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              發布時間:2020-11-04 12:31  









              缺陷檢測設備可以輕松應對金屬零件生產的質量控制,如、汽車零部件、連接器等。通過圖像處理的方法,發現金屬零件表面的劃傷、殘缺、變色、粘膜等缺陷,并指導機械傳動系統將殘缺品剔除,大大提高了生產效率。同時對缺陷類型的統計分析能夠指導生產參數的調整,提高產品質量。

                以上內容就是對視覺缺陷檢測設備在各大行業中的應用的介紹了,它利用計算機視覺模擬人類視覺的功能,從具體的實物進行圖象的采集處理、計算、最終進行實際檢測、控制和應用。由于使用人工檢測的方法早已不能滿足生產和現代工藝生產制造的需求,而利用機器視覺檢測很好地克服了這一點,表面缺陷檢測設備的廣泛應用促進了企業工廠產品高質量的生產與制造業智能自動化的發展。




              E型鐵芯是某公司自動化生產線上的重要零件之一,加工過程中主要存在表面切割不平整,表面裂紋和幾何形狀扭曲3種缺陷。為此,文中提出了基于機器視覺的表面缺陷在線檢測方法。由于檢測目標質地為黑色,本系統采用白色材料做背景增加對比度;利用CCD攝像機和環形LED光源組成采集系統的前端,通過千兆網口將圖像傳輸至計算機;然后采用邊緣檢測結合閾值分割提取感興趣區域,最后主要利用灰度分析結合Douglas-Peucker算法完成特征提取和缺陷分類。實驗結果表明,該系統能快速對鐵芯表面缺陷進行識別與檢測,缺陷識別率達到98.25%,達到預期檢測目標


              早的機器視覺提出開始與上個視覺60年代,隨后1973年,美國自然科學會制定了1973-1982 視覺系統和機器人的發展計劃,并研究成功了一些實用的視覺系統,應用于機械手定位、集成電路生產、精密電子產品裝配、飲料罐裝的檢驗等場合;后來在PCB制作工藝中也采用機器視覺系統,用于印制電路板的質量監測等。除了在生產制造領域外,軍事領域也廣泛應用,如精的制導系統等,無人機的自動導航等;還有CV也應用在生物實驗等領域,用于監測生物各個生產規律,通過加速視頻播放來呈現生物生長等過程;在汽車自動駕駛領域,CV芯片也有不斷深入的應用。


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