就連小零件也可以用到機器視覺檢測啦

就連小零件也可以用到機器視覺檢測啦

   雖然諸如墊圈、螺釘和橡膠墊等小零件的質量可以由人工檢查，但這是一項枯燥乏味、且耗時的重復性勞動。而且，這種檢查也會因為人眼疲勞而出現錯誤，同時人工檢查也不能高速完成，因此這樣的檢查任務更適合讓機器視覺檢測系統去完成。機器視覺檢測系統除了能更快地執行這樣的檢查任務之外，還可以對每個零件的多個方位成像，從而確保零件的所有部分都制造正確。為了實現這一點，機器視覺系統需要部署多個成像站點來完成這項任務，這些成像站點通常會采用不同的照明光源、相機系統和鏡頭產品。

    機器視覺檢測系統基于PC的服務器用于存儲來自相機的圖像、被發現的缺陷數據，以及缺陷在鋼管上位置，還將在Oracle數據庫中存儲壓力、溫度、速度信號、通信和其他鋼管生產數據的報警，用于質量控制和可追溯性。還可以通過在連接到公司局域網（LAN）的計算機上安裝客戶端應用，對服務器上的數據進行遠程檢查。自從該系統Z初開發以來，已經經歷了幾次增強，系統的結構現在已經過重新設計，能夠更容易地對準和調整相機和調節照明。系統Z重要的一項Z新發展，是用內部開發的候選窗口探測平臺和用于缺陷分類的卷積神經網絡（CNN），來替代之前基于SVM的分類器。CNN可以學習從訓練圖像中提取表征每種類型缺陷的相關特征并執行分類，而SVM僅將其輸入映射到可以揭示缺陷類別之間差異的一些高維空間。