沂源螺栓影像篩選機供應(yīng)量大從優(yōu)「邁迅威視覺」

為解決食品生產(chǎn)過程中產(chǎn)品殘缺問題,研究了一種基于機器視覺的缺陷檢測方法,以餅干為樣本進行了實驗分析。首先構(gòu)建實驗系統(tǒng),對單目攝像機進行標定,利用標定所得參數(shù)對圖像進行畸變校正;然后對校正后所得圖像進行圖像分析處理;后對處理完成圖像進行區(qū)域檢測,得到檢測結(jié)果。實驗結(jié)果表明:以該方法進行餅干缺陷檢測成功率可達98.67%,并滿足高精度、實時性的要求,為今后食品缺陷檢測提供一定的參考方向。

于機器視覺技術(shù)對板材表面缺陷檢測進行研究,設(shè)計了在線檢測的硬件系統(tǒng)和軟件處理流程,介紹了圖像預(yù)處理、圖像分割和目標提取等處理方法并對缺陷圖像進行相應(yīng)處理。利用C 軟件對板材缺陷在線檢測進行人機交互界面設(shè)計和在線調(diào)試及在線檢測。實驗結(jié)果表明,本檢測方法可行,誤檢率低,可很好地應(yīng)用于木材自動化生產(chǎn)過程的在線檢測。

為了不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，金屬工件表面缺陷在線自動檢測技術(shù)在生產(chǎn)過程中顯得日益重要。本針對金屬工件表面的多種缺陷，設(shè)計了一套能夠?qū)崿F(xiàn)對金屬工件表面缺陷進行實時在線、無損傷的自動檢測系統(tǒng)。 該系統(tǒng)采用黑白面陣CCD和多通道圖像卡作為圖像部分，提高了檢測系統(tǒng)的速度并降低了對CCD的性能要求，使系統(tǒng)在現(xiàn)有的條件下比較容易實現(xiàn)實時在線檢測；采用自動選取圖像分割閾值，根據(jù)實際應(yīng)用的閾值把工件信息從圖像中提取出來并掃描工件在圖像中的位置、尺寸信息，實現(xiàn)了系統(tǒng)的自動測量；根據(jù)掃描得到的工件信息去除掉工件邊緣的光圈，

利用圖象順序形態(tài)學以及基于知識的閾值選擇算法對IC圖象進行預(yù)處理，具有運算量小、速度快和有效的特點。檢測過程采用Blob分析，引入質(zhì)量控制圖方法分析系統(tǒng)誤差對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，計算了檢測系統(tǒng)的工序能力。系統(tǒng)檢測精度高，實時性好，滿足在線檢測的要求。利用圖象順序形態(tài)學以及基于知識的閾值選擇算法對IC圖象進行預(yù)處理，具有運算量小、速度快和有效的特點。檢測過程采用Blob分析，引入質(zhì)量控制圖方法分析系統(tǒng)誤差對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，計算了檢測系統(tǒng)的工序能力。系統(tǒng)檢測精度高，實時性好，滿足在線檢測的要求。