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施努卡:機器視覺識別用到的方法(機器人視覺識別)

2021-12-27 09:18 作者:施努卡機器視覺  | 我要投稿

在大規(guī)模的工業(yè)自動化生產(chǎn)中,很多工業(yè)產(chǎn)品都需要進行質(zhì)量檢測,例如工件表面缺陷檢測,針對一些劃痕,凹凸,色差等進行檢測。產(chǎn)品質(zhì)量的好壞一定程度上會影響產(chǎn)品的質(zhì)量和使用率,那么視覺識別檢測系統(tǒng)可以在一定程度中解決這一難題,提升產(chǎn)品質(zhì)量,包裝生產(chǎn)效率。

那么,產(chǎn)品視覺識別檢測方法有哪些呢?這里我們可以分為三種:

第一種是人工檢測,傳統(tǒng)人工給企業(yè)帶來了一定成本壓力,而且在進行缺陷判別時不夠精準,難以達到企業(yè)所需要的精度及效率。

第二種是機械裝置接觸檢測法,這種學習方法雖然在生活質(zhì)量上能滿足社會生產(chǎn)的需要,但存在安全檢測設備市場價格高、靈活性差、速度慢等缺點。

第三種是機器視覺檢測法,即利用圖像處理和分析對產(chǎn)品可能影響存在的缺陷進行有效檢測,這種方法采用非接觸式,安裝靈活,測量精度和速度都比較高。

但是在實際應用過程中,由于每個產(chǎn)品缺陷都不一樣,我們一般常見的缺陷都屬于結構型缺陷,像一些外觀,尺寸,規(guī)格等都屬于這一類,而通過機器視覺識別檢測系統(tǒng)可以對目標表面圖像內(nèi)容進行預處理,并與標準圖像對比,找到其中可能存在的缺陷,然后識別并判斷能力缺陷種類和嚴重污染程度,對產(chǎn)品市場進行垃圾分類分級處理。


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