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表面缺陷应该如何用机器视觉来检测?
编辑: 时间: 2018-03-23 15:55 浏览量: 51

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   典型的机器人视觉定位系统构成在关节型机器人末端安装单个摄像机,使工件能完全出现在摄像机的图像中。系统包括摄像机系统和控制系统:


(1)摄像机系统:由单个摄像机和计算机(包括图像采集卡)组成,负责视觉图像的采集和机器视觉算法。就目前行业技术发展水平来说,数字相机是比较理想的选择。


(2)控制系统:由计算机和控制箱组成,用来控制机器人末端的实际位置。经CCD摄像机对工作区进行拍摄,计算机通过图像识别方法,提取跟踪特征,进行数据识别和计算,通过逆运动学求解得到机器人各关节位置误差值,最后控制高精度的末端执行机构,调整机器人的位姿。



  当今社会,随着计算机技术,人工智能等科学技术的出现和发展,以及研究的深入,出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现,大大提高了生产作业的效率,避免了因作业条件,主观判断等影响检测结果的准确性,实现能更好更精确地进行表面缺陷检测,更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。


    产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种,就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能,从具体的实物进行图象的采集处理、计算、最终进行实际检测、控制和应用。产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分,其检测的准确程度直接会影响产品最终的质量优劣。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求,而利用机器视觉检测很好地克服了这一点,表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。




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