简介：摘要：电子元器件是电子元件和小型的机器、仪器的组成部分。其通常由若干个零件构成，是电容、晶体管、游丝和发条等电子器件的总称。随着材料技术、器件技术和电路设计等综合技术的迅速发展，电子装置变得越来越复杂。这就要求电子元器件必须具有可靠性高、消耗功率小、质量轻、小型化和成本低等特点。而电子元器件的表面缺陷将会直接影响电子元器件的可靠度和产品的合格率，甚至影响各种电子装置在使用上的品质和性能表现。因此，为了确保这些电子元器件的品质，对电子元器件表面缺陷的检测是必不可少的。

简介：摘要：现阶段，我国社会不断进步，随着信息技术的快速发展，电子产品更新速度大幅提升，各类电子元器更具集成化和微型化特点，进一步增加了电子元器件检测难度。在传统检测工作执行上，主要以目标检测手段应用为主，所得到的图像分辨率较低，信息量明显不足。为此，人们引进了基于机器视觉的电子元器件检测系统，对应的检测效率和质量大幅提升。

简介：摘要：随着自动驾驶和辅助驾驶技术的迅速发展，车道线检测作为智能交通系统中的关键技术之一，受到了广泛的关注。本文针对基于机器视觉的车道线检测技术进行了综述。首先介绍了车道线检测的背景和意义，其次探讨了车道线检测的挑战和难点。随后，对车道线检测的基本流程进行了详细介绍，包括图像预处理、特征提取、车道线识别和跟踪等步骤。然后，对常用的车道线检测算法进行了分类和比较，并详细讨论了各种算法的优缺点。最后，对未来车道线检测技术的发展趋势进行了展望。

简介：摘要：在工程实际施工过程中，建设方或施工方仅侧重检测混凝土的内在性能，往往轻视甚至忽视对混凝土表观成型质量的检查。传统的混凝土表观成型质量的检测是通过目视检查的方式，对混凝土表观成型质量进行一个大致的判断。这种检测方法的标准不统一，检测过程中随意性和主观性大，且检测结果很难形成完整的检测报告和资料，对后续建筑结构的质量责任追查和检修维护造成极大的困难。本文对不同特征和类型的混凝土表观质量缺陷的成因进行了分析。然后对深度学习的理论基础进行了相关的概述，对卷积神经网络的结构以及相关组成进行了具体的介绍。最后，提出基于机器视觉的混凝土表观质量检测方法。

简介：摘要：随着科学技术的发展及无人驾驶技术的成熟，智能车辆成为了当前研究的热点。本文基于此，首先对智能车辆技术发展情况做了概述，并探究了如何在机器视觉辅助下对道路障碍物进行检测，以期为相关行业研究人员进行指导和帮助。

简介：摘要：轴承是机械行业中非常重要且应用十分广泛的转动部件使用率高而且广泛，因此轴承也叫做“机械工业的关节”[1]；轴承在现在的生产批量大、精度要求高。检测要求技术高，选择合适的检测方法显得尤为重要，机器视觉检测技术具有非接触、速度快、精度高且成本相对低廉等优点，在许多精度高的零件检测中应用广泛，因此，机器视觉检测技术替代人工检测，能够进一步提高企业生产效率和检测精度，使用工业相机采集轴承套圈环形内外表面图像，将机器视觉技术应用于轴承环形表面尺寸的检测[2]。

简介：摘要：随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术也越来越成熟，在各个行业中得到了广泛的应用。机器视觉系统是利用计算机来代替人类的眼睛来完成对图像的各种测量和判断。文章主要阐述了机器视觉技术的基本原理、主要组成因素、算机视觉技术的应用现状，并对其在工业和光学加工检测中的应用进行了研究。

简介：摘要 利用机器视觉检测技术对锅炉筒体鼓包变形试件进行测量并与传统检测方法进行对比，测量结果显示，机器视觉检测技术能准确地检测锅炉筒体变形量，获取变形区域的变形边界、区域面积，分析变形截面的变化趋势，相比传统检测方法更准确且应用范围更广。

简介：摘要 利用机器视觉检测技术对焊接试件进行测量并与传统检测方法进行对比，测量结果显示，机器视觉技术能准确的捕捉焊缝区域，描绘焊缝横截面的轮廓曲线，检测焊缝余高、宽度、错边量等基本参数，相比传统检测方法更准确且应用范围更广。

简介：摘要：基于机器视觉的钢铁材料裂纹无损检测方法是一种现代化、高效的检测技术。它利用光学成像、红外成像、激光扫描和X光成像等技术，对钢铁材料表面的裂纹进行实时、高精度的检测。与传统的磁粉、渗透、超声波和射线检测方法相比，基于机器视觉的裂纹检测具有更高的检测速度、更好的稳定性和更低的误报率。通过设计合适的硬件设备和软件算法，机器视觉裂纹检测系统可以实现图像预处理、裂纹特征提取、分类识别和结果输出等功能。在钢铁厂生产线、钢结构桥梁、高速铁路轨道和大型钢铁设备等领域，基于机器视觉的裂纹检测技术已经得到了广泛应用。随着深度学习和人工智能技术的发展，未来机器视觉裂纹检测技术将实现更高速、更精确、更稳定的发展。

