機器視覺自動化檢測-格拉尼視覺-馬鞍山機器視覺檢測

FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亞象素*相機尺寸/PRTM（零件測量公差比）鏡頭選擇應注意：①焦距②目標高度 ③影像高度 ④放大倍數 ⑤影像至目標的距離 ⑥中心點 /節點⑦畸變視覺檢測中如何確定鏡頭的焦距為特定的應用場合選擇合適的工業鏡頭時必須考慮以下因素：· 視野 - 被成像區域的大小?！?工作距離 (WD) - 攝像機鏡頭與被觀察物體或區域之間的距離?！?CCD - 攝像機成像傳感器裝置的尺寸?！?這些因素必須采取一致的方式對待。如果在測量物體的寬度，機器視覺檢測設備，則需要使用水平方向的 CCD 規格，等等。如果以英寸為單位進行測量，則以英尺進行計算，后再轉換為毫米。機器視覺鏡頭參考如下例子：有一臺 1/3” C 型安裝的 CCD 攝像機（水平方向為 4.8 毫米）。物體到鏡頭前部的距離為 12”（305 毫米）。視野或物體的尺寸為2.5”（64 毫米）。換算系數為 1” = 25.4 毫米（經過圓整）。



整個系統分為四個部分：為儀表板提供模擬信號源的集成化多路標準信號源、具有圖像信息反饋定位的雙坐標CNC系統、攝像機圖像獲取系統和主從機平行處理系統。⒉ 金屬板表面自動控傷系統金屬板如大型電力變壓器線圈扁平線收音機朦朧皮等的表面質量都有很高的要求，機器視覺自動化檢測，但原始的采用人工目視或用百分表加控針的檢測方法不僅易受主觀因素的影響，而且可能會繪被測表面帶來新的劃傷。金屬板表面自動探傷系統利用機器視覺技術對金屬表面缺陷進行自動檢查，在生產過程中高速、準確地進行檢測，同時由于采用非接角式測量，避免了產生新劃傷的可能。其工作原理圖如圖8-6所示；在此系統中，采用激光器作為光源，機器視覺 工業檢測，通過濾波器濾除激光束周圍的雜散光，擴束鏡和準直鏡使激光束變為平行光并以45度的入射角均勻照明被檢查的金屬板表面。



特征提取辨識一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標準圖像，在此基礎上設定一定標準；然后拍攝被檢測的圖像，再將兩者進行對比。但是在布匹質量檢測工程中要復雜一些：1． 圖像的內容不是單一的圖像，每塊被測區域存在的雜質的數量、大小、顏色、位置不一定一致。2． 雜質的形狀難以事先確定。3． 由于布匹快速運動對光線產生反射，圖像中可能會存在大量的噪聲。4． 在流水線上，對布匹進行檢測，有實時性的要求。由于上述原因，圖像識別處理時應采取相應的算法，馬鞍山機器視覺檢測，提取雜質的特征，進行模式識別，實現智能分析。



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