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收费道口车辆抓拍系统
系统描述： AVA-JK03 收费道口车辆抓拍系统采用 300 万像素高清抓拍机为前端抓拍设备，收费站每个通道配置一台高清抓拍机，每四个通道配置一套 LPR-MC01 高清牌照抓拍识别主机 . 车辆通过收费通道时自动拍摄高清车辆图片 1 张，并自动识别存储。通过扩展接口，收费岗亭计算机通过网络从管理主机上获取和查看本通道的车辆信息。 主要功能： - 视频检测车辆抓拍功能： 能够抓拍经过系统的所有车道车辆图像，并能够实时识别车牌，并把时间、地点等数据显示在照片上，图像 清晰可车辆特征、车牌号码。 -其他2008-09-24 | 中国机器视觉网 |2261 -
工件安装检测系统
【工件安装检测系统描述】 在工件的加工安装过程中，需要对工件装配部位进行检测并对其相对位置进行测量，这样才能保证工件的合格及安装的正确。 西安艾菲特光电有限公司基于机器视觉图像处理技术研究开发出一套工件安装检测系统，系统软件采用区域选择式自动测量，通过测量判断工件的合格与否，同时测量结果分类保存到指定文件夹。测量时通过鼠标画框选择需要测量区域，然后点击测量按钮，软件可自动识别出测量部位的相对位置，并作出相应判断。 系统运行软件界面图如下: 【工件安装检测系统主要功能】 测量工件安装部位其他2008-09-22 | 中国机器视觉网 |2603 -
硅晶片字符识别系统
系统介绍 硅晶片字符识别系统应用于半导体生产工业中，用于识别的半导体硅晶片上的字符或标识符。 性能特点： ¨ 支持四类标准字符的识别，分别是SEMI标准字符、SEMI点状字符、CANON 标准字符 和IBM标准字符 。 ¨ 待识别图像背景较为复杂，噪音较大，光照不均，字符各区域灰度也有较大变化。 ¨ 字符笔划宽度不确定，字符序列有一定偏移 。 技术路线： 预处理 – 针对性的噪声抑制和信号增强 – 建立预处理的训练机制，针对单其他2008-09-12 | 中国机器视觉网 |2800 -
电路板对位系统
系统描述 在电路板的生产过程中需要对电路板上的焊点位置进行检测，以判断电路板是否合格，不合格的电路板要及时进行剔除，这样才能保证生产的质量。 西安易菲特视觉系统有限公司基于生产实际开发的EF-VS电路板对位系统， 通过两个摄像机在电路板的左上方和右下方两个对角线位置同时进行检测，得出两个焊点的位置数据，与标准位置进行对比，判断是否正确，不正确的给出移向正确位置的“上、下、左、右”移动指示，然后通过得到的数据计算出两个焊点的中心位置，判断出中心是否正确，同样给出移动指示，并由其他2008-09-08 | 中国机器视觉网 |2717 -
瓷砖在线尺寸检测方案
一、系统描述 瓷砖在磨边后，边缘尺寸存在误差，不符合客户的要求。因此，在磨边设备后端加装影像系统，把瓷砖的边缘外沿尺寸控制在公差范围内，本系统将通过快速获取在线产品的图像，并对其外沿尺寸进行计算，并判断是否符合要求，并输出控制信号。 二、检测任务 1、检测瓷砖的长度，宽度，对角线外沿尺寸是否符合要求 2、被检物品尺寸不符合要求是输出控制信号 三、系统要求 1、检测精度：≤0.20mm 2、检测速度：跟磨边设备速度想配合 四、系统方案 根据系统需求，采用高分辨率摄像机对生产线进行扫描拍其他2008-09-05 | 中国机器视觉网 |2035 -
车辆出入口管理系统
一、概述 随着我国经济的发展，城市化区域的增加，流动人口正在急剧增长。机动车的数量也在急速增长。在此背景下，对车辆管理、交通控制、安全管理等的要求也日益提高。单位、小区、停车场等场合对车辆管理的需求不断增长。对车辆的自动化管理和监控的需求与日俱增。车辆出入口自动管理系统的应用越来越广泛，在此基础上增加车牌照自动识别系统势在必行。 二、方案设计 传统的出入口车辆管理系统由视频监控、人工记录车牌号码、人工发放计时单、系统管理软件自动控制电动栏杆的起落等功能模块构成。对于流量较大的场合，人工的劳动强度非常大其他2008-09-01 | 中国机器视觉网 |2683 -
激光检测实现高品质的车身焊接
视觉检测站测量速度快、精度高，能够实现对车身总成、分总成的加工过程进行在线实时监控，从而及时、有效地反映生产线状态，通过及时调整生产设备，减少废品的出现，最终提高产品质量。 焊接是汽车制造过程中的重要工序之一，具有很高的技术指标要求，因此必须对焊接质量进行很好地检测。传统的检测方式通常是采用三坐标测量机，但这种方式操作复杂、速度慢、周期长，只能对工件进行抽检。视觉检测作为一种新型的检测手段，具有大量程、非接触、直观、快速、精度高等优点，因而可以应用于汽车车身的在线检测，及时反馈产品的误差信息，不仅其他2008-08-27 | 中国机器视觉网 |2813 -
利用机器视觉进行苹果分拣
用传统的分类算法对苹果进行分拣对苹果的质量进行分拣非常困难，由于人工分拣效率比较低下，而且错误比较多，实际非常有用和必要。我们提出一种智能分拣机,来对苹果质量进行分拣。 缺陷表面划分和识别一般比较困难，为了进行苹果缺陷表面划分，有人提出高斯模型，有人采用贝叶斯分类方法，我们同时使用三种方法对苹果进行分类，并且将总的分值作为最后的判定依据，识别效果非常好。我们的方案如下： A. 训练过程1 图像采集和数据库 为了对分类进进行训练，使其能正确可靠的进行苹果分捡。使用灰度相机采集多300张左右不同苹果图其他2008-08-25 | 中国机器视觉网 |2179