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基于机器视觉的精密铸铁平板刮研质量检测被引量：1: 2013年; 针对当前机械行业检测精密铸铁平板刮研质量所存在的检测精度、准确度和效率低下的现状,研究如何运用机器视觉技术改进该检测过程.首先,获取着色对研后的平板彩色图像,经图像增强后采用K均值颜色聚类算法对图像进行分割,再按照相应标准检测各位置的接触点面积比和接触点数量,并提出以变异系数进一步量化评价分布均匀度.对颜色聚类算法进行了改进,运算速度明显提高;以10 mm为步长完成一块300 mm×300 mm的平板检测耗时约960 s,检测效率和质量远高于传统方法,可作为精密铸铁平板和精密机床导轨面的刮研质量检测的替代方法.; 郭杰陈健生向守兵雷刚; 关键词：机器视觉图像处理颜色聚类均匀度

基于PROFINET和无线Mesh网的大棚监测系统被引量：2: 2013年; 根据现代化大棚环境集中监测需要,结合工业以太网和无线Mesh技术设计了一种大棚环境监测系统。该系统由监控中心、各区域无线Mesh网络以及工业以太网(PROFINET)组成,各区域的信息通过工业以太网汇聚到监控中心。无线Mesh网络基于Zigbee技术,分别提出了网关和各节点的设计方案。无线网络中,网关采用ARM处理器+CC2530的模式实现;节点采用CC2530结合各种监测传感器的方式实现。通过试验测试,分析了不同环境中无线网络的通信距离,讨论了单个节点的功耗情况,提出了系统应用的环境分析。; 郭杰雷刚罗光伟陈健生施芸; 关键词：PROFINET MESH网络 ZIGBEE

Sparse Representation for Face Recognition Based on Constraint Sampling and Face Alignment被引量：6: 2013年; Sparse Representation based Classification （SRC） has emerged as a new paradigm for solving recognition problems. This paper presents a constraint sampling feature extraction method that improves the SRC recognition rate. The method combines texture and shape features to significantly improve the recognition rate. Tests show that the combined constraint sampling and facial alignment achieves very high recognition accuracy on both the AR face database （99.52%） and the CAS-PEAL face database （99.54%）.; Jing WangGuangda SuYing XiongJiansheng ChenYan ShangJiongxin LiuXiaolong Ren; 关键词：CLASSIFICATION

基于机器视觉的钢包头检测系统设计被引量：5: 2013年; 为了降低工人劳动强度,提高检测速度和检测准确度,将机器视觉引入到钢包头在线检测,并设计了检测样机。首先分析钢包头变形特点,提出了基于8个变形敏感区域14项重要指标的检测模型和流程,重点介绍了具体图形算法,最后基于halcon软件编程测试了系统性能,并分析了运动对测量的影响、误差来源及其消除方法。实验结果表明:在线检测的最大误差小于0.2 mm,漏检率0‰,检测精度远高于人工检测,平均视觉检测时间为213.71 ms,整体检测速度约是人工检测的3.5倍,所设计系统可以满足流水线检测需要。; 郭杰雷刚陈健生向守兵; 关键词：机器视觉在线检测图像处理

基于PC104和PCL6025B的数控切割机控制系统设计被引量：4: 2014年; 根据机械加工中对板材切割的需求,结合PC104工控计算机和运动控制芯片PCL6025B设计了一种数控切割机控制系统。PC104工控计算机是一种紧凑型的工业计算机标准结构,尺寸小、安装灵活、可靠性高。运动控制芯片PCL6025B可以实现两轴运动控制,外围电路简单、可靠性高。PC104工控计算机与运动控制芯片PCL6025B之间通过16位数据总线进行通信。在该系统中PC104工控计算机完成系统界面、设备监控、指令发送与状态显示的等工作;PCL6025B完成切割机切割轨迹的插补计算,数字脉冲形成与输出,控制外部数字驱动器,实现对伺服电机的运行控制,带动执行机构运行。采用以上结构方式,系统满足实际需要、成本较低。; 雷刚汪健彭林施芸; 关键词：数控切割机 PC104 工业计算机

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国家自然科学基金(61101152)