缺陷检测设备可以轻松应对金属零件生产的质量控制,如、汽车零部件、连接器等。通过图像处理的方法,发现金属零件表面的划伤、残缺、变色、粘膜等缺陷,并指导机械传动系统将残缺品剔除,视觉检测,大大提高了生产效率。同时对缺陷类型的统计分析能够指导生产参数的调整,提高产品质量。
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条码在印刷包装行业有着广泛的应用,它是***对***实施电子监管的基础,因此对条码的印刷质量提出了更高的要求。然而由于机械精度和印刷工艺等原因,在印刷过程中条码符号会出现各种问题。传统的离线检测已经不能满足生产的需要,利用机器视觉技术对条码的质量进行自动检测成为必然趋势。 本文以数字图像处理算法和机器视觉算法为基础,以北京征图新视科技有限公司条码在线检测系统为应用背景,铆接件在线实时视觉检测,将图像处理算法应用于条码检测系统之中,对条码检测系统的软硬件组成进行了介绍,提出了条码印刷偏位检测算法和二维码印刷缺陷检测算法,车削件在线实时视觉检测,

为了不断提高产品质量和生产效率,金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。本针对金属工件表面的多种缺陷,设计了一套能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。 该系统采用黑白面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分,提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求,使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测;采用自动选取图像分割阈值,根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件在图像中的位置、尺寸信息,实现了系统的自动测量;根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈,

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