密封圈是各种机器中的的部件,一旦这个部件出问题,那么质量便得不到保障,哪怕是很细小的瑕疵也会造成严重的产品质量问题,因此在目前的生产过程中,每一个密封圈都需要人仔仔细细的进行分别甄选,这其中耗费的人力,时间成本很高,目前单外观检测工位就需要6个人来满足生产的需求,但是随着人工作时间的加长,视觉疲劳便会出现,漏检的情况便会发生,产品的品质得不到保障。基于以上问题,一台基于机器视觉的外观检测设备,就实现了密封圈外观尺寸、缺陷等检测功能。
机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。光学采集设备:由工业像机、光源及配套图像采集卡等硬件组成。主要作用是获取通过采集位置的标签的数字图像,为后续的分析与处理提供素材,工业机器视觉检测,相当于人工检测的眼睛。
机器视觉处理多年来一直存在于卷积神经网络的应用中,这些算法能够从传感器的输入的数据提取有用的信息。对于场景的分析CNN是非常的,能够分辨出很多对象如汽车、人、动物、道路标志、道路交叉点、路边标志(物体),能够确定场景中的相关现实对象。所有这些操作都是实时的,只要传感器部分设置完成后,后续的融合/决策操作就会发生。无论是一个还是所有传感器(LIDAR(激光探测与测量)、雷达、摄像头、红外传感器)的输入数据有所改变,系统就会立刻做出i佳的决策。
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