简介：摘要：目前，我们的经济处于一个高速发展的时期，伴随着科技的飞速发展，各种类型的电子元件都朝着一体化、微型化的方向发展，这给电子元件的检测带来了更大的困难。在以往的检测工作中，多注重对物体检测方法的运用，所得影像解析度不高，且包含的信息也比较少。因此，研究人员引入了以机器视觉技术为基础的电子元件检测方法，大大提高了检测的效率与品质。

简介：摘要：随着电网的进一步发展，对电力设备运行可靠性提出了新的要求。电缆偏心度检测是衡量电缆质量好坏的重要环节，电缆偏心会使电缆绝缘层的有效厚度及电缆性能大大降低，甚至造成安全事故。因此电缆偏心检测有着非常重要的实际意义。目前的电缆偏心度的检测方法或多或少都存在一定的弊端，要么是破坏式检测，要么检测精度很低，要么不能实时性检测。机器视觉即用机器代替人眼，模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通知执行装置完成操作。为了克服这些弊端，结合机器视觉感知技术，本文提出了一种基于机器视觉感知技术电缆偏心度检测方法。

简介：

简介：摘要：随着科学技术的发展，机器视觉检测技术已被越来越多地应用于工业生产中，如缺陷检测、材料性能检测、尺寸测量等。它具有高速度、高精度、可重复性等优点，在很多领域得到广泛应用。医药行业是一个技术要求高，产品种类多，批次少的行业，这些特征导致了医药产品在外观质量检测方面出现一些问题，例如：检测精度不高、检测速度慢、检测结果易受干扰等。这些问题很大程度上限制了医药行业的发展。在医药行业，机器视觉技术能满足产品质量检测要求，提高生产效率，降低生产成本等，对企业在市场竞争中起到举足轻重的作用。

简介：摘要轨道的几何参数的检测是列车能够安全运行的基本保障。但列车在低速连续运动时进行轨道几何参数检测的过程中受到了陀螺仪和加速度计累计误差的影响，使得最终检测结果的精确度就受到明显的影响而降低。本文采用机器视觉与惯性信息融合的轨道几何参数检测方法以解决上述问题，在轨道几何参数检测的时候先将多个传感器融合在一起，然后再通过卡尔曼滤波算法对机器视觉检测和惯性信息进行融合，提高了轨道几何参数检测结果的精度，最后在通过相应的测量平台对机器视觉与惯性信息融合的轨道几何参数检测进行相应的试验验证，结果表明本检测方法的测量精度比常规的惯性测量精度高5倍左右。

简介：摘 要：零件在大规模生产中难免会产生缺陷，而目前对于精冲零件的缺陷检测绝大多数使用的是传统的人工抽样检测的方法，这种方法不仅效率低下，而且容易出错，不适宜现代智能化制造的发展要求。对于精冲零件的断面特征，主要包括塌角、光亮带、撕裂带和毛刺，我们希望得到的精冲零件能获得100%的光亮带但实际生产中很难得到全光亮带，断面上通常容易产生撕裂带，但只要撕裂带控制在一定的比例以下，不影响零件的使用要求，也可认为是合格产品，这样无疑增加了人工检测的难度。基于此，本文主要对机器视觉的汽车零件缺陷检测技术进行分析探讨。

简介：摘要随着科学技术的飞速发展和人工智能在各个领域的普及，出现了机器视觉系统。利用计算机进行运算来模拟人的工作这一行为被称为机器视觉，在客观的事物中可以提取出文字和图像信息，并进行运算处理，在实际中对各项领域工作进行监控和检测，帮助人们完成复杂危险的工作。通过机器来代替人的识别能力，具有高效率、高准确性的特点，机器视觉技术在汽车检测行业也有着广泛的应用，不过就目前来看，机器视觉还是一个正在不断发展的研究领域。

简介：摘要在新时代的背景下，技术和产业的变革已经取得了一些成绩，因此，全球就开始围绕着工业机器人的智能化开始了激烈的竞争，机器人的发展也得到了国家的重视，为了顺应国家发展的趋势，国家的有关部门发布了一些关于机器人产业的发展规划的文件，也许在未来的发展中，工业机器人会是提高生产力的重要支撑，同时也可以加快我国经济的转变，为创建创新型国家做出来重要的贡献。因此该文将对国家已经推出的工业机器人发展进行分析和研究。

简介：摘要：伴随着医院医疗水平和服务质量的不断提高，医疗科研项目逐渐增多，对医疗器械设备的需求量明显增长，除了一些基本的一次性针头、输液管等的基础医疗器械之外，还重视对高精尖医疗器械的应用。高质量和高性能医疗器械的应用，不仅能够更为有效的帮助人们解决病痛，还能够进一步提升医院的综合实力和诊疗水平。但是，随着医疗器械设备更新换代速度的加快和需求量的增长，也增加了医疗器械检测的难度，药品（医疗器械）监督管理部门在进行医疗器械检测的过程中，要提升检测的精度和效率，有效的进行不合格产品的筛选，就离不开对机器视觉技术的应用。文章就主要围绕机器视觉在医疗器械检测中的运用加以分析和研究。

简介：摘要现今，通常采用人工操作进行精密模具缺陷的检测，只对模具进行几何尺寸检查，并且人为操作常常会产生很大误差及接触磨损。针对这一问题，本文给出了一种模具破损检测方法，该方法集成了机器视觉技术。基本原理如下通过图像采集和处理模块的设置，跟踪细节像素密度，并与常规边沿像素跟踪进行比对，实现深入细化残缺部位的像素，提高了检测精度。文中实验结果显示，该方法可以很好的识别模具的细小破损，检测精度较高。