缺陷檢測(cè)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(guò)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(jué)缺陷檢測(cè)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(jué)模擬人類視覺(jué)的功能，從具體的實(shí)物進(jìn)行圖象的采集處理、計(jì)算、終進(jìn)行實(shí)際檢測(cè)、控制和應(yīng)用。由于使用人工檢測(cè)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(jué)檢測(cè)很好地克服了這一點(diǎn)，表面缺陷檢測(cè)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。

一般來(lái)說(shuō)，光學(xué)篩選機(jī)的影像篩選設(shè)備故障診斷一般是分為以下的幾個(gè)方面：

     一個(gè)方面就是狀態(tài)量的一種檢測(cè)，這種檢測(cè)就是用來(lái)檢測(cè)傳感器的運(yùn)行是否是正常運(yùn)行的。

　　第二種就是指加工設(shè)備的運(yùn)行的一種異常的判別問(wèn)題，這種測(cè)試的數(shù)據(jù)如果出現(xiàn)問(wèn)題，則會(huì)出現(xiàn)判別設(shè)備的異?，F(xiàn)象。

　　第三種就是對(duì)于故障的診斷是需要一步步分析和處理了，識(shí)別故障的原因是十分困難的，所以需要好好的排查一些故障問(wèn)題。

　　以上內(nèi)容就是影像篩選設(shè)備的檢測(cè)問(wèn)題的介紹了，在科學(xué)技術(shù)突飛猛進(jìn)和人工緊缺的今天，影像篩選設(shè)備及其它自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備已在各行各業(yè)中扮演著越來(lái)越重要的角色，能有效控制產(chǎn)品不良率、提高產(chǎn)品質(zhì)量、減少客戶投訴、提升公司產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力，利于公司拓展市場(chǎng)、降低人工成本。

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(guò)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(jué)的表面缺陷在線檢測(cè)方法。由于檢測(cè)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(guò)千兆網(wǎng)口將圖像傳輸至計(jì)算機(jī)；然后采用邊緣檢測(cè)結(jié)合閾值分割提取感興趣區(qū)域，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(cè)，缺陷識(shí)別率達(dá)到98.25%，達(dá)到預(yù)期檢測(cè)目標(biāo)

質(zhì)量控制：如藥瓶完成灌裝后，測(cè)量灌裝是否達(dá)到基準(zhǔn)線；

字符條碼檢測(cè)和二維碼識(shí)別：讀取條形碼、2維矩陣碼或打印字符，并驗(yàn)證標(biāo)簽內(nèi)容和正確的方位；

生產(chǎn)控制：檢查每個(gè)藥盒里的說(shuō)明書是否遺漏或者總生產(chǎn)藥品的數(shù)量；

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)在食品飲料行業(yè)中的應(yīng)用

啤酒/飲料行業(yè)的包裝技術(shù)迅猛發(fā)展，在高速包裝線上，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)扮演著不可或缺的角色。對(duì)于食品飲料生產(chǎn)制造企業(yè)而言，其生產(chǎn)自動(dòng)化程度越來(lái)越高，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率的要求也越來(lái)越嚴(yán)格。