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              發布時間:2020-11-09 08:04  






              典型的工業機器視覺系統包括:光源、鏡頭(定焦鏡頭、變倍鏡頭、遠心鏡頭、顯微鏡頭)、 相機(包括CCD相機和COMS相機)、圖像處理單元(或圖像捕獲)、圖像處理軟件、監視器、通訊 / 輸入輸出單元等。這主要靠正確地選擇機器的工作原理,正確地設計或選用能夠實現功能要求的執行機構、傳動機構和原動機,以及合理地配置必要的輔助系統來實現。系統可再分為一、采集和分析分開的系統。主端電腦(Host Computer)影像擷取卡(frame Grabber)與影像處理器影像攝影機定焦鏡頭鏡頭顯微鏡頭照明設備Halogen光源LED光源高周波螢光燈源閃光燈源其他特殊光源影像顯示器LCD機構及控制系統PLC、PC-base控制器精密桌臺伺服運動機臺二、采集和分析一體的系統智能相機(圖像采集和分析一體)其他配套外圍設備:光源、顯示、PLC控制系統等等。


              測量單元的校準將會影響檢測精度,因而受到特別重視。每個激光器/攝像機單元均在離線狀態下經過校準。同時還有一個在離線狀態下用三坐標測量機校準過的校準裝置,可對攝像頂進行在線校準。同時還有一個在離線狀態下用三坐標測量機校準過的校準裝置,可對攝像頂進行在線校準。檢測系統以每40秒檢測一個車身的速度,檢測三種類型的車身。系統將檢測結果與人、從CAD模型中撮出來的合格尺寸相比較,測量精度為±0.1mm。 ROVER的質量檢測人員用該系統來判別關鍵部分的尺寸一致性,如車身整體外型、門、玻璃窗口等。實踐證明,該系統是成功的,并將用于ROVER公司其它系統列汽車的車身檢測。


              機器視覺的應用正越來越多地代替人去完成許多工作,這無疑在很大程度上提高了生產自動化水平和檢測系統的智能水平。機器視覺與計算機視覺的不同機器視覺不同于計算機視覺,它涉及圖像處理、人工智能和模式識別機器視覺是專注于集合機械,光學,電子,軟件系統,檢查自然物體和材料,人工缺陷和生產制造過程的工程,它是為了檢測缺陷和提高質量,操作效率,并保障產品和過程安全。機器視覺的阿喀琉斯之踵:據麻省理工《技術評論》報道,來自谷歌和OpenAI研究所的研究人員發現了機器視覺算法的一個弱點:機器視覺會被一些經過修改的圖像干擾,而人類可以很容易地發現這些圖像的修改之處。它也用于控制機器。機器視覺是將計算機視覺應用于工業自動化。


              機器視覺系統在質量檢測的各個方面得到了廣泛的應用,例如:采用激光掃描與CCD探測系統的大型工件平行度、垂直度測量儀,它以穩定的準直激光束為測量基線,配以回轉軸系,旋轉五角標棱鏡掃出互相平行或垂直的基準平面,將其與被測大型工件的各面進行比較。納米(nm)即為10-9m,納米技術定義為尺寸或公差范圍為0。在加工或安裝大型工件時,可用該認錯器測量面間的平行度及垂直度。以頻閃光作為照明光源,利用面陣和線陣CCD作為螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件,實現熱軋螺紋鋼幾何參數在線測量的動態檢測系統。


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