在布匹的生产过程中，像布匹质量检测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，在现代化流水线后面常常可看到很多的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”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。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较大程度上提高生产效率和生产的自动化程度。裂纹探伤技术可检测金属材料中裂纹的位置和尺寸。无锡视觉检测系统设计

平行线看起来似乎倾斜了，当然较重要的因素还要数劳动力成本了：由于需要训练有素的人员，人工检查仍然是一项昂贵的工作。 从成本角度来看，欧美国家的人工检查操作员的年薪可能在50,000至60,000美元之间。新的选项：基于机器视觉的视觉检测技术，通过应用机器视觉以及深度学习技术来进行视觉检测，目前变得越来越方便也易于实现。深度卷积神经网络通过大量数据的训练，可以很精确的完成图像识别任务。image recognition技术已经非常成熟，也大量应用在了生活生产中了。无锡视觉检测系统设计随着科技的发展，检测设备越来越智能化、自动化，较大程度上提高了检测效率和准确性。

检测内容：所有自动生产线的目标都是零剔除。鉴于当今的高速技术和潜在的人为错误，这个目标很难实现。视觉检测可以识别的典型缺陷包括：标签缺陷、封口和盖顶缺陷、产品与包装完整性缺陷、打印缺陷、容器缺陷。检测优势：1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。4、利用了机器视觉解决方案，可以节省大量劳动力资源，为公司带来可观利益。

机器视觉技术的优势：1、信息集成：机器视觉可以通过多工位检测方法，一次性完成待检产品的轮廓、尺寸、外观缺陷、产品高度等多技术参数的测量；而人工检测在面对不同的检测内容时，只能通过多工位合作协调完成，而不同员工检测标准不一，极容易出现误检的情况；2、数字化：机器视觉在工作过程中产生的说要测量数据，均可单独拷贝或以网络连接方式拷出，便于生产过程统计和分析。同时还可在检测后导出指定数据并生产报表，无需人工一一添加，这无疑较大程度上优于人工检测的数据统计。裂纹检测：针对材料中的微小裂纹，采用光学、声学等多种方法进行精确探测。

机器视觉技术的优势：1、环境：机器视觉是通过即图像摄取装置将目标转换成图像信号，传送给专门使用的图像处理系统，在测量工件过程中，无需与工件进行接触，因此能够适应恶劣危险生产环境，同时也不会对工件造成接触性损伤；而人工则需要与工件进行接触性检测，因为无法应对恶劣环境，且在检查过程中不可避免的会对工件造成接触性损伤；2、成本机器视觉前期投入会比较多，但属于一次性投入，长期产出，由于机器视觉的发展越来越迅速，价格也会逐渐降低；而人工检测则需要长期投入，且人工管理成本会呈不断上升的趋势。由于机器比人工的检测效率高很多，因此长期来看，机器视觉成本会更低。气密检测用于检测产品的密封性能。上海尺寸检测供应

借助高速摄像机和图像处理技术，视觉检测实现了对产品外观的实时监控，确保每一个细节都达到理想状态。无锡视觉检测系统设计

Blob检测，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。Blob分析（Blob Analysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。经二值化（Binary Thresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码（RLE）来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相比，较大程度上提高处理速度。无锡视觉检测系统设计