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基于机器视觉的USB数据线外观缺陷检测

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    [LV.Master]120FPS

    发表于 2016-5-21 17:56:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
    基于机器视觉的USB数据线外观缺陷检测

    + T( u/ k" w; v: W) C; hUSB数据线表面划痕
    $ d5 m- i1 v- W- t) t. F, I3 D
    ' s8 @9 H' d5 g  ]USB数据线表面划伤! B  s9 C  Z. `0 a7 e% Y
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    USB数据线接合处溢胶2 C. Q" @9 [4 d  c% L1 Y- ], U/ I
    1 B! v0 d& f; h
    USB数据线接合处溢胶
    / [5 e* E. Q. y5 [0 w
    USB数据线或者其它一些数据线,在手机数码行业里比较常见。特别是苹果的配置,也经常有这类检测。一般会涉及到外观检测,如划痕、压伤、撞伤、气泡、颗粒、溢胶、异色等等,属于比较难解决的一类项目。1 i( K: |/ j& h0 V

    & w8 Q' G" \1 `# E0 {' |9 l机器视觉光源对于表面的划伤等,因为这类产品通常是不平整的,所以打光通常都不是很好处理。可以使用一些低角度的照明方法。如低角度的环形光源、条形光源之类的。* v4 k0 m# O. I( U$ m: Y8 U. A

    7 w+ a2 g2 C4 [, a工业相机工业相机建议使用大分辨率大像元的高品质相机,这样可以获得更好的图像效果。0 [; `! r. K; E' \2 I! d+ D

    2 u0 A& u) ~) Q0 z( G& A工业镜头建议使用高高分辨率的工业镜头,可以获得更好的图像质量。
    4 g# W3 [$ _+ O* R) ^  x1 F( V( { 1 f, x6 c) R, F$ U- p  B
    图像处理算法这类项目比较难实施,可以考虑纹理、粒子分析、黄金模板对比等方法。重点需要检测漏检的情况。误判都还是可以接受,大不了将OK的将成NG的,人工再重新检测一下,但是会漏掉许多NG的缺陷检测不到,这样客户是无法接受的。) A; o1 O5 Y" s: L

    : K& N  e7 R, {6 i5 u, Z& K" C$ h机器视觉项目实现难度★★★★★$ g4 J9 s% l9 U6 U$ D, g& ]
    / S! h8 g  ^6 L- [% k
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