缺陷檢測設(shè)備可以輕松應(yīng)對(duì)金屬零件生產(chǎn)的質(zhì)量控制，如、汽車零部件、連接器等。通過圖像處理的方法，發(fā)現(xiàn)金屬零件表面的劃傷、殘缺、變色、粘膜等缺陷，并指導(dǎo)機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)將殘缺品剔除，大大提高了生產(chǎn)效率。同時(shí)對(duì)缺陷類型的統(tǒng)計(jì)分析能夠指導(dǎo)生產(chǎn)參數(shù)的調(diào)整，提高產(chǎn)品質(zhì)量。

　　以上內(nèi)容就是對(duì)視覺缺陷檢測設(shè)備在各大行業(yè)中的應(yīng)用的介紹了，它利用計(jì)算機(jī)視覺模擬人類視覺的功能，從具體的實(shí)物進(jìn)行圖象的采集處理、計(jì)算、最終進(jìn)行實(shí)際檢測、控制和應(yīng)用。由于使用人工檢測的方法早已不能滿足生產(chǎn)和現(xiàn)代工藝生產(chǎn)制造的需求，而利用機(jī)器視覺檢測很好地克服了這一點(diǎn)，表面缺陷檢測設(shè)備的廣泛應(yīng)用促進(jìn)了企業(yè)工廠產(chǎn)品高質(zhì)量的生產(chǎn)與制造業(yè)智能自動(dòng)化的發(fā)展。

E型鐵芯是某公司自動(dòng)化生產(chǎn)線上的重要零件之一，加工過程中主要存在表面切割不平整，表面裂紋和幾何形狀扭曲3種缺陷。為此，文中提出了基于機(jī)器視覺的表面缺陷在線檢測方法。由于檢測目標(biāo)質(zhì)地為黑色，本系統(tǒng)采用白色材料做背景增加對(duì)比度；利用CCD攝像機(jī)和環(huán)形LED光源組成采集系統(tǒng)的前端，通過千兆網(wǎng)口將圖像傳輸至計(jì)算機(jī)；然后采用邊緣檢測結(jié)合閾值分割提取感興趣區(qū)域，最后主要利用灰度分析結(jié)合Douglas-Peucker算法完成特征提取和缺陷分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)能快速對(duì)鐵芯表面缺陷進(jìn)行識(shí)別與檢測，缺陷識(shí)別率達(dá)到98.25%，達(dá)到預(yù)期檢測目標(biāo)


早的機(jī)器視覺提出開始與上個(gè)視覺60年代，隨后1973年，美國自然科學(xué)會(huì)制定了1973-1982 視覺系統(tǒng)和機(jī)器人的發(fā)展計(jì)劃，并研究成功了一些實(shí)用的視覺系統(tǒng)，應(yīng)用于機(jī)械手定位、集成電路生產(chǎn)、精密電子產(chǎn)品裝配、飲料罐裝的檢驗(yàn)等場合；后來在PCB制作工藝中也采用機(jī)器視覺系統(tǒng)，用于印制電路板的質(zhì)量監(jiān)測等。除了在生產(chǎn)制造領(lǐng)域外，軍事領(lǐng)域也廣泛應(yīng)用，如精的制導(dǎo)系統(tǒng)等，無人機(jī)的自動(dòng)導(dǎo)航等；還有CV也應(yīng)用在生物實(shí)驗(yàn)等領(lǐng)域，用于監(jiān)測生物各個(gè)生產(chǎn)規(guī)律，通過加速視頻播放來呈現(xiàn)生物生長等過程；在汽車自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，CV芯片也有不斷深入的應(yīng)用。