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                較好的視覺檢測可對圖像中的目標特征進行快速準確地檢測

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                較好的視覺檢測可對圖像中的目標特征進行快速準確地檢測

                發布日期:2018-02-05 00:00 來源:http://www.orduaksiyon.com 點擊:

                    視覺檢測通過圖像處理的方法從產品圖像中提取需要的信息,做出決策并發送相應消息到分揀機構。通常這部分功能由機器視覺軟件來完成。較好的機器視覺軟件可對圖像中的目標特征進行快速準確地檢測,并很大限度地減少對硬件系統的依賴性,


                    而算法設計不夠成熟的機器視覺軟件則存在檢測速度慢,誤判率高,對硬件依賴性強等特點。在機器視覺檢測系統中視覺信息的處理主要依賴于圖像處理方法,它包括圖像增強,數據編碼和傳輸,平滑,邊緣銳化,分割,特征提取,目標識別與理解等內容。


                     大連機器視覺檢測由于經濟和技術原因,國內絕大多數圖像處理技術公司都以代理國外產品為主,沒有或者很少涉足擁有自主知識產權的機器視覺在線檢測設備,對視覺技術的開發應用停留在比較低端的小系統集成上 ,對需要進行大數據量的實時在線檢測的研究很少也很少有成功案例,但是隨著國內經濟發展和技術手段不斷提高對產品質量檢測要求就更高,對在線檢測設備的需求也就更大具有巨大的市場潛力。


                     表面缺陷檢測的應用往往存在多種類型的表面缺陷,因此,缺陷識別問題通常是多類分類問題。分類的難點在于分類器的設計。目前常用的分類器方法大體可以分為兩種:不需要學習的分類器和需要學習的分類器。不需要學習的分類器通?;诮y計的方法,如貝葉斯理論、距離判別、Fisher判別、k-鄰近法、聚類分析、決策樹分類等;需要學習的分類器如神經網絡、支持向量機等。不需要學習的分類器往往需要大樣本支持,并且需要一定的先驗知識,計算量大,速度慢,因此,在實時檢測應用中往往難以實現。


                    本項目應用了嵌入式中央控制及工業級圖像高速傳輸控制技術,基于CCD/CMOS與DSP/FPGA的圖像識別與處理技術,成功建立了光電檢測系統。應用模糊控制的精選參數自整定技術,使系統具有對精確檢測的自適應調整,實現產品的自動分選功能。


                視覺檢測

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