早的机器视觉提出开始与上个视觉60年代，随后1973年，美国自然科学会制定了1973-1982 视觉系统和机器人的发展计划，并研究成功了一些实用的视觉系统，应用于机械手定位、集成电路生产、电子产品装配、饮料罐装的检验等场合；后来在PCB制作工艺中也采用机器视觉系统，用于印制电路板的质量监测等。除了在生产制造领域外，***领域也广泛应用，CCD视觉检测，如精的制导系统等，的自动导航等；还有CV也应用在生物实验等领域，用于监测生物各个生产规律，通过加速视频播放来呈现生物生长等过程；在汽车自动驾驶领域，CV芯片也有不断深入的应用。



针对线缆行业长期存在的外观缺陷检测困难的问题，本文选取了光缆作为研究对象，对基于机器视觉的光缆外观缺陷检测系统进行了研究，用以实现对光缆外观的实时检测。本人工作的具体内容有:(1)硬件选定及方案确定。针对光缆生产线性运动且速度快的问题，采用线阵相机进行图像采集，并选择相应的镜头、光源以及一些附件如编码器、采集卡、光源控制器等，确定检测方案。(2)护套外观缺陷检测。对于外观凹坑凹痕及直径的缺陷检测，采用阈值分割方法，把凹坑划痕、光缆和背景三者区分开，检测出凹坑划痕的面积以及光缆的直径。(3)图像拼接。


基于机器视觉的涂胶质量在线检测技术，目的在于为汽车制造企业提供一种高实时的汽车前盖机器人涂胶质量在线检测手段，帮助企业在更好地控制涂胶质量的同时降低其生产成本。在研究过程中，首先根据系统的性能指标和技术要求确定了涂胶质量在线检测系统的总体方案，并对硬件系统的关键设备进行了选型设计，然后针对汽车前盖机器人涂胶的特点研究了图像处理和分析算法，CCD视觉检测地址，为实现实时在线检测，提出了基于广义回归神经网络的涂胶信息预测算法，再根据系统的功能要求开发了涂胶质量在线检测软件，后对设计的在线视觉检测系统进行了性能验证实验。



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