注塑齿轮生产效率高、批量大, 而传统的人工检测效率低、精度差, 为确保产品质量和生产效率, 研发了一种面向生产现场的注塑齿轮快速分选检测系统。该系统耦合在生产线上, 利用传送带上料、玻璃转盘传送、气动装置分选; 利用工业相机采集被测齿轮图像, 采用机器视觉的方法测量齿顶圆直径、中孔直径、同心度等基本参数, 并与其公差范围进行对比, 判断产品质量; 通过图像分割、边缘提取、特征提取、缺陷判别等方法, 对缺齿、黑点、披锋等表面缺陷进行检测; 最后, 该系统根据检测结果进行良次品分选, 具有快速、在线、自动化、非接触等特点。试验结果表明, 该系统测量重复性≤0005 mm, 检测速度大于150个/min, 缺陷判别及分选功能准确无误, 且长时间运行稳定。该系统可以满足注塑齿轮生产现场大批量、高效率、高可靠的分选检测需求。

随着畜禽肉和肉制品食用量的迅速增长, 人们对肉品质量提出了更高的要求; 对于肉制品, 消费者最为关心是肉品质量, 当前中国对肉品品质在线检测方面的研究和应用则相对较少, 尚无针对肉品品质在线无损检测开发的设备。 也没能真正投入到肉品的生产加工过程。 研究不同肉品脂肪的近红外快速检测模型。 并采用标准化学方法进行差异分析。 通过近红外技术对猪肉、 牛肉、 羊肉进行扫描, 采用国标法（索氏提取法）对鲜肉脂肪含量进行化学值的测定, 以PLS（偏最小二乘法）作为建模方法, 并通过不同的光谱预处理手段分别建立了猪牛羊肉的近红外光谱参数与样品的脂肪含量之间的对应关系模型。 结果表明, 对于猪肉来说, 选择4 260～6 014 cm-1波段+一阶导+Norris所建的模型效果最好, 其校正相关系数和预测相关系数分别为0.955 6和0.961 6; 对于牛肉来说, 选择5 226～7 343 cm-1波段+一阶导+S-G所建的模型效果最好, 其校正相关系数和预测相关系数分别为0.923 5和0.942 7; 对于羊肉来说, 选择5 207～7 362 cm-1波段+一阶导+Norris所建的模型效果最好, 其校正相关系数和预测相关系数分别为0.915 7和0.939 6; 对于鲜肉来说, 选选用波段为5 156～6 065 cm-1+二阶导+S-G所建模型效果最好, 其校正相关系数和预测相关系数分别为0.916 3和0.919 4。 以上所有模型的校正相关系数均大于0.91, 模型都具有较高的精密度, 符合不同肉制品在实际生产的需求, 具有分析速度快、 检测成本低、 分辨率高、 无损的优点。

联合GPS、ISN、LiDAR、测距机等, 构建超POS信息；计算最小视场分辨率、像元数、焦距等选择相机；将POS采集系统与相机组合成LiDAR多通道光谱图像异常识别系统.采用多通道匹配融合法融合紫、红外、彩色图片, 基于Hough变换, 通过同族容器归纳法确定疑似故障点.运用Hough变换、免疫遗传Snake、最小二乘法解析椭圆形貌, 解决绝缘子异常识别问题.工程实验表明, 该系统平均探测精度是82.4%, 优于直升机与人工平均值24.05%, 是一种高效率的智能电网巡线排查手段.

基于红外图像研究了输电线路的故障诊断方法，首先采用 LSD线段检测法提取红外图像中的导线，采用深度卷积神经网络提取红外图像中绝缘子，从而得到线路元件区域。在线路元件区域内进行温度和灰度分析提取发热点，并利用漫水填充算法对过热区域进行分割，提取骨架扫描点数、有效凸缺陷、引流线对缺陷类型进行识别。实验证明该算法有较高发热点定位准确率和缺陷类型识别准确率。

为满足电力巡线中对输电线实时跟踪的需要,利用FPGA+DSP的成熟架构,提出了一种新的红外线性目标跟踪方法,根据输电线的特征,将传统的二维跟踪转换为一维搜索跟踪。首先利用FPGA的并行计算能力对图像进行预处理滤除部分噪声的影响,然后利用DSP对图像作Sobel卷积求得图像的梯度并归一化和阈值化,最后依据红外线性目标的方向特征对特定方向的梯度求重心得到跟踪坐标。工程应用表明,该方法能够实时稳定地跟踪红外线性目标并具有较强的抗干扰能力。

为了简化采用满周期等相移算法的在线相位测量轮廓术（PMP）在实际测量过程中系统装调环节的繁杂程度，同时避免栅线方向和运动方向不严格平行引入附加相移降低解相精度，提出了基于最小二乘法迭代的在线三维检测方法。在测量过程中，任意栅线方向的正弦光栅被投影于物体表面，采用像素匹配技术获得不同时刻拍摄到的变形条纹图的等效相移条纹图，其相移量由投影系统和物体位移共同决定且为任意值。最后，采用最小二乘法迭代计算相位。实验结果表明：在不断改变投影到参考面上光栅栅线方向的情况下，该系统的测量结果稳定，均方根误差均不高于0.169 9 mm。由于该方法放宽了测量系统空间位置的约束条件，提高了测量的灵活程度，使在线PMP更具普适性。

针对惯性约束聚变(ICF)终端光学元件的高精度在线检测, 提出了一种基于图像拼接的检测方法。该方法主要包含图像配准及图像融合两个部分。在图像配准部分, 采用基于局部损伤点特征匹配的方法来解决在线检测图像中信息过少, 以及子图像间存在曝光差异的问题, 并将检测系统的运动信息应用到配准过程中, 提高了检测精度及效率。在图像融合部分, 采用泊松融合的方法来消除曝光不均匀所产生的"拼接线", 实现了检测图像的“无缝拼接”。用本文算法与尺度不变特征变换(SIFT)算法对ICF终端光学元件在线检测(Final Optics Online Inspection , FOOI)图像进行了实验对比, 结果表明, 本文提出的图像配准方法优于SIFT算法。通过4×4方式得到的拼接图像显示, 本文方法可以大幅度提高ICF系统中FOOI装置的检测分辨率。

为了解决纸张水分率指标的在线测量问题, 研究了基于近红外光谱分析的水分率测量技术, 阐述了介质对光谱吸收的基本原理, 分析了该原理应用于纸张水分率测量时存在的问题, 探索了采用两条谱线(测量谱线和参考谱线)的方法实现水分率在线检测的关键技术, 设计规划并实验研究了相应的测量方案, 论述了方案中各功能模块的作用.基于光谱法和干燥称重法的水分率对比测量实验表明,基于光谱法的测量准确度可控制在0.5%以内.因此该方法可实现在线检测且满足准确度要求.

提出一种用于在线三维检测的正交双频光栅。光栅在原单频条纹正交方向引入一高频条纹，用于提取调制度信息，完成检测过程中的像素匹配。解决了测量中像素匹配和相位计算对光栅频率要求不同的问题。同时高频条纹的引入不影响低频条纹求解相位，在相位求解过程中无需滤除高频条纹，避免了频谱滤波对相位精度的影响。模拟和实验均验证了所提方法的有效性。