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遂寧自動(dòng)分選光學(xué)分選機(jī)研發(fā)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-10-15

    照明光源按照波長(zhǎng)分類可以分為可見波長(zhǎng)光源,特殊波長(zhǎng)光源。可見波長(zhǎng)光源也就是一般現(xiàn)代工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備中常用的紅綠藍(lán)LED光源。特殊波長(zhǎng)光源一般是指紅外或紫外波長(zhǎng)光源,一些特殊材料在可見光范圍內(nèi)吸收差別不大,灰階變化不明顯時(shí)可以考慮采用特殊波長(zhǎng)光源,比如說(shuō)利用紫外光能量高可以激發(fā)熒光材料的原理,檢測(cè)具有熒光發(fā)光特性物質(zhì)微殘留時(shí)紫外光源就是一種比較有效的手段,因材料成分與紅外光譜有對(duì)應(yīng)關(guān)系的原理,紅外光源對(duì)不具有發(fā)光性質(zhì)的有機(jī)化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用,甚至可以實(shí)現(xiàn)成分分析。特殊光源中,利用偏振光與物體相互作用后偏振態(tài)的變化,利用光學(xué)干涉原理的白光干涉(whitelightinterferometry)在特定缺陷檢測(cè)中的得到了應(yīng)用,例如通過(guò)相干光的干涉圖案計(jì)算出對(duì)應(yīng)的相位差和光程差,可以測(cè)量出被測(cè)物體與參考物體之間的差異,且分辨率與精度為可以達(dá)到亞波長(zhǎng),測(cè)量三維物體形貌與高度也正成為視覺(jué)檢測(cè)的新需求。 視覺(jué)檢測(cè)和人工檢測(cè)對(duì)比的優(yōu)勢(shì)是什么?遂寧自動(dòng)分選光學(xué)分選機(jī)研發(fā)

    特征提取后進(jìn)入圖像分析階段的邏輯比較階段,主要包含了模板匹配和模式分析二個(gè)方面。模板匹配就是先設(shè)定已知模板,已知模板是檢測(cè)中沒(méi)有缺陷的實(shí)物影像或小重復(fù)單元影像,通常情況下PCB檢測(cè)中以實(shí)物影像為已知模板,F(xiàn)PD檢測(cè)中則是像素重復(fù)單元。將采集到的圖像與模板影像進(jìn)行重合比對(duì),然后平移到下一個(gè)單元進(jìn)行同樣比對(duì),出現(xiàn)灰階有差異的部分就被懷疑為缺陷,這里我們給灰階差異設(shè)定一個(gè)閾值,當(dāng)灰階差超過(guò)設(shè)定閾值后,就被判定為真正的缺陷。從細(xì)節(jié)上講,閾值的設(shè)定過(guò)于嚴(yán)格出現(xiàn)誤判的概率就會(huì)增加,而閾值設(shè)定過(guò)于寬松漏檢出的概率就會(huì)增加,因此,被檢測(cè)物體的特征提取可以提高比對(duì)的對(duì)位精度,進(jìn)而對(duì)檢測(cè)結(jié)果起到了決定性的作用。 綿陽(yáng)五金小件分選光學(xué)分選機(jī)廠家光學(xué)分選機(jī)能分選什么呢?

    隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,圖像處理技術(shù)在工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)成為了工業(yè)自動(dòng)化的重要內(nèi)容。下面就圖像處理技術(shù)在零部件缺陷檢測(cè)的原理做一簡(jiǎn)單介紹:圖像處理技術(shù)又稱“機(jī)器視覺(jué)”,是將被測(cè)對(duì)象的圖像作為信息的載體,從中提取有用的信息來(lái)達(dá)到測(cè)量的目的。它具有非接觸、高速度、測(cè)量范圍大、獲得的信息豐富等優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)CCD攝像頭與光學(xué)系統(tǒng)、處理系統(tǒng)的組合,可實(shí)現(xiàn)不同的檢測(cè)要求。在以批量生產(chǎn)方式為特征的汽車、摩托車、內(nèi)燃機(jī)等行業(yè),識(shí)別和檢測(cè)重要零件關(guān)鍵部位的表面缺陷迄今還是以人工目測(cè)為主。根據(jù)零件的特點(diǎn),破口可能出現(xiàn)的區(qū)域在結(jié)合面(線)的外側(cè),其范圍呈“八”字形。在此情況下,依靠人工目測(cè)、估算的方式,不但效率低,勞動(dòng)強(qiáng)度大,且無(wú)法準(zhǔn)確執(zhí)行上述標(biāo)準(zhǔn)中的規(guī)定。另一方面,即使采用其它常規(guī)測(cè)量方法,也難以達(dá)到上述目的。

