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简述机器视觉检测的技术原理与知识

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简述机器视觉检测的技术原理与知识

发布日期:2017-12-26 00:00 来源:http://www.cyxegg.com 点击:

   在汽车安全带的生产过程中,产品表面产生的缺陷多种多样,如表面黑点、油污/污迹、异物(颗粒/飞虫/头发等)、破洞、烂针、接驳布、尺寸不良、细纱段、漏针、毛边、断纱段、粗纱段等,这样的多样性和不确定性使得许多普通仪器很难通过技术手段检测,排除问题点,这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成,在当下现代化、智能化快速发展的制造环境下;依靠检测工人来执行这道工序, 给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时,却仍然不能保证100 %的检验合格率(即“零缺陷”)。


    机器视觉检测中图像处理涵盖的范围十分很广泛,但是,所采用的基本原理和方法是一致的。整体说来,图像处理这门科学所研究的主要内容包括了图像数的模数转化、图像的增强与复原、图像编码与压缩、图像切割、图像的表示和描述、图像特征匹配等等。


    图像特征匹配,特征匹配法的"特征",需先加以定义。举例而言,若要描述一个人,最好先说明他的特征。在外表方面,例如身高、体重、胸围....等等;在心理方面,例如和善的、好胜的、沉默的....等等;在事业方面,例如职业、收入....等等。


    不同特征适用于不同描述目的,例如描述一个人的健康,需要上述的身高、体重特征;若要描述一个人的成就,所需特征就多得多,举凡上述特征之外,还可能需要这个人的生平事迹等等。据此了解,一个人的特征能够代表一个人,故特征具备了代表性。除外,若现需将每个人由高至矮排序,所需特征只身高一项,其它体重、性格等等数据无需获得,因此使用特征亦具备简化使用信息量之目的。


    建立视觉检测设备中原型或样版特征之过程称训练,做法为事先采取某些样品或典型之特征加以储存之。特征匹配的常用方法有许多种:最近邻居法、二元决策树法、属于动态规画法的DP匹配法等。


机器视觉检测


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