摘要：目的实现面粉袋缝线断线自动化检测。方法设计反向P–M扩散分割的缝线断线检测方法。首先采集缝线图像,并进行灰度开运算,以消除复杂背景及面粉袋两边端线的干扰。针对现场光照变化、反射不均、面粉噪声等环境因素对缝线提取的影响,对面粉袋表面与缝线的灰度特征、梯度特征进行分析,设计反向P–M扩散因子,先将图像进行反向P–M扩散,将扩散后的图像与开运算处理后的图像进行差分处理,从而抑制复杂背景纹理,增强缝线与面粉袋的区分度,将阈值分割出的缝线与面粉袋顶端缝边长度进行对比,判断缝线是否断线。结果实验结果表明,利用该算法进行缝线检测实验,断线检测准确率达到96%,每张缝线图片处理时间只需120 ms。结论基于反向P–M扩散分割的缝线断线检测方法是一种无接触缝线断线检测新方法,具有准确率高、速度快等优点,满足面粉生产企业断线自动化检测的要求。

摘要：目的为对物流传送带上通过安检机的快递包裹进行安全标记,以提高快递物流安检标记的工作效率。方法分析目前企业存在快递物流安检标记困难的问题,设计标记机器人的机械结构和控制方案,该标记机器人工作于物流传送带上方,横向和纵向运动实现对快递包裹位置的追踪,竖直方向上的气缸带动末端标记结构实现对快递包裹的标记。根据对快递包裹竖直方向标记的方式,设计具有随动性的末端标记结构。利用ADAMS软件对结构进行运动学与动力学仿真分析。最后制作标记机器人物理样机,并搭建控制系统。结果装置结构设计合理,保证了末端标记结构的可靠性和标记质量,机器人能够替代1~2人完成盖印工作,提高了盖印工作效率,准确率达到95%以上。结论该标记机器人自动化程度高、造价低、实用性强,能够满足标记要求,给企业快递物流安检标记提供了一种可行的解决方案。