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基于机器视觉储气罐密封性检测方法研究
储气罐在人们的生产、生活当中是不可缺少的存储工具,因其应用场合的特殊性,所以储气罐的安全合格要求至关重要。在工业生产中密封性是检测储气罐是否安全合格的一个重要方法。传统的气密性检测方法是浸泡、涂抹方法,人工去检测是否有气泡产生从而判断出泄漏情况,效率低下,存在误判的情况。机器视觉是人工智能领域发展迅速的一个方向,也是现在国内外学者研究的一个热点,它具有学科综合性比较强的特点并与机器学习、深度学习结合应用。机器视觉在工业上比较热门的方向就是检测和测量。其原理是通过机器视觉产品将待测产品转换成图像信号,然后传送给图像处理系统,得到被摄目标的数字化信号信息,然后做出相应的处理。本文旨在基于机器视觉的方法改善传统的气密性检测方法。本文以某企业生产的规范化便携式氧气罐作为研究、检测对象,在传统方法的基础上结合机器视觉方法对氧气罐的气密性进行检测。主要研究了密封储气罐的气密性检测方法在国内外现状和发展趋势,论述了文中几种不同检测方法的优缺点。分析了机器视觉中光源系统的特性、影响光源系统的主要参数并总结出选择光源的一些经验和遵循原则;推导了如何从空间的一个物体点到相机图像中的像素点、像素平面坐标系、图像物理坐标系、相机坐标系、世界坐标系之间的转换关系;论述了对待检测运动目标的检测方法,在对比基于图像、帧间差分的检测方法、基于光流法运动的检测方法、传统单高斯方法的基础上,并结合改进的帧间差分方法、形态运算、阈值化处理,对单高斯背景估计模型运动目标检测的方法进行改进。论述了轮廓检测算法,应用Freman链码和图像矩计算出气泡的面积,中心坐标,实现气泡定量计算。设计了必要的机械机构部分,搭建实验平台对检测方法进行了实验验证。