一般來說，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方面：

     一個方面就是狀態(tài)量的一種檢測，這種檢測就是用來檢測傳感器的運(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題，這種測試的數(shù)據(jù)如果出現(xiàn)問題，則會出現(xiàn)判別設(shè)備的異?，F(xiàn)象。

　　第三種就是對于故障的診斷是需要一步步分析和處理了，識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題。

　　以上內(nèi)容就是影像篩選設(shè)備的檢測問題的介紹了，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)備及其它自動化檢測設(shè)備已在各行各業(yè)中扮演著越來越重要的角色，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)品的競爭力，利于公司拓展市場、降低人工成本。

目前,包裝行業(yè)對產(chǎn)品包裝塞入的干燥包完整與否未采取有效的措施.針對包裝流水線干燥包塞入環(huán)節(jié)提出了基于機(jī)器視覺的在線檢測關(guān)鍵技術(shù),設(shè)計實現(xiàn)包裝質(zhì)量檢測的軟、硬件平臺.被剪落的干燥包觸發(fā)機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)獲取圖像,經(jīng)過圖像預(yù)處理,并采用基于黃金分割法的數(shù)字圖像處理算法,定位干燥包上的色標(biāo)區(qū)域,進(jìn)行定量處理分析,根據(jù)圖像處理結(jié)果作出相應(yīng)決策.實驗結(jié)果表明:該系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確地判斷干燥包的完整度,剔除不合格產(chǎn)品,具有實現(xiàn)簡單、控制和應(yīng)用前景廣泛等特點(diǎn).



目的為實現(xiàn)飲料易拉罐拉環(huán)背部激光打碼的自動化,提出一種基于遺傳算法的易拉罐罐蓋圖像識別新方法。方法首先搭建一套易拉罐蓋激光自動打碼機(jī),基于所搭建的實驗系統(tǒng),利用CCD相機(jī)實時采集罐蓋圖像。對所采集到的圖像進(jìn)行中值濾波和灰度增強(qiáng)處理,在此基礎(chǔ)上,研究基于遺傳算法的罐蓋圖像閾值分割新方法,分析、確定算法的關(guān)鍵參數(shù)(個體數(shù)目、交叉率、變異率等),由此得到罐蓋的二值化圖像,并對算法處理結(jié)果進(jìn)行誤差分析。結(jié)果遺傳算法經(jīng)過約15代的迭代計算,能夠收斂,獲取到的圖像閾值,整個算法的運(yùn)行時間約30 ms,終的圖像精度約為7.9 pixel。

機(jī)器視覺檢測在制藥行業(yè)中的應(yīng)用

制藥業(yè)必須遵守眾多國際法規(guī)。因此，在生產(chǎn)過程中或結(jié)束之后對藥品進(jìn)行100%檢測，以確保高質(zhì)量產(chǎn)品并符合相關(guān)法規(guī)。德國Basler工業(yè)數(shù)字相機(jī)有著高分辨率、高幀速度、精小體型、線材長等優(yōu)點(diǎn)能夠滿足制藥工業(yè)的各種要求，而基于工業(yè)數(shù)字相機(jī)的視覺檢測系統(tǒng)可以進(jìn)行多項應(yīng)用，包括：

生產(chǎn)流程控制：如藥粒泡罩檢測，剔除破損的藥粒，正常通過正確的藥粒，保證所有泡罩內(nèi)的藥粒都是完好無損；