、情绪变化、交互操作行为等)等客观量化数据进行人因测试与工效学分析评价,实现装备与系统研发的全生命周期管理,帮助客户提升研发设计能力,科学、有效指导新产品的研发设计,高效、高精度分析预测产品性能,降低样机数量和试验次数,从而节省成本、缩短周期,大幅度提升产品的市场竞争力。SPEOS 汽车照明设计模拟软件1.完善的材质资料库SPEOS 内建丰富的材质资料库,内容不单只有表面特性,甚至实体的 物理特性都能够表现出来。也可以 透过自行设定参数,来模拟特殊材 质的需求。快速简易的光源设定.2.SPEOS提供各式的光源资料下载,这些Model 包括灯泡,灯杯,灯壳甚至灯丝都已建立完成,也具有完 整的材质与发光属性设定。透过切 换可以调整不同颜或亮度,也可 以自行建立想要的光源.精准的模拟结果 .3.SPEOS在进行模拟时,是考虑到实体与表面特性两者的,因此比起其他的模拟软体增加更多准确性。因为与CAD整合的关系,所以可以将模拟结果贴附到3D,与实际 Model做比对,使用上更直觉互动光迹与逆追迹4.SPEOS的互动光迹功能,可以让使 用者快速了解光线与Model作用的 情况。而逆追迹可以在模拟结果完成之后,找出目标区域内的光线的 来源与作用部分,快速找到设计上 的问题点。丰富的法规资源。5.SPEOS的提供数十种常用的法规资源供使用者下载,并且会随时更新容,并新增法规增数量。使用者可以很快的得到验证的结果,并且反覆验证。6.OSD(Optical Shape Design) 是 Optis 公司为设计光学结构所开发的模组,Optis除了光学模拟以外, 也开始跨足设计的领域。例如反射面,透镜,导光条等等的结构,都可以透过这个模组来完成。OSD模组也保持与CAD结合的特性,能保留参数,切换模组.7.OSD模组有何优点?保留参数,因此可以更快速的进行设计变更。 挂载在GSD和PD模组下,因此可以与几何的功能相互作用可以使用几何量测自由切换LUM模组,减少CAD与光学软体间转档问题.可以输入光形范围来产生反射面。直接建构实体,减少补面的时间。 直觉式的法规检验,可以很快找出问题原因。拟真的视觉模拟效果。8.SPEOS的视觉模拟(VE)可以用来模 拟车灯实际点亮的效果,与 Rendering 不同的是,这个模拟是 以物理特性去运算的结果,也可以看到不同环境光源,眩光效果等等。
北京津发科技股份有限公司 2021-08-23
高密度高性能并行计算平台
高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联;采用异构并行计算框架,实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡;提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。 该计算平台相对于传统的服务器系统具有体积小、重量轻、功耗低、计算能力强的优点。由于CPU适合逻辑业务、DSP适合粗粒度的并行计算、GPU适合规整数据的细粒度计算,所以通过CPU刀片、DSP卡、GPU卡数目的组合配置,可适合多种、不同类型的计算业务。 1. 硬件环境 硬件环境为6U高标准的服务器,最多可支持三类(CPU/DSP/GPU/)、9张板卡。在板卡间提供网络和PCIE的高速数据总线,示意图如图1所示。 平台硬件包括一个主控板和8个扩展插槽。主控板集成1片Intel i7的CPU;8个扩展插槽可插CPU刀片、DSP板卡、GPU板卡及其任意组合。因此即可组成小型的PC集群,也可以组成高性能的GPU服务器、DSP服务器,或它们之间的组合。该硬件平台还可通过InfiniBand高速网络进行扩展,最大可形成20个服务器互联的统一的软硬件系统。 2. 软件环境: 平台中的CPU主要起控制作用,计算任务主要由DSP和GPU承担。针对高密度计算资源,通过软件框架屏蔽硬件差异。软件框架如图2所示。 平台提供动态链接库,封装任务的调度、CPU与DSP之间的通信、CPU与GPU之间的通信等功能。用户在动态链接库基础之上进行二次开发,实现自己的业务逻辑。 3. 参数指标: ? 单台计算能力:插8张DSP卡,做快速傅里叶变换(FFT),相当于40台8核Intel i7计算机的计算能力;插4张GPU卡,做场强计算,相当于50台Intel i7计算机的计算能力; ? 尺寸:6U标准高度,(420±0.6)mm×(256±1)mm×(≤500)mm(宽×高×深);重量:<35公斤;功耗:<1000瓦。 图1高密度高性能并行计算平台硬件示意图 图2高密度高性能并行计算平台软件框架
电子科技大学 2021-04-10
基于云计算的虚拟实验室系统
随着信息技术的发展,传统的实验教学环境由于自身环境的静态性、实验资源的有限性, 使得它无法满足计算机实验教学的要求。 一方面,单纯的客户机升级也不能完全满足不断增长的需求,另一方面,各个教育系统 (学校) 中的服务器资源未充分利用。云计算能够通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的计 算资源,为资源整合、按需付费、虚拟化和服务提供了很好的解决方案。本项目将各教育子系 统中的服务器资源构建为一个教育云平台,从而满足师生员工的计算机实验教学等工作。 本系统针对不同类型 (校外用户的单个计算机资源需求和校内用户基于实验室的批量计 算机需求) 的用户需求,以先进性、实用性、前瞻性、可扩展性为设计思路,采用资源按需分 配、动态调整的管理方式将数据中心的存储资源和计算资源合理的分配给不同类型的用户。 特别地,本系统所构建的云计算虚拟实验室系统,能够按需动态配置教学实验环境,为每 个学生的每门实验课程定制一个个性化的实验环境,并便于教师动态设计不同的实验内容,从 而能够促进现有计算机教学实验资源的共享,实现师生之间的实时互动,建立一个有效的网上 学习通道,进而提升实验教学质量。
华东理工大学 2021-04-11
高密度高性能并行计算平台
高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联;采用异构并行计算框架,实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡;提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。
电子科技大学 2021-04-10
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