均值濾波是采用鄰域平均法,基本思想是對(duì)一個(gè)像素和他臨近區(qū)域的全體像素取平均值,然后把這個(gè)計(jì)算出來(lái)的均值賦予給輸出的圖像的相應(yīng)像素,實(shí)現(xiàn)圖像的平滑處理。屬于線性濾波。中值濾波是把一個(gè)像素點(diǎn)鄰域窗口內(nèi)的所有像素點(diǎn)灰階值的中間值作為該像素點(diǎn)的灰階值,是基于排序統(tǒng)計(jì)理論的信號(hào)處理技術(shù),對(duì)于隨機(jī)噪聲處理能力好,屬于典型的非線性濾波技術(shù)。K鄰域均值濾波技術(shù)是結(jié)合了中間值濾波和均值濾波的特點(diǎn),主要思想是在待處理像素點(diǎn)鄰域內(nèi),找到一像素灰階值接近的K個(gè)像素點(diǎn),計(jì)算這K個(gè)像素點(diǎn)灰階均值來(lái)代替原像素點(diǎn)的灰階值,對(duì)于孤立不規(guī)則的像素點(diǎn)起到很好的濾波作用。如何保證光學(xué)機(jī)的檢測(cè)速度呢?

    要全免替代人工目檢,機(jī)器視覺(jué)還有諸多難點(diǎn)有待攻破:1)光源與成像:機(jī)器視覺(jué)中質(zhì)量的成像是第一步,由于不同材料物體表面反光、折射等問(wèn)題都會(huì)影響被測(cè)物體特征的提取,因此光源與成像可以說(shuō)是機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)要攻克的第1個(gè)難關(guān)。比如現(xiàn)在玻璃、反光表面的劃痕檢測(cè)等,很多時(shí)候問(wèn)題都卡在不同缺陷的集成成像上。2)重噪音中低對(duì)比度圖像中的特征提?。涸谥卦胍舡h(huán)境下,真假瑕疵的鑒別很多時(shí)候較難,這也是很多場(chǎng)景始終存在一定誤檢率的原因,但這塊通過(guò)成像和邊緣特征提取的快速發(fā)展,已經(jīng)在不斷取得各種突破。3)對(duì)非預(yù)期缺陷的識(shí)別:在應(yīng)用中,往往是給定一些具體的缺陷模式,使用機(jī)器視覺(jué)來(lái)識(shí)別它們到底有沒(méi)有發(fā)生。但經(jīng)常遇到的情況是,許多明顯的缺陷,因?yàn)橹皼](méi)有發(fā)生過(guò),或者發(fā)生的模式過(guò)分多樣,而被漏檢。如果換做是人,雖然在操作流程文件中沒(méi)讓他去檢測(cè)這個(gè)缺陷,但是他會(huì)注意到,從而有較大幾率抓住它,而機(jī)器視覺(jué)在這點(diǎn)上的“智慧”目前還較難突破。 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中常用工業(yè)相機(jī)的分類?遂寧自動(dòng)分選光學(xué)分選機(jī)研發(fā)

光學(xué)分選機(jī)選擇時(shí)應(yīng)該注意什么?遂寧自動(dòng)分選光學(xué)分選機(jī)研發(fā)

    CCD檢測(cè)原理是采用攝像技術(shù)將被檢測(cè)物體的反射光強(qiáng)以定量化的灰階值輸出,通過(guò)與標(biāo)準(zhǔn)圖像的灰階值進(jìn)行比較,分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過(guò)程。與人工檢查做一個(gè)形象的比喻,CCD采用的普通LED或特殊光源相當(dāng)于人工檢查時(shí)的自然光,CCD采用的光學(xué)傳感器和光學(xué)透鏡相當(dāng)于人眼,CCD的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當(dāng)于人腦,即“看”與“判”兩個(gè)環(huán)節(jié)。因此,CCD檢測(cè)的工作邏輯可以簡(jiǎn)單地分為圖像采集階段(光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集),數(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換),圖像分析段(特征提取與模板比對(duì))和缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段(缺陷大小類型分類等)。為了支持和實(shí)現(xiàn)CCD檢測(cè)的上述四個(gè)功能,CCD設(shè)備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺(tái),成像系統(tǒng),圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個(gè)部分,是一個(gè)集成了機(jī)械,自動(dòng)化,光學(xué)和軟件等多學(xué)科的自動(dòng)化設(shè)備。 遂寧自動(dòng)分選光學(xué)分選機(jī)研發(fā)

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