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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
    - [+ F+ n% D5 z7 ^' l! v5 Z& \: U- z
    左正常产品右缺陷产品5 t; n' D  g  K4 K. a! r& r
    , o7 H; t: p: V" \( g/ n
    左异物产品右正常产品
    : \! W8 n3 w; l; e! V
    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。
    7 w  b) Q6 o" a+ W1 o) V" M( t$ {
    8 a  y) A; P( S* h8 r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。
    ! y5 v3 U& h; Z4 I/ I; W) M9 m
    : ^4 Y3 {' c3 v% i# u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。/ d3 h+ a2 y* p2 d& A6 _; v6 l& k

    # M% D2 C6 n7 U6 r! M$ G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。+ T: n* w) Z3 Z; ^. b0 N
    * f! k( y5 l4 d; F+ Z
    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。
    8 a( j7 L5 k& A 3 q; X, l& Q9 U6 H
    机器视觉项目实现难度★★★★★
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