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基于机器视觉技术的检测系统通过工业相机将产品外观信息转换成为图像信号,这个信号传给了图像处理系统,根据图像的亮度、尺寸、色彩和像素等多种信号转化数字信号,系统对多种信号进行对比,获取产品外观的特征,如产品的位置、长度、面积等,根据结果判断产品质量是否合格,较初输入结果,包括尺寸、数量、合格/不合格等信息,完成自动识别的整个过程。

机器视觉技术能提升产品外观质量检测的自动化程度,实际的生产操作中,一些区域进行人工检测作业较为危险,人工视觉检测难以满足检查要求,并且检查的精确度不够高。机器视觉技术利用机器取代人的肉眼,检测系统中的图像传感器和人的眼睛功能类似,能对产品的外观信息进行收集,控制器相当于人的大脑,能对图片处理进行控制。机器视觉技术能很好的处理图像,在产品外观检测方面的应用非常广泛。

机器视觉*实现信息集成,快速的采集大量的信息,实现自动化处理。基于机器视觉技术的产品外观检测系统需要先对产品的参数标准实施录入。利用传感器对产品图像进行采集和分析,得到一组数据,将数据和提前录入的标准进行对比,从而判断产品外观是否存在瑕疵检测系统中,图片传感器的作用非常重要,利用图像采集模块收集产品的多种外观特征,对这些信息初步处理,能实现对产品外观信息的初步判断。

接下来,图像分析模块会对图像信息做出详细判断,判定是否标准,得出准确的结果产品外观质量是否符合标准需要将处理结果和设定标准对比得出,如不在相应的控制范围内,检测系统会将其删除并发出警报信号。

机器视觉技术检测系统包括了光源、镜头、工业相机、图像处理软件、监视器等机器视觉应用包括了检测和机器人两个方面,检测分为高精度定量检测(如机械部件尺寸和位置)和不用量器定性检测(如产品外观、缺陷检测等)机器人视觉的作用是指引机器人进行大范围的操作和移动。小范围操作时需要使用到触觉传感技术。

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