机器视觉技术在我国生猪产业中的应用研究进展

近年来, 随着计算机技术的不断升级以及生猪养殖行业的不断发展进步, 机器视觉技术也逐渐在生猪养殖过程中得到应用, 通过摄像技术获得视频或图像, 利用计算机技术对相关视频或图像进行处理从而准确的识别猪只个体, 实现猪只数量盘点、 猪只行为识别、 疾病观测以及体尺体重估计等工作。 与传统的人工识别、 检测手段相比, 利用机器视觉技术能够减少人猪接触, 提高猪场生物安全防控等级,同时机器视觉技术拥有人工所无法比拟的高效率、 低成本等优点, 但目前大部分机器视觉监测系统仍处于开发阶段, 同时受猪场复杂养殖环境的影响, 其精确度也会受到一定影响, 因此仍需要加大对机器视觉技术在生猪养殖行业应用的研究力度。     

基于SVM的家蚕中毒分类识别研究

本文使用机器视觉和机器学习技术开展了家蚕中毒的自动识别研究,主要内容包括：首先选择健康和中毒家蚕图像为识别对象,构建了家蚕中毒识别图像数据集,其次对图像进行中值滤波、尺寸缩放和阈值分割等处理以增强图像特征差异,并利用RGB和HSV两种颜色模型求解图像样本的颜色矩,提取出基于灰度共生矩阵的纹理特征,使用机器学习中的经典算法支持向量机（SVM）创建出分类识别模型,在数据集上的平均识别率为93.54%。本文结果验证了使用机器视觉和机器学习技术开展家蚕中毒识别的可行性,为后续研究提供参考。     

基于工业触摸屏的烟包外观质量检测系统设计

设计并实现了一种基于工业触摸屏的烟包外观质量检测系统,介绍了烟包外观质量检测的工作原理,详细阐述了以Keyence公司KV-1000型PLC和VT3-S10型触摸屏为核心建立硬件平台,通过智能相机获取烟包图像,采用机器视觉系统CV-3001对当前图像进行处理,最终在触摸屏上显示检测结果并将检测结果送至执行单元进行处理。     

视觉拉线检测器的设计与实现

本文设计了基于机器视觉技术的拉线质量检测器,主要用于透明包装材料上拉线缺失、拉线偏移等缺陷检测。文中介绍了检测器的软件和硬件设计方案,并详细阐述了检测器开发的关键技术研究,包括图像采集组件和控制板设计。最后,总结了检测器的设计成果,并对下一步的研究进行了展望。     

图像生成技术对视觉传达设计的影响

人工智能图像生成技术近年来取得突破性进展,在高拟真图像、艺术风格图像生成等方面向人类智能无限趋近,为视觉传达设计的创作实践带来更多技术上的可能性。分析人工智能图像生成技术以及视觉传达设计在智能时代的发展状态,探索与构建视觉传达设计应用图像生成技术的人机协作模式,并探讨应用智能技术对视觉传达设计产生的影响,为视觉传达设计的创作提供图像生成技术应用思路与路径参考。     

视觉导航系统中图像采集及处理技术综述

主要介绍了视觉导航系统中图像采集及处理系统的基本组成和研究的意义,分析了视觉导航技术在各个行业的应用情况,根据国内外的发展现状,对视觉导航系统中的目标检测与跟踪以及部分先进图像处理技术作详细介绍,指出了视觉导航技术的有关难点和未来的发展趋势。     

基于视觉定位的牧场奶牛自动跟踪定位系统研究

机器视觉已经成为现代畜牧业中的一个重要应用技术,这主要是得益于近年来图像处理技术的快速发展以及计算机的硬件成本不断下降和其运算速度的飞速提升。随着近几年具有高科技的大型奶牛养殖基地的不断兴起,基于机器视觉的奶牛自动定位系统成为新的研究课题。为了解决在牧场中对特定奶牛的定位跟踪问题,笔者提出采用视觉机器人,而视觉定位系统是整个机器人系统的核心和关键。本研究利用高斯金字塔LK光流法实现对奶牛的目标定位及运动跟踪,对传统算法的不足之处进行了总结分析,提出了改进的Harris特征点检测算法。结果表明:改进后的算法不仅在特征点提取效果方面有显著提高,同时具有处理速度快的优点,可为移动奶牛的准确定位做好准备。     

基于机器视觉的图像处理及路径识别控制系统设计

基于机器视觉的路径识别是汽车智能化发展的关键。利用灰度平均值法和九宫格除噪法对智能车视觉图像存在的噪点繁杂、色彩模糊、失真严重问题进行了改善;根据以机器视觉图像为基准的路径特点,设计了基于机器视觉的路径识别控制策略和明确的路径识别控制系统。实践结果表明,该算法具有很强的鲁棒性,并且快速有效。     

基于机器视觉的自动浇注机控制系统的研究

随着图像传感器和嵌入式技术的飞速发展,机器视觉应用越来越广泛,通过机器眼来定位砂型浇口杯位置成为可能。因此,本文采用ARM嵌入式平台和PLC电气控制系统,利用CMOS图像传感器,采集浇注机浇注铸件图像,并进行图像处理、定位特征提取,进而实现智能化自动浇注。     

机器视觉在核电领域的应用

随着工业智能化的快速发展,加快推动了机器视觉技术在工业中的应用。由于核电产业领域的特殊性,机器视觉技术在核电产业领域有着极其重要的应用,该技术提高了核电产业领域的安全性、高效性、经济性。本文首先对机器视觉技术进行阐述,然后对机器视觉技术在核电产业领域的应用进行详细的分析和阐述,希望对同行能够提供一种借鉴。