機器視覺檢測案例
2023-01-11
視覺工業(yè)檢測大體分為工件尺寸測量與定位，和表面缺陷檢測，及各種Logo標識的檢測與識別等,平時打光中是如何選用光源進行檢測的呢?首先要了解項目的需求，需要確定檢測缺陷還是測量與定位等，再來選擇適合光源打光測試。
視覺工業(yè)檢測大體分為工件尺寸測量與定位，和表面缺陷檢測，及各種Logo標識的檢測與識別等,平時打光中是如何選用光源進行檢測的呢?首先要了解項目的需求，需要確定檢測缺陷還是測量與定位等，再來選擇適合光源打光測試。
在現(xiàn)代食品自動化生產中，涉及多種檢測、測量，如礦泉水中的異物檢測、飲料瓶蓋印刷質量檢測、產品包裝上的條碼和字符識別等。這類應用的共同特點是連續(xù)大規(guī)模生產和對外觀質量要求非常高。通常這種高度重復的工作只能通過人工目測來完成，我們經(jīng)常會看到在一些工廠的現(xiàn)代化流水線后面有成百上千的檢驗工人來執(zhí)行這一過程。不僅給工廠增加了巨大的勞動力和管理成本，而且仍無法保證100%的檢驗合格率(即“零缺陷”)。
快遞自動化分揀引入機器視覺技術已經(jīng)進入了快速發(fā)展的階段。目前，國內大型物流運轉中心已開始釆用全自動化分揀，多數(shù)快遞公司處于半自動化狀態(tài)，中小型物流分揀中心目前仍靠人工錄入地址信息、掃描進行分揀?；跈C器視覺技術的快遞運單自動分揀解決方案是在識別條形碼的基礎上加入三段碼識別，有效提高了分揀率。
釀造啤酒環(huán)節(jié)中危害產品品質的因素有很多，如原材料品質、工藝流程、釀酒方法等。 此外，瓶口、瓶體、瓶底的不足和污垢也是決定啤灑品質的關鍵因素。 因而，啤灑電池充電后必須檢查空啤酒瓶，消除特采，給啤灑電池充電。 現(xiàn)階段，在我國酒廠大多數(shù)仍使用人力檢測空啤酒瓶，效率不高、速度比較慢、勞動效率大。
機器視覺系統(tǒng)大體分為圖像采集和圖像處理兩個部分。圖像采集是工業(yè)相機與PC端通過圖像采集卡相互鏈接，圖像采集卡接收工業(yè)相機的模擬信號或數(shù)字信號，并將信號處理轉換為適用于PC端的信息。其中，主流的機器視覺軟件有：側重圖像處理的圖像軟件包Opencv、Halcon、Visionpro;側重算法的Matlab、Labview等。
隨著科學技術的發(fā)展，鋰電池已經(jīng)廣泛應用于電動交通工具、軍事裝備、航空航天等多個領域。近年來，政府又相繼出臺了《促進汽車動力電池產業(yè)發(fā)展行動方案》《關于促進儲能技術與產業(yè)發(fā)展的指導意見》《新能源汽車產業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2021-2035年)》等相關政策文件支持鋰電行業(yè)發(fā)展
機器視覺是一門學科技術，廣泛應用于生產制造檢測等工業(yè)領域，用來保證產品質量，控制生產流程，感知環(huán)境等。機器視覺系統(tǒng)是將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結果來控制現(xiàn)場的設備動作。
圖像獲取：光源、鏡頭、相機、采集卡、機械平臺。圖像處理與分析：工控主機、圖像處理分析軟件、圖形交互界面。判決執(zhí)行：電傳單元、機械單元。
在機器視覺檢測中，傳統(tǒng)的檢測算法，底層邏輯在于，在指定區(qū)域找亮度、顏色差異，并據(jù)此來判斷異物的大小或形狀等，而伴隨著工藝革新和缺陷檢測新需求持續(xù)升級，傳統(tǒng)的視覺檢測算法在很多工藝段中已經(jīng)不能滿足視覺檢測的新需求。
在工業(yè)領域的四大典型應用中，按照技術領域可劃分為：檢測、測量、定位、讀碼與識別。機器視覺系統(tǒng)具有高精度、可實現(xiàn)非接觸測量、可長時間穩(wěn)定工作等特點，在國內外工業(yè)領域均被廣泛應用，提高了產品質量和生產線自動化程度。隨著配套基礎建設的完善，以及技術、資金的積累，各行各業(yè)對配置機器視覺技術的工業(yè)自動化、智能化需求開始出現(xiàn)。