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机器视觉的应用
发布日期：2010-09-29

1.自动光学检查　　2.人脸侦测　　3.无人驾驶汽车　　【机器视觉特点】　　1.摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像；　　2.零件的尺寸范围为2.4mm到12mm，厚度可以不同；　　3.系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测，并输出结果；　　4.针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测；　　5.机器视觉系统分辨率达到1600×1200，动态检测精度可以达到0.02mm；　　6.废品漏检率为0；　　7.本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；　　8.具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能；　　9.系统能够自检其主要设备的状态是否正常，配有状态指示灯；同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限；　　10.实时显示检测画面，中文界面，可以浏览最近几次不合格品的图像，具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能；　　11.能生成错误结果信息文件，包含对应的错误图像，并能打印输出。机器视觉在纺织工业上的应用案例　　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”）。现在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大提高生产效率和生产的自动化程度。特征提取辨识　　一般布匹检测（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：　　1．图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。　　2．杂质的形状难以事先确定。　　3．由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中可能会存在大量的噪声。　　4．在流水线上，对布匹进行检测，有实时性的要求。　　由于上述原因，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。

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