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机器视觉在识别检测中的应用

发布时间:2022-01-20 点击次数:640

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目前在大规模的工业自动化生产中,很多工业产品需要进行质量检测,如工件表面缺陷检测,针对的是一些划痕、凹凸、色差等。产品的好坏在一定程度上会影响产品的质量和利用率,因此视觉识别检测系统可以在一定程度上解决这一问题。

那么,产品的视觉识别检测方法有哪些呢?


我们大致可以分为三种类型:

首先是人工巡检,它会给企业带来一定的成本压力,而且在缺陷判别上不够精准,很难达到企业要求的精度和效率。


第二是机械装置接触检测方法,这种检测方式虽然在生活质量方面能够满足社会生产的需求,但存在市场价格高、灵活性差、安全检测设备速度慢等缺点。


第三是机器视觉检测方法,即利用图像处理和分析,对可能影响产品存在的缺陷进行有效检测。该方法非接触,安装灵活,具有测量精度和速度快等优点。


但在实际应用过程中,由于每一种产品缺陷都不一样,我们常见的缺陷是结构缺陷,一些外观、尺寸、规格等都属于这一类,而机器视觉识别检测系统可以对目标表面图像的内容进行预处理,与标准图像进行比对,找出可能存在的缺陷,进而识别判断能力缺陷的种类和严重缺陷的程度,再对产品市场上的垃圾进行分类。


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