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              太和區(qū)磁性材料檢測(cè)地址常用解決方案

              發(fā)布時(shí)間:2020-11-14 13:02  

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              一般來(lái)說(shuō),光學(xué)篩選機(jī)的影像篩選設(shè)備故障診斷一般是分為以下的幾個(gè)方面:

                   一個(gè)方面就是狀態(tài)量的一種檢測(cè),這種檢測(cè)就是用來(lái)檢測(cè)傳感器的運(yùn)行是否是正常運(yùn)行的。

                第二種就是指加工設(shè)備的運(yùn)行的一種異常的判別問(wèn)題,這種測(cè)試的數(shù)據(jù)如果出現(xiàn)問(wèn)題,則會(huì)出現(xiàn)判別設(shè)備的異常現(xiàn)象。

                第三種就是對(duì)于故障的診斷是需要一步步分析和處理了,識(shí)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(wèn)題。

                以上內(nèi)容就是影像篩選設(shè)備的檢測(cè)問(wèn)題的介紹了,在科學(xué)技術(shù)突飛猛進(jìn)和人工緊缺的今天,影像篩選設(shè)備及其它自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備已在各行各業(yè)中扮演著越來(lái)越重要的角色,能有效控制產(chǎn)品不良率、提高產(chǎn)品質(zhì)量、減少客戶投訴、提升公司產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力,利于公司拓展市場(chǎng)、降低人工成本。




              E型鐵芯是某公司自動(dòng)化生產(chǎn)線上的重要零件之一,加工過(guò)程中主要存在表面切割不平整,表面裂紋和幾何形狀扭曲3種缺陷。為此,文中提出了基于機(jī)器視覺(jué)的表面缺陷在線檢測(cè)方法。由于檢測(cè)目標(biāo)質(zhì)地為黑色,本系統(tǒng)采用白色材料做背景增加對(duì)比度;利用CCD攝像機(jī)和環(huán)形LED光源組成采集系統(tǒng)的前端,通過(guò)千兆網(wǎng)口將圖像傳輸至計(jì)算機(jī);然后采用邊緣檢測(cè)結(jié)合閾值分割提取感興趣區(qū)域,最后主要利用灰度分析結(jié)合Douglas-Peucker算法完成特征提取和缺陷分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)能快速對(duì)鐵芯表面缺陷進(jìn)行識(shí)別與檢測(cè),缺陷識(shí)別率達(dá)到98.25%,達(dá)到預(yù)期檢測(cè)目標(biāo)


              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(dòng)檢測(cè)技術(shù)在生產(chǎn)過(guò)程中顯得日益重要。本針對(duì)金屬工件表面的多種缺陷,設(shè)計(jì)了一套能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)金屬工件表面缺陷進(jìn)行實(shí)時(shí)在線、無(wú)損傷的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。 該系統(tǒng)采用黑白面陣CCD和多通道圖像采集卡作為圖像采集部分,提高了檢測(cè)系統(tǒng)的速度并降低了對(duì)CCD的性能要求,使系統(tǒng)在現(xiàn)有的條件下比較容易實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線檢測(cè);采用自動(dòng)選取圖像分割閾值,根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的閾值把工件信息從圖像中提取出來(lái)并掃描工件在圖像中的位置、尺寸信息,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的自動(dòng)測(cè)量;根據(jù)掃描得到的工件信息去除掉工件邊緣的光圈,


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