机器视觉检测系统-视觉检测-迈迅威视觉(在线咨询)

于机器视觉技术对板材表面缺陷检测进行研究，设计了在线检测的硬件系统和软件处理流程，机器视觉检测设备厂家，介绍了图像预处理、图像分割和目标提取等处理方法并对缺陷图像进行相应处理。利用C 软件对板材缺陷在线检测进行人机交互界面设计和在线调试及在线检测。实验结果表明，本检测方法可行，机器视觉检测系统，误检率低，可很好地应用于木材自动化生产过程的在线检测。


在当今这个时代，计算机视觉领域呈现出很多新的趋势，其中显著的一个，就是应用的性增长。除了手机、个人电脑和工业检测之外，计算机视觉技术在智能安防、机器人、自动驾驶、智慧医、无人机、增强现实（AR）等领域都出现了各种形态的应用方式。计算机视觉迎来了一个应用性增长的时代，在线视觉检测设备，目前的应用如下图所示，主要以运动控制为主。随着各个领域技术不断发展，许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域的布局，Facebook签下的人工智能***Yann LeCun重大的成就就是在图像识别领域，其提出的LeNet为代表的卷积***网络，在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果，被认为是通用图像识别系统的代表之一；Google 借助模拟***网络“DistBelief”通过对数百万份YouTube 视频的学习自行掌握了猫的关键特征，这是机器在没有人帮助的情况下自己读懂了猫的概念。这也能看出国技公司对图像识别技术以及人工智能技术的重视程度。


为实现图像处理技术在冲压件表面缺陷在线检测中的应用，开发了一套冲压件表面缺陷实时在线快速检测系统。使用基于多模板匹配算法获取图像中冲压件的位置，视觉检测，建立感兴趣区域;提出基于拉普拉斯-高斯(LoG)算子的实时浓淡补正算法实现冲压件表面缺陷的增强;使用大津法和形态学操作实现冲压件表面缺陷位置的提取。系统使用MATLAB实现基于LoG算子的滤波算法;使用LabVIEW实现其余算法，并在其中调用MATLAB脚本节点;使用多线程技术实现***的检测算法。经实验，系统能够对生产线上每一个冲压件进行快速检测，并检测出有缺陷的冲压件，整个过程耗时在100ms以内，能够满足在线实时检测需求。


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