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        机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支,简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断,在国外,机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概40%-50%都集中在半导体行业





        机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用,并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位,国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家,随着机器视觉的不断应用,公司规模慢慢做大,技术上已经逐渐成熟。




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        传统检测方法的弊端很多,罗列如下:大量人员手工检测,一致性差,容易产生错误,大多只能采用抽检,人工全检工作量相当大,人工无法持续保持一致的检测效果,不同的检测者之间存在差异,无法实现实时的流程控制机械系统检测,局限性多,不灵活,笨重,无法快速完成全检,无法适应现代的质量控制和统计流程控制。



        黄瓜视频下载官网筛选设备工作原理:利用光电视觉技术代替人眼视觉检测,用高速工业相机快速摄取工件的影像信息,输入PC上位机,通过一定的程式及算法进行处理分析,判别与标准之间差异,然后将结果输出,统计,发现不良品进行报警或自动剔除,至快0.04秒可完成一次检测。

        一个典型的机器视觉检测系统主要包括光源、光学镜头、数字相机、图像采集卡1、图像处理模块、分拣机构等部份,在机器视觉应用系统中,合适的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键,起着非常重要的作用,它并不是简单的照亮物体而已。


        光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量,在物体需要检测的部分与那些不重要部分之间应尽可能地产生明显的区别,增加对比度,同时还应保证足够的整体亮度,物体位置的变化不应该影响成像的质量。


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