机器视觉检测案例
2023-01-11
视觉工业检测大体分为工件尺寸测量与定位，和表面缺陷检测，及各种Logo标识的检测与识别等,平时打光中是如何选用光源进行检测的呢?首先要了解项目的需求，需要确定检测缺陷还是测量与定位等，再来选择适合光源打光测试。
视觉工业检测大体分为工件尺寸测量与定位，和表面缺陷检测，及各种Logo标识的检测与识别等,平时打光中是如何选用光源进行检测的呢?首先要了解项目的需求，需要确定检测缺陷还是测量与定位等，再来选择适合光源打光测试。
在现代食品自动化生产中，涉及多种检测、测量，如矿泉水中的异物检测、饮料瓶盖印刷质量检测、产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大规模生产和对外观质量要求非常高。通常这种高度重复的工作只能通过人工目测来完成，我们经常会看到在一些工厂的现代化流水线后面有成百上千的检验工人来执行这一过程。不仅给工厂增加了巨大的劳动力和管理成本，而且仍无法保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)。
快递自动化分拣引入机器视觉技术已经进入了快速发展的阶段。目前，国内大型物流运转中心已开始釆用全自动化分拣，多数快递公司处于半自动化状态，中小型物流分拣中心目前仍靠人工录入地址信息、扫描进行分拣。基于机器视觉技术的快递运单自动分拣解决方案是在识别条形码的基础上加入三段码识别，有效提高了分拣率。
酿造啤酒环节中危害产品品质的因素有很多，如原材料品质、工艺流程、酿酒方法等。 此外，瓶口、瓶体、瓶底的不足和污垢也是决定啤洒品质的关键因素。 因而，啤洒电池充电后必须检查空啤酒瓶，消除特采，给啤洒电池充电。 现阶段，在我国酒厂大多数仍使用人力检测空啤酒瓶，效率不高、速度比较慢、劳动效率大。
机器视觉系统大体分为图像采集和图像处理两个部分。图像采集是工业相机与PC端通过图像采集卡相互链接，图像采集卡接收工业相机的模拟信号或数字信号，并将信号处理转换为适用于PC端的信息。其中，主流的机器视觉软件有：侧重图像处理的图像软件包Opencv、Halcon、Visionpro;侧重算法的Matlab、Labview等。
随着科学技术的发展，锂电池已经广泛应用于电动交通工具、军事装备、航空航天等多个领域。近年来，政府又相继出台了《促进汽车动力电池产业发展行动方案》《关于促进储能技术与产业发展的指导意见》《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)》等相关政策文件支持锂电行业发展
机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
图像获取：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台。图像处理与分析：工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。判决执行：电传单元、机械单元。
在机器视觉检测中，传统的检测算法，底层逻辑在于，在指定区域找亮度、颜色差异，并据此来判断异物的大小或形状等，而伴随着工艺革新和缺陷检测新需求持续升级，传统的视觉检测算法在很多工艺段中已经不能满足视觉检测的新需求。
在工业领域的四大典型应用中，按照技术领域可划分为：检测、测量、定位、读码与识别。机器视觉系统具有高精度、可实现非接触测量、可长时间稳定工作等特点，在国内外工业领域均被广泛应用，提高了产品质量和生产线自动化程度。随着配套基础建设的完善，以及技术、资金的积累，各行各业对配置机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始出现。