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發布時間：2020-12-01 08:14
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2、外觀檢測：檢測生產線上產品有無質量問題，該環節也是取代人工非常多的環節。例如機器視覺涉及到的藥品領域，其主要檢測包括尺寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。
3、高精度檢測：有些產品的精密度較高，達到0.01~0.02m甚至到u級，人眼無法檢測必須使用機器完成。
4、識別：就是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。可以達到數據的追溯和采集，在汽車零部件、食品、藥品等應用較多。
LED數碼管檢測
開發背景
傳統的led生產線上的產品質量控制主要依靠經過訓練過的技師通過目視來實現，由于人眼的主觀性，很難對產品的質量進行更明確、穩定地控制。與人眼相比，機器視覺系統具有高速度、準確性、可重復性、長期工作的穩定性。因此將機器視覺技術應用在led的光學檢測上可在很大程度上提高產品質量控制的精度及速度。
系統原理
本系統可以自動測量每段的相對亮度，判斷每段之間的相對亮度差值(指亮度不均勻比率、泄光率是否在合理范圍內。同樣方法也適用點陣產品中每個點。
視覺檢測設備如何不受背景影響進行檢測？
以往視覺檢測設備在客戶檢測現場經常會出現因客戶現場的光線強弱及背景變化導致檢測數值的變化而需要調整。而我司現在開發的視覺檢測設備開發了多種預處理功能如實時濃淡補正，它可以消除漸變的濃淡變化，可以僅抽取缺陷的預處理功能：即取消工件表面產生的陰影或不均勻光量，補正為適合檢測的圖像，即使視覺檢測設備現場每次濃淡狀況均發生變化仍可實時執行補正，并僅抽取缺陷部位！處理的工作流程是：1，制作推定背景：根據參數抽取低于規定抽取尺寸的缺陷，推定適合背景圖像。2，從輸入圖像中減去推定背景圖像 3，調整圖像至適合狀態：圖像的較好調整可通過選明缺陷，暗缺陷的對象缺陷顏色，或提升增益/去除干擾，將差分圖像調整到更適合于視覺檢測設備的圖像！
