視覺檢測(cè)設(shè)備就是通過(guò)計(jì)算法和圖像處理的技術(shù)，模仿人檢測(cè)產(chǎn)品的辦法去檢測(cè)產(chǎn)品的外觀不良，人工檢測(cè)產(chǎn)品是需要抓住步驟來(lái)進(jìn)行，通過(guò)人的眼睛把產(chǎn)品的信息傳送給大腦，判斷這個(gè)產(chǎn)品是良品還是不良品。視覺檢測(cè)和人工檢測(cè)的原理是差不多的，但是自動(dòng)化視覺檢測(cè)設(shè)備不論是精度、效率、性能等，都是比人工檢測(cè)要高出很多的。很多的企業(yè)現(xiàn)在對(duì)視覺檢測(cè)設(shè)備了解的不是很清楚，很疑惑，為什么視覺檢測(cè)設(shè)備會(huì)給企業(yè)帶來(lái)更高的效率，下面，我們一起來(lái)了解一下：

   ：機(jī)器視覺代替人工，機(jī)器視覺全程都是自動(dòng)化操作，一臺(tái)機(jī)器可以代替三到四個(gè)人工。

   第二：視覺檢測(cè)設(shè)備的速度可達(dá)300-1200/分鐘，精度可達(dá)0.001mm，準(zhǔn)確率高達(dá)99.9%，這在一定程度上大大的提高了生產(chǎn)效率。

   第三：自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備可以不間斷的二十四小時(shí)運(yùn)作。

   第四：檢測(cè)速度，效果穩(wěn)定。

為實(shí)現(xiàn)圖像處理技術(shù)在沖壓件表面缺陷在線檢測(cè)中的應(yīng)用,開發(fā)了一套沖壓件表面缺陷實(shí)時(shí)在線快速檢測(cè)系統(tǒng)。使用基于多模板匹配算法獲取圖像中沖壓件的位置,建立感興趣區(qū)域;提出基于拉普拉斯-高斯(LoG)算子的實(shí)時(shí)濃淡補(bǔ)正算法實(shí)現(xiàn)沖壓件表面缺陷的增強(qiáng);使用大津法和形態(tài)學(xué)操作實(shí)現(xiàn)沖壓件表面缺陷位置的提取。系統(tǒng)使用MATLAB實(shí)現(xiàn)基于LoG算子的濾波算法;使用LabVIEW實(shí)現(xiàn)其余算法,并在其中調(diào)用MATLAB腳本節(jié)點(diǎn);使用多線程技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效的檢測(cè)算法。經(jīng)實(shí)驗(yàn),系統(tǒng)能夠?qū)ιa(chǎn)線上每一個(gè)沖壓件進(jìn)行快速檢測(cè),并檢測(cè)出有缺陷的沖壓件,整個(gè)過(guò)程耗時(shí)在100ms以內(nèi),能夠滿足在線實(shí)時(shí)檢測(cè)需求。


藥品灌裝質(zhì)量檢測(cè)是制藥過(guò)程的一個(gè)重要環(huán)節(jié),是藥品質(zhì)量的可靠保證.針對(duì)大輸液可見異物視覺檢測(cè)的需求,研制出基于多視覺的大輸液自動(dòng)化檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng).首先研究了圖像的高速高可靠性預(yù)處理方法,有效消除由機(jī)械振動(dòng)和跟蹤引起的干擾.研究了以藥液微小異物為目標(biāo)的改進(jìn)模糊細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割方法,揭示了液體中異物目標(biāo)、微粒、氣泡等產(chǎn)生機(jī)理,綜合分析目標(biāo)的形態(tài)特征、邊緣輪廓、運(yùn)行特征等,得到各種異物的類型特征以及在序列圖像中的動(dòng)態(tài)變化信息.最后,使用序列圖像的目標(biāo)特征


易拉罐空罐視覺檢測(cè)系統(tǒng)，可在保證生產(chǎn)線不停機(jī)持續(xù)運(yùn)行的情況下，高速檢測(cè)產(chǎn)品外觀質(zhì)量缺陷，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并剔除不良品，而且可將檢測(cè)圖像實(shí)時(shí)顯示，不良品圖像自動(dòng)保存，還可進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。該系列檢測(cè)設(shè)備目前已在啤酒廠、飲料廠、易拉罐廠的灌裝生產(chǎn)線上得到成功應(yīng)用，檢測(cè)效果良好。若客戶還有特殊要求，也可進(jìn)行設(shè)備的非標(biāo)定制。