视觉检测包含一些重要部件,光源,镜头,相机,图像采集卡,数据传输,图像处理和测量App等。随着各个部件的性能的提升,机器视觉系统的能力也呈指数级增长。系统的复杂度取决于特定的应用需求。选择最佳部件,不仅仅要考虑部件的性能能否满足需求(比如分辨...
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机器视觉中优质的成像是第一步,由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取,因此光源与成像可以说是机器视觉检测要攻克的第一个难关。比如现在玻璃、反光表面的划痕检测等,很多时候问题都卡在不同缺陷的集成成像上。
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表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度,而且一般也会对其使用性能带来不良影响,所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视,以便及时发现,从而有效控制产品质量,还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题,从而杜绝或减少缺陷品的产生。
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在工业4.0这个热门话题,人们也开始把关注焦点放在了机器视觉检测方面。无论是工业4.0、工业机器人还是工业物联网,其都是智能制造,实现智能的关键将是海量信息的采集,这对数据采集的应用媒介——机器视觉检测应用,无疑将带来大量的机会和挑战。而智能制造...
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