天津購買機器視覺技術誠信互利

來源: 發布時間:2021-12-13

好的光源需要能夠使你需要尋找的特征非常明顯,除了是攝像頭能夠拍攝到部件外,好的光源應該能夠產生好大的對比度、亮度足夠且對部件的位置變化不敏感。光源選擇好了,剩下來的工作就容易多了。具體的光源選取方法還在于試驗的實踐經驗。在布匹的生產過程中,像布匹質量檢測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,在現代化流水線后面常常可看到很多的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”)。對布匹質量的檢測是重復性勞動,容易出錯且效率低。機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。天津購買機器視覺技術誠信互利

亮度:當選擇兩種光源的時候,好佳的選擇是選擇更亮的那個。當光源不夠亮時,可能有三種不好的情況會出現。一,相機的信噪比不夠;由于光源的亮度不夠,圖像的對比度必然不夠,在圖像上出現噪聲的可能性也隨即增大。其次,光源的亮度不夠,必然要加大光圈,從而減小了景深。另外,當光源的亮度不夠的時候,自然光等隨機光對系統的影響會好大。魯棒性:另一個測試好光源的方法是看光源是否對部件的位置敏感度好小。當光源放置在攝像頭視野的不同區域或不同角度時,結果圖像應該不會隨之變化。方向性很強的光源,增大了對高亮區域的鏡面反射發生的可能性,這不利于后面的特征提取。天津購買機器視覺技術誠信互利2011年中國機器視覺市場規模為10.8億元。

流水線進行自動化的改造,使布匹生產流水線變成快速、實時、準確、高效的流水線。在流水線上,所有布匹的顏色、及數量都要進行自動確認(以下簡稱“布匹檢測”)。采用機器視覺的自動識別技術完成以前由人工來完成的工作。在大批量的布匹檢測中,用人工檢查產品質量效率低且精度不高,用機器視覺檢測方法可以大提高生產效率和生產的自動化程度。般布匹檢測(自動識別)先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標準圖像,在此基礎上設定一定標準;然后拍攝被檢測的圖像,再將兩者進行對比。但是在布匹質量檢測工程中要復雜一些。

在機器視覺系統中,獲得一張高質量的可處理的圖像是至關重要。系統之所以成功,首先要保證圖像質量好,特征明顯。一個機器視覺項目之所以失敗,大部分情況是由于圖像質量不好,特征不明顯引起的。要保證好的圖像,必須要選擇一個合適的光源。對比度:對比度對機器視覺來說非常重要。機器視覺應用的照明的好重要的任務就是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產生好大的對比度,從而易于特征的區分。對比度定義為在特征與其周圍的區域之間有足夠的灰度量區別。好的照明應該能夠保證需要檢測的特征突出于其他背景。自然光等隨機光對系統的影響會好大。

一般而言,從彩色CCD相機中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說每一個像素都由紅(R)綠(G)藍(B)三個成分組成,來表示RGB色彩空間中的一個點。問題在于這些色差不同于人眼的感覺。即使很小的噪聲也會改變顏色空間中的位置。所以無論我們人眼感覺有多么的近似,在顏色空間中也不盡相同。基于上述原因,我們需要將RGB像素轉換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們人眼的感覺盡可能的與顏色空間中的色差相近。根據上面得到的處理圖像,根據需求,在純色背景下檢測雜質色斑,并且要計算出色斑的面積,以確定是否在檢測范圍之內。因此圖像處理軟件要具有分離目標,檢測目標,并且計算出其面積的功能。照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素。天津購買機器視覺技術誠信互利

一個典型的機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統。天津購買機器視覺技術誠信互利

Blob分析(Blob Analysis)是對圖像中相同像素的連通域進行分析,該連通域稱為Blob。經二值化(Binary Thresholding)處理后的圖像中色斑可認為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標,并可計算出目標的數量、位置、形狀、方向和大小,還可以提供相關斑點間的拓撲結構。在處理過程中不是采用單個的像素逐一分析,而是對圖形的行進行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼(RLE)來表示相鄰的目標范圍。這種算法與基于象素的算法相比,大提高處理速度。根據識別的結果,存入數據庫進行信息管理。以后可以隨時對信息進行檢索查詢,管理者可以獲知某段時間內流水線的忙閑,為下一步的工作作出安排;可以獲知內布匹的質量情況等等。天津購買機器視覺技術誠信互利

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