工業(yè)自動(dòng)化為什么要使用機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)？

準(zhǔn)確性和重復(fù)性，由于人眼有物理?xiàng)l件的約束，機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)在準(zhǔn)確性上就有明顯的優(yōu)點(diǎn)。即使人眼依靠放大鏡或顯微鏡來檢測提高，機(jī)器仍然會(huì)更加準(zhǔn)確，因?yàn)樗木饶軌蜻_(dá)到千分之一英寸。機(jī)器可以以相同的方法把同一個(gè)產(chǎn)品一次一次的完成檢測工作而不會(huì)感到疲倦。與此相反，人眼每次檢測產(chǎn)品時(shí)都會(huì)有細(xì)微的不同，即使產(chǎn)品時(shí)完全相同的。

由于機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)可以快速獲取大量信息，而且易于自動(dòng)處理，也易于同設(shè)計(jì)信息以及加工控制信息集成，因此，在現(xiàn)代自動(dòng)化生產(chǎn)過程中，人們將機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗(yàn)和質(zhì)量控制等領(lǐng)域。機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動(dòng)化程度。機(jī)器視覺系統(tǒng)具有極大的開發(fā)潛能，在此應(yīng)用基礎(chǔ)上將更穩(wěn)固，并且可以開啟其它應(yīng)用范圍，更可提供未來所需的工業(yè)生產(chǎn)安全。的機(jī)器視覺系統(tǒng)，與各產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)，追求，助推行業(yè)發(fā)展。

光學(xué)篩選機(jī)表面缺陷檢測

在傳統(tǒng)生產(chǎn)過程中一般都采用人工檢測是產(chǎn)品表面缺陷，人工成本高、速度慢、精度低、準(zhǔn)確率低、穩(wěn)定性差、實(shí)時(shí)性差、效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、受人工經(jīng)驗(yàn)和主觀因素的影響大，而采用光學(xué)篩選機(jī)檢測可以很大程度上克服這些弊端。光學(xué)篩選機(jī)采用的是機(jī)器視覺檢測技術(shù)，是一種無接觸、無損傷的自動(dòng)檢測技術(shù)，自動(dòng)化程度高、檢測精度可達(dá)0.001mm，速度可達(dá)200~4000個(gè)/min，安全可靠、可在惡劣環(huán)境下長時(shí)間工作，生產(chǎn)。

機(jī)器視覺檢測技術(shù)的核心—圖像處理技術(shù)

圖像分割

圖像分割就是按照應(yīng)用要求，把圖像分成各具特征的區(qū)域，從中提取出感興趣目標(biāo)。在圖像中常見的特征有灰度、彩色、紋理、邊緣、角點(diǎn)等。例如，對(duì)汽車裝配流水線圖像進(jìn)行分割，分成背景區(qū)域和工件區(qū)域，提供給后續(xù)處理單元對(duì)工件安裝部分的處理。

圖像分割多年來一直是圖像處理中的難題，至今已有種類繁多的分割算法，但是效果往往并不理想。近來，人們利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行圖像分割，其性能勝過傳統(tǒng)算法。