电池瑕疵检测系统案例

    工业视觉应用一般分成四大类，定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求比较高，因为光照只要发生10-20%的变化，测量结果将可能偏差出1-2个像素，这不是软件的问题，这是光照变化，导致了图像上边缘位置发生了变化，即使再厉害的软件也解决不了问题，必须从系统设计的角度，排除环境光的干扰，同时要保证主动照明光源的发光稳定性。工件位置的不一致性，一般做测量的项目，无论是离线检测，还是在线检测，只要是全自动化的检测设备，首先做的第一步工作都是要能找到待测目标物。每次待测目标物出现在拍摄视场中时，要能精确知道待测目标物在哪里，即使你使用一些机械夹具等，也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置的，这就需要用到定位功能，如果定位不准确，可能测量工具出现的位置就不准确，测量结果有时会有较大偏差。 机器视觉检测设备可以检测校验瓶盖是否正确密封、装灌液位是否正确。电池瑕疵检测系统案例

机器视觉设备安装使用环境应在常温室温下，高温、潮湿、有酸碱性的环境中使用会影响视觉检测设备的寿命和生产效率，工厂要设置专业技术人员对视觉检测设备进行管理，不要让非专业人士对镜头任意调动，免得影响检测精度。设备进行清理时需要注意不要使用钢丝刷等对机械表面有损的工具，不能使用酸性溶液而和袋腐蚀性的塑料工具，设备需要定期清理灰尘，镜头要用无尘布定期擦拭。定期给各个部件上防锈油以免生锈，为避免机器生锈或发生触电危险，严禁在机器运行过程中有水珠洒落在机器上。嘉兴榨菜包瑕疵检测系统案例机器视觉技术的应用更多是为了提高生产效率，降低人力成本。

    饮料瓶盖的缺陷检测是要实现生产流水作业上的高速质量判定，要求速度快，并且无须确定缺陷位置。采用基本灰度直方图的特征提取方法，对两幅待对比的RGB图像（标准图与检测图）灰度转换后进行灰度直方图统计，运用统计方法进行对比，得到两幅图像的特征差异值，阈值法判定合格与否。在统计法对比过程中，利用灰度均值截断的技巧放大可能由缺陷引起的灰度差异，提高了缺陷判定的准确度。对于一副大小为1100x870、灰度级为256的电路板灰度图像，其布线缺陷分为断线和毛刺，利用灰度形态学检测这些缺陷。取结构元素为5x5的半球模板，首先对原图灰度开启，消除比邻域亮且尺寸比结构元素小的区域；然后对原图灰度闭合，消除比邻域暗且尺寸比结构元素小的区域，两次结果差异即为缺陷。

传统的工业生产制造，由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷，这种方法由于人工的限制和技术的落后，不仅检测产品的速度慢、效率低下，而且在检测的过程中容易出错，从而导致了检测结果的不精细。当今社会，缺陷检测随着计算机技术，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，极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，实现能更好更精细地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。通过机器视觉检测设备，可以每周7天，每天24小时不间断地生产高质量的产品 ，避免出现产品召回。

    在传统的生产中，企业往往采用人工目视检测的方式对产线生产的产品表面质量进行监测，从而保证产品的外观质量。然而由于人工易疲劳，容易漏检、错检，且效率低下等原因，企业往往投入了大量的用人成本，却达不到理想的检测效果。且由于生产技术的不断升级，产线生产速度的不断提升，人工检测的这些缺陷愈发明显。而我司针对此市场需求，研发出了一款专门代替人工对管材表面缺陷进行生产检测的视觉检测设备。借助于高速自动化的在线检测系统，可以有效的在管材在线生产过程中进行检测，有效的避免了传统的人工肉眼检测速度慢、易疲劳、精度低、无统计等缺点，实时高速的对产品进行表面质量控制，自动保存每一批管材的表面质量信息（位置、图像、大小、管材直径、缺陷类型等）。能够有效的对不良品进行剔除，从而提高了产品质量及企业竞争力。机器视觉技术比较大的特点是速度快、信息量大、功能多。连云港篦冷机工况瑕疵检测系统案例

在国内外的智能制造领域里，机器视觉也成为新的热点。电池瑕疵检测系统案例

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