研究应用变电站巡检机器人对指针式仪表的图像识别方法,有助于提高读取仪表示值的准确率。针对机器人在进行可见光检测时易受光照度、雨水、字符等影响的问题,提出考虑仪表指针特征点的边缘检测方法。考虑边缘点特征的指针识别方法首先需提取仪表不同指针示值刻度位置的颜色、数量等边缘特征信息,建立原始图像边缘点特征集。其次,提取机器人采集的现场图像中指针位置的数量、颜色、疏密度等边缘点特征信息。再次,比对原始图像、现场图像的边缘点特征,判断刻度、指针位置边缘点的颜色相似度,读取指针示值。应用效果表明,该方法适用于读取变电站指针式仪表这类具有背景复杂图像的示值。

本文介绍了基于机器视觉的轮廓零件自动定位寻位加工方法。该研究在可视化操作平台上，采用松弛复原图像，边缘特征抽取算法，可对任意定位的轮廓零件自动生成数控加工程序。仿真试验表明，该研究能满足无夹具数控加工的要求。

为了解决自动化生产线上产品的智能分拣问题,设计了一种基于NI视觉检测技术的产品识别与分拣系统,用于分拣不同形状的工件。文章以NI 1776c智能相机为核心搭建了视觉检测的硬件平台,使用Sobel算子提取工件边缘特征并研究了基于边缘特征的模板匹配算法在工件形状识别中的应用,同时设计了一种用于NI视觉检测平台与UR控制柜间通讯的IO电路。与基于PC的视觉平台相比,基于NI智能相机的视觉检测平台内置高性能处理器,可脱离PC机实现独立的视觉检测功能,具有开发周期短,检测速度快、可靠性好等特点。