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                簡述機器視覺檢測的技術原理與知識

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                簡述機器視覺檢測的技術原理與知識

                發布日期:2017-12-26 00:00 來源:http://www.orduaksiyon.com 點擊:

                   在汽車安全帶的生產過程中,產品表面產生的缺陷多種多樣,如表面黑點、油污/污跡、異物(顆粒/飛蟲/頭發等)、破洞、爛針、接駁布、尺寸不良、細紗段、漏針、毛邊、斷紗段、粗紗段等,這樣的多樣性和不確定性使得許多普通儀器很難通過技術手段檢測,排除問題點,這種有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成,在當下現代化、智能化快速發展的制造環境下;依靠檢測工人來執行這道工序, 給企業增加巨大的人工成本和管理成本的同時,卻仍然不能保證100 %的檢驗合格率(即“零缺陷”)。


                    機器視覺檢測中圖像處理涵蓋的范圍十分很廣泛,但是,所采用的基本原理和方法是一致的。整體說來,圖像處理這門科學所研究的主要內容包括了圖像數的模數轉化、圖像的增強與復原、圖像編碼與壓縮、圖像切割、圖像的表示和描述、圖像特征匹配等等。


                    圖像特征匹配,特征匹配法的"特征",需先加以定義。舉例而言,若要描述一個人,Z好先說明他的特征。在外表方面,例如身高、體重、胸圍....等等;在心理方面,例如和善的、好勝的、沉默的....等等;在事業方面,例如職業、收入....等等。


                    不同特征適用于不同描述目的,例如描述一個人的健康,需要上述的身高、體重特征;若要描述一個人的成就,所需特征就多得多,舉凡上述特征之外,還可能需要這個人的生平事跡等等。據此了解,一個人的特征能夠代表一個人,故特征具備了代表性。除外,若現需將每個人由高至矮排序,所需特征只身高一項,其它體重、性格等等數據無需獲得,因此使用特征亦具備簡化使用信息量之目的。


                    建立視覺檢測設備中原型或樣版特征之過程稱訓練,做法為事先采取某些樣品或典型之特征加以儲存之。特征匹配的常用方法有許多種:Z近鄰居法、二元決策樹法、屬于動態規畫法的DP匹配法等。


                機器視覺檢測


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