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机器视觉,在重复和机械性的工作中的应用价值
发布时间: 2019-04-09
浏览次数: 313

一个完整的工业机器视觉系统是由众多功能模块共同组成,一般由光学系统(光源、镜头、工业相机)、图像采集单元、图像处理单元、执行机构及人机界面等模块组成,所有功能模块相辅相成,缺一不可。好的机器视觉系统能够为制造业提供更多有利于提高产品质量和生产效率的硬件支持。

在工业生产的过程中,机器视觉相对于人眼识别体现了较大优势。机器视觉具有自动化、客观、非接触和高精度等特点。特别是在工业生产领域,机器视觉强调生产的精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性与安全性,在重复和机械性的工作中具有较大的应用价值。

机器视觉就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。在生产线上,人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误,但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说,机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用,我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看,典型的机器视觉系统可以分为:图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。

 

星上维智能科技研发的3D视觉解决方案,实现了对物件大尺寸液检测,根据实际需求配置不同的检测规则,可检出各种物件显示缺陷,达到替代人工检查的目的;

通过高清相机阵列采集图像,采用深度学习的方法对标现有人工检测标准,对各种物件的缺陷进行识别和判等,并输出实时结果提示,同时保存到数据库供事后查阅。

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星上维– 技术特点

· 柔性化部署,线旁快速安装,通用联动控制信号,高效投产;

· 通用检测画面,支持定制检测画面与检测内容;

· 可配置检测规则与等级,兼容不同等级的检测,避免误检与漏检;

· 采用深度学习的方法对各种缺陷进行识别与判等,可根据品质的要求对新出现的缺陷和过判结果进行在线学习,即可加入判定模型;同时简洁的学习方法使得工厂可自行不断提高检测准确性;

· 使用相机阵列采集图像,可根据不同物件模组的分辨率灵活调整相机阵列数量