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机器视觉在识别检测中的应用

2020-11-25 15:42

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在大规模的工业自动化生产中,很多工业产品都需要进行质量检测,例如工件表面缺陷检测,针对一些划痕,凹凸,色差等进行检测。产品质量的好坏一定程度上会影响产品的质量和使用率,那么视觉识别检测系统可以在一定程度中解决这一难题,提升产品质量,包装生产效率。

那么,产品视觉识别检测方法有哪些呢?这里我们可以分为三种:

第一种是人工检测,传统人工给企业带来了一定成本压力,而且在进行缺陷判别时不够精准,难以达到企业所需要的精度及效率。

第二种是机械装置接触检测法,这种学习方法虽然在生活质量上能满足社会生产的需要,但存在安全检测设备市场价格高、灵活性差、速度慢等缺点。

第三种是机器视觉检测法,即利用图像处理和分析对产品可能影响存在的缺陷进行有效检测,这种方法采用非接触式,安装灵活,测量精度和速度都比较高。

但是在实际应用过程中,由于每个产品缺陷都不一样,我们一般常见的缺陷都属于结构型缺陷,像一些外观,尺寸,规格等都属于这一类,而通过机器视觉识别检测系统可以对目标表面图像内容进行预处理,并与标准图像对比,找到其中可能存在的缺陷,然后识别并判断能力缺陷种类和严重污染程度,对产品市场进行垃圾分类分级处理。

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