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图像缺陷检测常用指南「多图」
发布者：苏州久颂智能装备有限公司 时间：2021-11-13
对于制造业企业来说，产品缺陷问题一直是-痛点之一，这一问题若不得到解决，极易诱发事故。而如何提升产品和良品率，从而降低原材料消耗和人工成本投入，成为了工厂在数字化、智能化改造的过程中面临的-问题。 为了解决这一问题，近年来，部分企业开始了基于机器视觉识别技术的缺陷检测探索，然而在实际的应用过程中，传统机器视觉识别虽然能够解放一部分生产力，但也存在着识别率低，复杂环境下无法-取代人工检测等一系列难题，这也导致目前的质检市场仍大量采用人工目检的方式，而机器视觉的覆盖率不足5%。虽然人眼具有较强的目视能力，识别能力要高于传统的机器视觉识别，但人工检查成本高昂，并且易受到工人熟练度影响，导致检测准确性及效率差异较大。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理。因此，企业需要有-的技术方法来实现生产线的自动化检测。
这两年，随着产品要求的提高，尤其在铝塑膜行业，很多需要用铝塑复合膜做包装的产品越来越需要对反面进行检测，其主要原因是：
1、铝塑复合膜一般都使用在、面膜、锂电池等高附加值的产品中，其中对于材料表面的破损、蚊虫、褶皱有非常高的要求。
2、铝塑复合膜需要对铝箔和薄膜进行复合，一般薄膜生产厂家生产环境不会使用到洁净车间等，所以夏天就难免会有蚊虫等问题，因此对反面检测的需求就日益加剧。
3、市场竞争越来越激烈，很多时候为了-自身的品质，避免退货的产生，必然的需要对检测有更高的要求。
在机器视觉系统中，获得一张高的可处理的图像是-。系统之所以成功，首先要-图像-，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像不好，特征不明显引起的。要-好的图像，必须要选择一个合适的光源。光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。比较典型的是pci或agp兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。机器视觉应用的照明的的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够-需要检测的特征-于其他背景。
字符检测光学字符验证，简称ocv，是一种用于检查光学字符识别ocr字符串的打印或标记并确认其易辨识性的机器视觉软件工具 。该技术除了可以检查所呈现的字符串内容是否正确，还可以检查字符串的、对比度和清晰度，并对品质不合格的样品进行标记或剔除。字符检测，又叫ocr或ocv检测，是专门对各种电子元器件、手机键盘、电脑键盘等物品表面上印刷或雕刻的字符进行识别和检测，常见的字符包括数字、英文字母、符号、汉字等。目前-不少研究机器视觉的企业开发了相应的检测软件，进行简单设定后，即可对被检测字符自动识别、检测，如有异常发生，可提示报警或者控制机器停机。具体做法是由标准色度观察者在特定的照明条件下对产品进行目测鉴别，并与cie(国际照明)标准色度图比较，得出颜色参数。对不符合要求的工件检测后可输出控制信号，剔除不合格品，自能化程度相当高。
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