CCD视觉检测相对于人工检测有以下优点
【机器视觉特点】⒈摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配,拍摄到理想的图像;⒉零件的尺寸范围为2.4mm到12mm,厚度可以不同;⒊系统根据操作者选择不同尺寸的工件,调用相应视觉程序进行尺寸检测,并输出结果;⒋针对不同尺寸的零件,排序装置和输送装置可以调整料道的宽度,使零件在固定路径上运动并进行视觉检测;⒌机器视觉系统分辨率达到2448×2048,动态检测精度可以达到0.02mm;⒍废品漏检率为0;⒎本系统可通过显示图像监视检测过程,也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果;⒏具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能;⒐系统能够自检其主要设备的状态是否正常,配有状态指示灯;同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限;⒑实时显示检测画面,中文界面,可以浏览几次不合格品的图像,具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能;⒒能生成错误结果信息文件,产品外观检测,包含对应的错误图像,并能打印输出。
机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术,后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中,采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线,外观视觉检测,用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域,这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述,外观检测机,以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明,只用自底向上的分析太困难,必须同时采用自顶向下,即把目标分为若干子目标的分析方法,吴中区外观检测,运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中,A.古兹曼提出运用启发式知识,表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代,机器视觉形成几个重要研究分支:①目标制导的图像处理;②图像处理和分析的并行算法;③从二维图像提取三维信息;④序列图像分析和运动参量求值;⑤视觉知识的表示;⑥视觉系统的知识库等。
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