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    發布時間:2021-09-10 19:48  

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    工業相機行業產業鏈覆蓋全球

    目前大多數工業相機都采用GbE介面,除了成本低廉外,容易與工業電腦介接,組成龐大復雜的自動化系統也是其一大優勢。搭載USB3.0的工業相機也因為同樣的理由,而在市場上越來越受到歡迎。

    至于智能相機,本質上已經是一臺迷你型工業電腦。以朗銳智科的PCM-6410工業相機為例,除了光學、影像感測器、數位訊號處理器等相機的元素外,該相機還搭載第7代英特爾?酷睿?處理器,可以直接在相機上執行各種視覺演算法。這種智能相機具備體積小、部署簡單的優勢,適合用在小規模自動化系統,或是與機器手臂結合,引導機器手臂作業。






    當使用激光三角測量來進行圖像采集時,

    物體的表面結構可能引起激光線的陰影。在產生帶陰影激光線的那些區域,不可能提取其局部高度信息。這會成為一個差錯的來源,因為高度圖像在哪些位置是沒有任何信息的空孔,從而就無法檢測缺陷。為了彌補這個系統性不足,用多個攝像機分析同一激光線是有益的。不同攝像機看到的陰影,會出現在不同的位置,因此結合多個視角的整體,能夠排除物體特征被隱藏的可能。








    機器視覺系統的劃痕檢測分類

      機器視覺劃痕檢測的基本分析過程分為兩步:首先,確定檢測產品表面是否有劃痕,其次,在確定被分析圖像上存在劃痕之后,對劃痕進行提取。

      劃痕檢測是工業生產中經常遇到的問題,在工業中許多設備的零部件都是在高溫、高壓的環境中工作的,所受載荷復雜,使用環境惡劣,故障率高,造成的后果也非常嚴重,因此,對相關部件的缺陷、疲勞裂紋的產生、擴展進行視覺檢測就顯得尤為重要。





      一類劃痕,各部分灰度差異較大,形狀通常呈長條形,如果在一幅圖像上采取固定閾值分割,則標記的缺陷部分會小于實際部分。由于這類圖像的劃痕狹長,單純依靠灰度檢測會將缺陷延伸部分漏掉。對于這類圖像,根據其特點選擇雙閾值和缺陷形狀特征相結合的方法。

      另一類劃痕,從外觀上較易辨認,同時灰度變化跟周圍區域對比也比較明顯。可以選擇較小的閾值精缺陷部分直接標記。






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