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机器视觉检测 基于AI的机器视觉检测

  • 型号ADK-ZDJC02
  • 类型安达凯电子
  • 其他视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉检测是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分 CMOS 和CCD 两种)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

视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉检测是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分 CMOS 和CCD 两种)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...

 

 
产品详情
“机器视觉检测 基于AI的机器视觉检测”参数说明
 
是否有现货: 认证: A
软件名称: 其它 版本类型: 单用户版
操作系统: Windows 10 软件类型: 自动化检测
型号: ADK-ZDJC02 规格: B
商标: ADK 包装: 纸箱
品牌: 安达凯电子 产量: 100
“机器视觉检测 基于AI的机器视觉检测”详细介绍
 
机器视觉检测 基本介绍
 
视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉检测是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分 CMOS 和CCD 两种)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。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。
机器视觉检测性能特点
提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。
机器视觉检测技术参数 
照明
 
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到**效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。
 
镜头
 
FOV(Field of Vision)=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比)
 
镜头选择应注意:
 
①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变
 
视觉检测中如何确定镜头的焦距
 
为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素:
 
· 视野 - 被成像区域的大小。
 
· 工作距离 (WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。
 
· CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。
 
· 这些因素必须采取一致的方式对待。如果在测量物体的宽度,则需要使用水平方向的 CCD 规格,等等。如果以英寸为单位进行测量,则以英尺进行计算,**再转换为毫米。
 
参考如下例子:有一台 1/3” C 型安装的 CDD 摄像机(水平方向为 4.8 毫米)。物体到镜头前部的距离为 12”(305 毫米)。视野或物体的尺寸为2.5”(64 毫米)。换算系数为 1” = 25.4 毫米(经过圆整)。
 
FL = 4.8 毫米 x 305 毫米 / 64 毫米
 
FL = 1464 毫米 / 64 毫米
 
FL = 按 23 毫米镜头的要求
 
FL = 0.19” x 12” / 2.5”
 
FL = 2.28” / 2.5”
 
FL = 0.912” x 25.4 毫米/inch
 
FL = 按 23 毫米镜头的要求
机器视觉检测 特征 辨识
一般产品检测(自动识别)先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像,在此基础上设定一定标准;然后拍摄检测对象图像,再将两者进行对比。
 
1. 图像的内容不是单一的图像,每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。
 
2. 杂质的形状难以事先确定。
 
3. 由于布匹快速运动对光线产生反射,图像中可能会存在大量的噪声。
 
4. 在流水线上,对布匹进行检测,有实时性的要求。
 
由于上述原因,图像识别处理时应采取相应的算法,提取杂质的特征,进行模式识别,实现智能分析。
 
机器视觉检测实际场景
插图03.JPG插图007.jpg插图08.jpg插图01.jpg
 

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