在產品的自動化生產中視覺系統占據了很大的比重。采用圖像的測量技術不需要直接接觸測量對象效率高，同時視覺系統的采用可以極大提高自動化程度，圖像的采集、處理、分析可由計算機程序設定，極大地提高生產效率。而在自動化生產領域，視覺系統應用范圍很廣，應用范圍涵蓋到工業元件的尺寸測量、物體形狀檢測、模式識別、模板匹配等諸多方面。但是目前自動化生產中所采用的視覺系統，由于存在相機和鏡頭加工誤差、裝配誤差、光源選用，都會對檢測結果造成影響，影響到視覺系統的檢測精度。

在多產品的自動化生產中，對工件的辨識是至關重要的步驟，本文針對自動化生產的連接器組件的類型辨識進行研究。在不同型號的連接器類型中，有一些型號直徑尺寸特征相近，在對其采取直徑特征檢測時，不同測量時多方面因素影響而產生的誤差，導致對直徑的測量出錯。而直徑尺寸相近的連接器，高度有明顯的區別，尺寸相差較多。

制造商:Analog Devices Inc.產品種類:模數轉換器 - ADCRoHS: 系列:安裝風格:SMD/SMT封裝 / 箱體:MSOP-10分辨率:16 bit通道數量:1 Channel接口類型:3-Wire, SPI采樣比:500 kS/s輸入類型:Differential結構:SARSNR – 信噪比:95.5 dB最小工作溫度:- 40 C最大工作溫度:+ 85 C封裝:Reel高度:0.85 mm輸入電壓:+/- 5 V長度:3 mm轉換器數量:1 Converter類型:S/H ADC寬度:3 mm商標:Analog Devices參考類型:ExternalDNL - 微分非線性:+/- 1 LSB增益誤差:+/- 6 LSBINL - 積分非線性:+/- 1.5 LSBADC 輸入端數量:1 Input工作電源電壓:5 VPd-功率耗散:21.5 mW產品類型:ADCs - Analog to Digital Converters采樣和保持:Yes1000子類別:Data Converter ICs單位重量:143.200 mg

通過連接器的組合特征辨識連接器的類型，采用單目相機通過對工件進行單側光源投影，利用產生的陰影，結合幾何數學的思想，對工件的尺寸和種類進行識別，其中通過形態學識別工件中心，其次確定測量矢量方向，沿著矢量方向通過邊緣檢測得出工件尺寸測量結果，辨識出工件種類。

進一步加強鉆孔精細探測能力，開發了一款基于Android系統的礦用本安型鉆孔成像儀軟件。通過對現有設備硬件采集到的視頻、深度和角度信息做深入的數據挖掘與融合，實現鉆孔圖像采集、圖像展開、探頭姿態、二維軌跡和三維軌跡等多源鉆孔觀測功能；

設計了一套“映射變換”算法對圖像展開功能進行優化，提升圖像展開速度137%，實現了鉆孔圖像展開實時化；引入基于JNI與邊緣計算思想的通信接口技術，將電子羅盤與深度計數器的數據預處理放在硬件接口內完成，降低主機負載4.6%。實驗表明，成像儀軟件可充分發揮鉆孔成像儀主機的硬件性能，提高井下鉆孔觀測施工效率。

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