随着社会的进步和科技的发展，自动化检测方法开始代替了传统的人工方法来提高企业生产效率和产品质量，基于自动化检测不仅解决了人工方法效率低，速度慢，以及受检测人员主观性制约等不确定因素带来的误检及漏检，而且很多系统实现了接近100%缺陷检测。目前基于机器视觉的自动化缺陷检测得到广泛应用。光学元件的质量主要取决于表面质量, 而面形偏差检测、表面粗糙度、表面疵病的检测则是评价光学元件表面质量的主要项目。今天就为大家介绍的是机器视觉检测技术。
机器视觉作为一门把计算机视觉和图像处理技术有效融为一体的新兴检测技术, 用数字图像作为检测手段, 通过机器来识别物体, 代替了人体的视觉系统, 再运用图像处理方法, 提取出有用的信息, 如表面形貌、各种参数数值等。
该技术可运用到控制、测量、检测等相关的各领域,能够通过计算机自动获取和分析特定事物的图像。一般机器视觉系统由以下单元组成，光源、成像镜头、CCD相机、图像处理单元、图像处理软件和外部通讯单元等。结构示意图如图所示:
利用机器视觉检测技术，它可根据不同的产品材料和缺陷情况及客户需求，通过采用不同的光源跟不同的照射角度，及不同像素的相机，使产品的缺陷图像跟背景图像区分开，然后利用缺陷图像的颜色、灰度、形状、大小等来识别缺陷，通过图片效果采用不同的算法进行软件编写，并结合客户需求来对软件进行开发。对产品进行高精度、高效率、高稳定的实时检测、分析、计算，判断产品是否合格，能有效的提高生产流水线的检测速度和精度，大大提高产量和质量，降低人工成本，同时防止因为人眼疲劳而产生的误判。充分利用它的非接触性、实时性、灵活性和精确性等优点，能够更多地融入到生产过程或生活中去。
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