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上海新能源视觉监测设备图片

来源: 发布时间:2021-12-06

一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头(定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头)、?相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号,传送给专心的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等,实现自动识别功能。比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡。上海新能源视觉监测设备图片

其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心,高要求的零部件加工及其相应的先进生产线,使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。经历过长期的蛰伏,2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年,中国机器视觉市场规模达到8.3亿元,同比增长48.2%,其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%,工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅,皆为2007年以来的好高水平。2011年,中国机器视觉市场步入后增长调整期。相较2010年的高速增长,虽然增长率有所下降,但仍保持很高的水平。2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元,同比增长30.1%,增速同比2010年下降18.1个百分点,其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速。吉林省电视觉监测设备方案在机器视觉系统中,获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。

流水线进行自动化的改造,使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在流水线上,所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认(以下简称“布匹检测”)。采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检测中,用人工检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大提高生产效率和生产的自动化程度。般布匹检测(自动识别)先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像,在此基础上设定一定标准;然后拍摄被检测的图像,再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些。

一般而言,从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红(R)绿(G)蓝(B)三个成分组成,来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似,在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因,我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。根据上面得到的处理图像,根据需求,在纯色背景下检测杂质色斑,并且要计算出色斑的面积,以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标,检测目标,并且计算出其面积的功能。照明是影响机器视觉系统输入的重要因素。

比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时,采用视觉处理器加快视觉处理任务。采集卡传输图像到存储器,进而计算分析。当前主流配置的PLC,且配置较高,视觉处理器已经几乎退出市场。自然光等随机光对系统的影响会好大。吉林省电视觉监测设备方案

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