摘要：针对流水线上底盘车架外形缺陷检测和识别存在效率低、准确度不高、劳动强度大的缺点,提出一种基于图像配准的车架缺陷检测与识别方法。获取标准图像,通过最大类间方差法与形态学等操作建立形状匹配模板。在线采集待测车架图像,利用形状模板匹配算法查找待测车架图像在标准图像中的位置与旋转角度,对待测车架图像进行配准,使其与标准车架图像处于同一空间位置关系。通过逻辑异或把待测目标图像与标准库图像进行匹配运算,采用形态学算法去除系统中干扰缺陷杂质。RGB分量滤波后,进行图像重叠并调整透明度,从而得到缺陷图。研究结果表明,该方法可有效提取车架外形特征,进而得到过铆、漏铆、多孔、少孔等多种外形缺陷,其检测速度快,具有较好的鲁棒性。

摘要：针对目前测量装载机装卸动作时间过程中存在的测量效率低、误差大的问题,设计了一种基于机器视觉的装载机装卸动作时间测量系统。首先对采集到的装载机装卸运动视频序列图像进行图像预处理,再利用形状模板匹配结合运动预测在图像中找寻铲斗并获取其质心像素点坐标,建立装载机铲斗运动轨迹,然后定位装卸动作的4个运动阶段的轨迹分界点确定每个阶段各自的起止帧及其帧数,最后利用帧率将帧数换算成时间进行计算,实现装载机装卸动作时间的自动测量。实验结果表明,该系统对装载机装卸动作时间测量偏差小于0.5 s,测量结果稳定有效;并且通过运动预测对铲斗位置进行估计的方法,使形状模板匹配的匹配耗时缩短了16.45%。