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机器视觉检测技术的优势及应用，逐渐成为生产生活中重要部分

在检测行业，与人类视觉相比，机器视觉优势明显，在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。随着工业的发展，传统人工检测已无法满足企业的生产效率，机器视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断，是一种无接触、无损伤的自动检测技术，是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作等特点。高精度，微见真招在工业制造过程中，有些产品精密度较高，达到0.01~0.02mm甚至到u级...

2024-01-11 10:02:33
基于机器视觉的工业缺陷检测常用的5种方法

目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，大大提升了制造业的质检效率。但是，缺陷检测在视觉需求中难度较大，不同于二维码识别和OCR等算法容易去做成标准化的工具，稳定性和精度需要依据具体的行业和具体的设备进行量化。凹凸、污点、瑕疵、划痕、裂缝等都是比较常见的缺陷，如图1所示。 ▲图1污渍、划痕图目前，基于成本和算法稳定性的考虑，机器视觉也依旧拥有广泛的用处。笔者在近期的实际应用中...

2024-01-09 09:13:44
基于机器视觉的⌈表面划伤⌋检测案例的方法分析

在工业生产中总是经常遇到裂痕、划痕等产品的表面缺陷问题，机器视觉行业对于表面检测相比前几年已经有很大的突破，对于产品表面的划伤、污迹等检测已经不再是难点。在金属、玻璃、手机屏幕、液晶板等行业表面检测上应用广泛。但由于该类缺陷形状不规则、深浅对比度低，而且往往会被产品表面的自然纹理或图案所干扰。因此，表面划痕缺陷检测对于正确打光、相机分辨率、被检测部件与工业相机的相对位置、复杂的机器视觉算法等要求非常高。机器视觉划痕检测的基本分析过程分为两步：首先，确定检测产品...

2024-01-09 09:04:18
经常被提及的视觉景深，但你真的懂吗？

关于景深的话题，我们从概念到应用，讨论过多次。它是一个非常重要的参数，在机器视觉的项目应用中反复被提及。但我们发现它也是经常容易被误解的一个参数。因此，这篇文章要老话重谈，希望能帮助大家进一步理解景深，哪怕只是一点点。为了方便谈论景深，我们在这里把成像过程视为理想成像，即点物成点像。在理想光学系统中，物空间的一个平面，在像空间有且只有一个平面与之共轭，该物平面（对焦平面）上的点在与之共轭的像平面（感光平面）上成点像，在其他像空间的平面上的像只能是一个有...

2024-01-08 09:32:18
实例说明相机关键参数设置效果对比

在机器视觉的相关应用中，总会涉及到图像的获取、检测，所以图像的质量对系统的测量检测结果有着非常重要的作用。图像的质量由照明、镜头和相机参数等诸多因素决定。下面通过图例，介绍如何设置相机的增益、补偿、清晰度、伽玛相关参数以优化图像质量。 1、增益（对比度）增益决定CCD输出信号的放大。可手动或自动调节这一参数，对输出信号进行放大可以增加对比度。然而，过高的增益会导致图像杂乱：源图像增加对比度增益...

2024-01-06 09:25:27
机器视觉中的表面缺陷检测有什么用？

在工业制造的过程中，不可避免会出现各种各样的生产缺陷。在过去，大部分产品是通过人工肉眼检查，随着机器视觉技术的不断发展，用机器代替人眼已经成为趋势。表面缺陷检测是机器视觉技术的一种，通常是指检测物品表面的瑕疵，利用计算机视觉模拟人眼视觉的功能，对图像进行采集、处理和计算，最后对特定物体进行实际检测、控制和应用。表面缺陷检测有什么用？表面缺陷案例在传统的工业生产中，主要是运用人眼检测的方式去检测产品表面缺陷，技...

2024-01-06 09:23:33