工业标签能够对在生产过程中产生的大量数据进行自动化收集,而且实时准确的传递给管理系统。大大提高了生产效率,改进了生产方式,节约了生产成本。然而,工业标签在印刷的过程中存在大大的不确定性,致使标签的表面不可避免地随机出现各种缺陷,例如:印刷缺失、脏污、划痕等。而目前对于工业标签的缺陷检测大多还是人通过肉眼来进行检测,这种检测方法不可避免地就大大浪费了人力劳动资源,而且随着时间的增长,人眼会感到疲惫,这样就会提高漏检和误检率。因此,本文将机器视觉引入到工业标签表面质量的缺陷检测中,解决了人工检测的效率低,耗时长,漏检和误检等问题。 视觉系统的输出并非图像视频信号,而是经过运算处理之后的检测结果(如尺寸数据)。通常,机器视觉检测就是用机器代替肉眼来做测量和判断。 首先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号,传送给**的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如:面积、长度、数量、位置等。最后,根据预设的容许度和其他条件输出结果,如:尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。上位机(如PC和PLC)实时获得检测结果后,指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作(如定位和分类)。