磁材CCD篩選檢測設備生產廠商質量放心可靠

工業自動化為什么要使用機器視覺檢測系統？

準確性和重復性，由于人眼有物理條件的約束，機器視覺檢測系統在準確性上就有明顯的優點。即使人眼依靠放大鏡或顯微鏡來檢測提高，機器仍然會更加準確，因為它的精度能夠達到千分之一英寸。機器可以以相同的方法把同一個產品一次一次的完成檢測工作而不會感到疲倦。與此相反，人眼每次檢測產品時都會有細微的不同，即使產品時完全相同的。

由于機器視覺檢測系統可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設計信息以及加工控制信息集成，因此，在現代自動化生產過程中，人們將機器視覺檢測系統廣泛地用于工況監視、成品檢驗和質量控制等領域。機器視覺檢測系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。機器視覺系統具有極大的開發潛能，在此應用基礎上將更穩固，并且可以開啟其它應用范圍，更可提供未來所需的工業生產安全。的機器視覺系統，與各產業聯動，追求，助推行業發展。

光學篩選機表面缺陷檢測

在傳統生產過程中一般都采用人工檢測是產品表面缺陷，人工成本高、速度慢、精度低、準確率低、穩定性差、實時性差、效率低、勞動強度大、受人工經驗和主觀因素的影響大，而采用光學篩選機檢測可以很大程度上克服這些弊端。光學篩選機采用的是機器視覺檢測技術，是一種無接觸、無損傷的自動檢測技術，自動化程度高、檢測精度可達0.001mm，速度可達200~4000個/min，安全可靠、可在惡劣環境下長時間工作，生產。

機器視覺檢測技術的核心—圖像處理技術

圖像分割

圖像分割就是按照應用要求，把圖像分成各具特征的區域，從中提取出感興趣目標。在圖像中常見的特征有灰度、彩色、紋理、邊緣、角點等。例如，對汽車裝配流水線圖像進行分割，分成背景區域和工件區域，提供給后續處理單元對工件安裝部分的處理。

圖像分割多年來一直是圖像處理中的難題，至今已有種類繁多的分割算法，但是效果往往并不理想。近來，人們利用基于神經網絡的深度學習方法進行圖像分割，其性能勝過傳統算法。