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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 |阅读模式
    基于机器视觉的缺陷与异物检测

    ; Y  }9 z9 {( I: E左正常产品右缺陷产品
    $ N. X& q; K) t8 x( U- j
    & m5 o# F: P3 o8 c* W5 f左异物产品右正常产品

    # b$ r8 G: W5 o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。
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    - Y/ C2 J3 M* h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。# A; g. G2 g0 ^' y( Y2 a" U/ T

    * F; U* O  Q' |* w4 s0 l% n4 h0 M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。
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    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。! p" }" w0 C) U2 E7 T! o& g  _) s; g
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    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。
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    机器视觉项目实现难度★★★★★, ^6 J) a" b8 _9 U3 ^
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