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二维机器人视觉导向

可以与各类3轴、4轴、5轴、6轴工业机器人接口，识别物件的2维位姿X, Y, Rz(沿Z轴旋转角)，并将数据传给机器人。

基本配置：计算机，IEEE1394 卡，1394 CMOS相机，工业光源，BX-200R视觉软件

三维机器人视觉导向

可以与任一款6轴工业机器人（ABB, Fanuc, Motoman等）接口，识别物件的3维位姿X、Y、Z 以及Rx, Ry, Rz等旋转角度，并将数据传给机器人。

基本配置：计算机，IEEE1394 卡，1394 CMOS相机，工业光源，标定标准板，BX-300R视觉软件

采用种子填充技术实现缺陷区域内空洞的填充，以便提高缺陷区域特征参数计算的准确率。外观缺陷检测设备、外观瑕疵检测设备、外观检测设备厂家然而，这种只能在工艺末端才能检测到的缺陷，成本非常高昂。 后，通过对相关缺陷识别标准的分析，归纳总结焊接构件表面缺陷的特征参数，结合考虑焊件加工工艺等因素，设计开发基于知识库的系统，实现对焊接构件表面缺陷的自动识别。系统采用模糊推理的方式进行缺陷识别，加入了检测信息管理数据库，实现检测后信息的存储，便于技术人员对检测后的产品进行质量追溯。 本文设计并实现了焊件外观缺陷检测系统。通过计算机编程语言，实现焊件外观图像的采集、处理与分析等功能，使得系统可应用于生产检测过程。

在轴承检测方面机器视觉检测技术也有很多应用，总体来说还处在初步发展阶段，而本文正是针对滚针轴承缺陷检测的研究探索。因此，本课题结合生产需要，以机器视觉技术代替人工检测，成功地实现了机器对磁环缺陷的自动检测。 本文在研究了机器视觉和图像处理技术的基础上，设计出了一套滚针轴承表面及滚针针数缺陷检测系统。整个系统分两部分组成，即硬件平台和软件算法设计。设计出了一套滚针轴承表面及滚针针数缺陷检测系统。整个系统分两部分组成，即硬件平台和软件算法设计。

本文分析了磁环表面缺陷检测研究现状,提出了本课题的关键技术点。外观缺陷检测设备常见的检测缺陷类型有：划伤、裂缝、缺块、崩边、翘边、脏污、尺寸过大过小、漏电镀等，可在平面、弧面、柱面、球面上实现外观缺陷检测。根据厂家及课题组的要求制定了相关技术指标,并根据要求对磁环缺陷检测算法进行了设计,具体如下所示:图像预处理算法设计:通过相机获取的磁环初始图像灰度不均、含有噪声等干扰因素,因此在进行检测前必须要对图像实施预处理以降低干扰因素的影响。本文首先利用分段线性灰度变换对磁环图像进行灰度处理。然后,利用本文改进的中值滤波对磁环图像实施降噪处理。后,为了分离磁环的背景,提取有效区域,本文分别介绍了基于阈值分割和基于边缘检测的分割算法。