林子其
- 作品数：7 被引量：13H指数：1
- 供职机构：华南理工大学机械与汽车工程学院更多>>
- 发文基金：广东省企业技术创新项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 应用机器视觉的物料实时检测系统
- 本实用新型公开了一种应用机器视觉的物料实时检测系统。该系统包括输送装置、动力子系统、光学照明子系统、图像采集子系统、图像识别与运动控制子系统以及异物剔除子系统。利用异物与物料的图像信息差异，如颜色、光强、形态差异，通过计...
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- 文献传递
- 基于机器视觉的物料实时检测及异物剔除系统
- 本发明公开了一种基于机器视觉的物料实时检测及异物剔除系统。该系统包括输送装置、动力子系统、光学照明子系统、图像采集子系统、图像识别与运动控制子系统以及异物剔除子系统。利用异物与物料的图像信息差异，如颜色、光强、形态差异，...
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- 基于机器视觉的果料异物在线检测与剔除系统
- 传统的果料在加工、包装过程中，对其质量保证通常是采用人工检测的方式，存在着诸如效率低下、容易造成二次污染等弊端。基于机器视觉的果料异物在线检测与剔除是指采用机器视觉技术，对于包装前的果料进行表面质量检测，对含有异物的果料...
- 林子其
- 关键词：机器视觉技术在线检测视觉检测系统下位机机器视觉系统
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- 基于机器视觉的果肉多类型异物识别方法被引量：12
- 2011年
- 该文基于机器视觉技术对果冻、罐头灌装前的多品种、多规格、湿态反光果肉进行多类型异物自动检测。根据果肉与异物的颜色和亮度差异大小,提出了对高饱和度彩色果肉采用基于HSI三分量独立性的彩色图像分割算法,对低饱和度彩色果肉采用以形态学边缘检测算法为核心的异物识别图像处理路线。然后采用图像分区,各区域独立计数判断有无异物的策略。对上述路线和策略,分别给出具体流程和算法,最后编程实现,并通过试验验证。试验结果表明,该方法能够有效地检测出多品种湿态块状果肉上的多类型异物,误检率小于5%,能满足实时生产检测准确性要求。
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- 关键词：机器视觉HSI模型形态学边缘检测
- 基于机器视觉的物料废料剔除系统被引量：1
- 2008年
- 提出了一种基于机器视觉的通用块状物料的废料剔除系统的设计。由上位机对采集到的物料图像进行处理,然后输出结果信号给下位机,在下位机内存中建立一个环形缓冲区存放上位机发来的数据,下位机不断读取和分析缓存数据,并实时测量输送速度,计算物料位置。当物料到达剔除位置时输出信号,控制剔除执行机构动作,对废料进行剔除。
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- 关键词：机器视觉动态检测
- 基于机器视觉的果料异物自动检测系统光源设计被引量：1
- 2008年
- 本文介绍了一种基于机器视觉的水果鲜料在线自动检测与异物剔除系统,着重分析讨论了其中的光源选择与设计问题。采用多块LED面光源及漫光板组成灯箱,消除了果料阴影及湿态凹凸表面无规则反光时图像的不良影响,并排除了外界环境光的干扰。试验证明了该系统的可行性和有效性。
- 全思博林子其
- 关键词：机器视觉LED
- 基于机器视觉的物料实时检测及异物剔除系统
- 本发明公开了一种基于机器视觉的物料实时检测及异物剔除系统。该系统包括输送装置、动力子系统、光学照明子系统、图像采集子系统、图像识别与运动控制子系统以及异物剔除子系统。利用异物与物料的图像信息差异，如颜色、光强、形态差异，...
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