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机器视觉的特点⒈摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配,拍摄到理想的图像;⒉零件的尺寸范围为2.4mm到12mm,厚度可以不同;⒊系统根据操作者选择不同尺寸的工件,河源机器视觉,调用相应视觉程序进行尺寸检测,并输出结果;⒋针对不同尺...


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机器视觉的特点

⒈摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配,拍摄到理想的图像;

⒉零件的尺寸范围为2.4mm到12mm,厚度可以不同;

⒊系统根据操作者选择不同尺寸的工件,河源机器视觉,调用相应视觉程序进行尺寸检测,并输出结果;

⒋针对不同尺寸的零件,排序装置和输送装置可以jing确调整料道的宽度,使零件在固定路径上运动并进行视觉检测;

⒌机器视觉系统分辨率达到2448×2048,动态检测精度可以达到0.02mm;

                        

⒍废品漏检率为0;

⒎本系统可通过显示图像监视检测过程,机器视觉厂家,也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果;

⒏具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能;

⒐系统能够自检其主要设备的状态是否正常,配有状态指示灯;同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限;

⒑实时显示检测画面,中文界面,可以浏览几次不合格品的图像,具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能;

⒒能生成错误结果信息文件,包含对应的错误图像,并能打印输出。



        机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术,后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中,采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线,用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域,这些技术统称为图像分割。

        其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述,以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明,只用自底向上的分析太困难,必须同时采用自顶向下,机器视觉系统,即把目标分为若干子目标的分析方法,运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中,A.古兹曼提出运用启发式知识,表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如zui小二乘法匹配之类的数值计算程序。

       70年代,机器视觉形成几个重要研究分支:①目标制导的图像处理;②图像处理和分析的并行算法;③从二维图像提取三维信息;④序列图像分析和运动参量求值;⑤视觉知识的表示;⑥视觉系统的知识库等。

                       



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