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基于机器视觉的缺陷与异物检测

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    [LV.10]100FPS

    发表于 2016-5-4 17:54:39 |显示全部楼层
    基于机器视觉的缺陷与异物检测
    " @, k+ b) q- ~$ ?
    左正常产品右缺陷产品
    , e$ ~4 w+ N  w; V2 ?7 D
    " k( T) L3 x& m$ N+ T, @7 x5 N左异物产品右正常产品
    # V: M. G8 \# t0 F) `2 m
    金属圆盘表面的脏污、异物、锈斑等检测,以及内部的黑色小圆盘的缺损检测(完整性)。该方案属于外观检测。相对来讲比较难实现。图中的异常都是非常明显的,对于这样的异常,当然是比较容易的。但是还有一些非常细小的缺陷或异物,会给测量带来一定的挑战。
    ! f  @: }  @$ S2 l* F9 a 6 A9 ]7 D" X! a" N
    机器视觉光源对于这类产品的打光照明,可以考虑的光源有同轴光源、圆顶无影光源、环形无影光源、环形光源等。因为产品本身是圆形的,所以使用圆形的光源或方形的光源会有优势,而且是使用比较垂直的角度的,能把金属盘表面打亮的光源会得到比较好的照明效果。; \$ o9 U1 U" R+ W5 b' I

    * Q1 e* @1 O9 ?' n6 s1 C工业相机看测量精度要求,如果要测量比较细小的异物或缺损,那么分辨率就要做的比较高。如果要求不是很高,异物或缺陷都是非常明显的,那么130万像素左右的相机即可满足要求。使用黑白的即可。$ s. u$ f% G7 f& u5 L. D
    ( k  N$ g% F5 \7 n
    工业镜头常规的工业镜头可满足要求。镜头的焦距根据具体的工作距离以及选择的相机靶面、视野大小来确定。8 t8 Z9 M# u: ?
    # C9 d/ ]- V- r
    图像处理算法粒子分析可能会是一个主要的判断方法,也可以再考虑一些其它的方法,如轮廓分析等。$ r- i" S* r$ T4 f5 _6 q- v; h/ K

    0 ~+ M( b( ?1 X! N5 j( M6 h7 ^/ o机器视觉项目实现难度★★★★★0 m" v1 N' Y8 ?1 m9 q

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