




机器视觉检测目前主要以主功能作用、检测技术、安装载体这三大类来分:
1、机器视觉检测根据功能作用分类有:**、缺陷检测、尺寸测量、计数/遗漏检测、供料下料等。
2、机器视觉检测依照检测技术分类有:立体机检测技术、斑驳检测技术、尺度丈量技术、OCR技术、颜色识别技术等。
3、机器视觉检测根据其装置的载体分类有:在线检测系统和离线检测系统。
机器视觉检测具有非接触、高精度、自动化等特点,与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉强调的是精度和速度,视觉检测设备价格,以及工业现场环境下的可靠性。机器视觉适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识,如:零件装配完整性,装配尺寸精度,零件加工精度,位置/角度测量,缺陷视觉检测,零件识别,特性/字符识别等,非标视觉检测,几乎每个行业都可以用到机器视觉检测技术,具有十分巨大的市场发展空间。
影响机器视觉检测效果的因素
图像质量是衡量机器视觉检测效果的关键因素之一,会对系统的检测效果造成直接影响,视觉检测,特别是在自然光照条件下,图像质量随着光源条件的变化会有明显的不同。对诸如“增益”和“**时间”等摄像头设置作出相应调解可对不稳定的环境光情况作出补偿,从而提高图像质量,稳定检测效果。那么影响机器视觉检测系统的图像质量因素有哪些呢?下面就一起来了解下吧。
对机器视觉系统图像质量造成影响的因素主要有以下几点:
1、光照强度; 2、光照方向;
3、目标距离; 4、焦距;
5、采样率; 6、**时间和增益;
7、暗漏电流; 8、分辨率(像素数量)。
环奥小编为您解答机器视觉检测技术的应用:
1、交通行业的**辨认和流量检测;
2、**的包装检测;
3、饮料的容量检测和外包装检测;
4、焉草的烟标检测和外包装检测;
5、汽车行业的安装检测;
6、纺织行业的布疋瑕疵检测;
7、五金行业的螺丝螺帽检测;
8、电子行业的焊接检测和安装**;
9、钢铁行业的钢板外表缺点检测、智能读表、智能抄表等。
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