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一般來說，光學篩選機的影像篩選設備故障診斷一般是分為以下的幾個方面：

     一個方面就是狀態量的一種檢測，這種檢測就是用來檢測傳感器的運行是否是正常運行的。

　　第二種就是指加工設備的運行的一種異常的判別問題，這種測試的數據如果出現問題，則會出現判別設備的異常現象。

　　第三種就是對于故障的診斷是需要一步步分析和處理了，識別故障的原因是十分困難的，所以需要好好的排查一些故障問題。

　　以上內容就是影像篩選設備的檢測問題的介紹了，在科學技術突飛猛進和人工緊缺的今天，影像篩選設備及其它自動化檢測設備已在各行各業中扮演著越來越重要的角色，能有效控制產品不良率、提高產品質量、減少客戶投訴、提升公司產品的競爭力，利于公司拓展市場、降低人工成本。

目前,包裝行業對產品包裝塞入的干燥包完整與否未采取有效的措施.針對包裝流水線干燥包塞入環節提出了基于機器視覺的在線檢測關鍵技術,設計實現包裝質量檢測的軟、硬件平臺.被剪落的干燥包觸發機器視覺檢測系統獲取圖像,經過圖像預處理,并采用基于黃金分割法的數字圖像處理算法,定位干燥包上的色標區域,進行定量處理分析,根據圖像處理結果作出相應決策.實驗結果表明:該系統能夠快速準確地判斷干燥包的完整度,剔除不合格產品,具有實現簡單、控制和應用前景廣泛等特點.



目的為實現飲料易拉罐拉環背部激光打碼的自動化,提出一種基于遺傳算法的易拉罐罐蓋圖像識別新方法。方法首先搭建一套易拉罐蓋激光自動打碼機,基于所搭建的實驗系統,利用CCD相機實時采集罐蓋圖像。對所采集到的圖像進行中值濾波和灰度增強處理,在此基礎上,研究基于遺傳算法的罐蓋圖像閾值分割新方法,分析、確定算法的關鍵參數(個體數目、交叉率、變異率等),由此得到罐蓋的二值化圖像,并對算法處理結果進行誤差分析。結果遺傳算法經過約15代的迭代計算,能夠收斂,獲取到的圖像閾值,整個算法的運行時間約30 ms,終的圖像精度約為7.9 pixel。

機器視覺檢測在制藥行業中的應用

制藥業必須遵守眾多國際法規。因此，在生產過程中或結束之后對藥品進行100%檢測，以確保高質量產品并符合相關法規。德國Basler工業數字相機有著高分辨率、高幀速度、精小體型、線材長等優點能夠滿足制藥工業的各種要求，而基于工業數字相機的視覺檢測系統可以進行多項應用，包括：

生產流程控制：如藥粒泡罩檢測，剔除破損的藥粒，正常通過正確的藥粒，保證所有泡罩內的藥粒都是完好無損；