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机器视觉检测系统的原理及优势应用

  机器视觉或者计算机视觉是用机器人代替人眼进行测量和判断,是模式识别研究的一个重要方面。一个机器视觉系统就是一个能自动获取一幅或多幅目标物体图像,对所获取的图像的各种特征量进行处理、分析和测量,并作出定性分析和解释。机器视觉检测的特点是提
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  机器视觉或者计算机视觉是用机器人代替人眼进行测量和判断,是模式识别研究的一个重要方面。一个机器视觉系统就是一个能自动获取一幅或多幅目标物体图像,对所获取的图像的各种特征量进行处理、分析和测量,并作出定性分析和解释。机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。

  一个典型的工业机器视觉应用系统,包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。传感器扫描被检测物体生成电子图像,然后将其发送到处理器进行分析。电子图像被转换成数字。图像显示的像素数量称作分辨率。图像的分辨率越高,包含的像素数量越多,进行检测时,图像的像素数量越多,检测结果越准确。机器视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。常用的包括,搜索工具,边界工具,特征分析工具,过程工具,视觉打印工具等。

  在检测行业,与人工检测相比,机器视觉优势明显。精确度高——人工检测是64灰度级,且对微小目标分辨力弱;机器视觉可显著提高灰度级,同时可观测微米级的目标。速度快——人工检测是无法看清快速运动的目标的,机器快门时间则可达微秒级别。稳定性高——机器视觉解决了人工检测一个非常严重的问题,不稳定。人工检测是劳动非常枯燥和辛苦的行业,无论设计怎样的奖惩制度,都会发生比较高的漏检率。但是机器视觉检测设备则没有疲劳问题,没有情绪波动,只要是在算法中写好的东西,每一次都会认真执行。在质控中大大提升效果可控性。

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