光學篩選機齒輪視覺檢測

齒輪光學篩選機檢測系統(tǒng)主要由CCD工業(yè)相機、圖像采集卡1、圖像處理軟件構成。首先由CCD工業(yè)相機完成圖像采集任務，圖像采集卡將圖像信號轉變成數(shù)字信號，傳送給圖像處理系統(tǒng)。圖像處理系統(tǒng)對這些信號進行各種目標特征運算，如面積、長度、角度、齒數(shù)、內外徑、真圓度等，再根據(jù)預設的偏差容許度和其他條件輸出結果，從而判斷齒輪合格/不合格、有無缺陷等。

光學篩選機表面缺陷檢測

上料系統(tǒng)是將產(chǎn)品按照一定的方式排列好后輸送給圖像系統(tǒng)，方便成像，由震動盤、傳送裝置，檢測盤組成，輸送裝置有傳送帶傳送和爪機傳送兩種類型，檢測盤有玻璃盤和分度盤兩種類型，根據(jù)不同產(chǎn)品選擇不同的組合。光源系統(tǒng)的作用就是給待檢產(chǎn)品打光，將產(chǎn)品表面缺陷的特征顯現(xiàn)出來，以便相機拍照。目前常用的光源有鹵素燈、熒光燈和發(fā)光二級管(LED)。LED光源以體積小、功耗低、響應速度快、發(fā)光單色性好、可靠性高、光均勻穩(wěn)定、易集成等優(yōu)點獲得了廣泛的應用。

機器視覺檢測技術的核心—圖像處理技術

圖像分割

圖像分割就是按照應用要求，把圖像分成各具特征的區(qū)域，從中提取出感興趣目標。在圖像中常見的特征有灰度、彩色、紋理、邊緣、角點等。例如，對汽車裝配流水線圖像進行分割，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)絡的深度學習方法進行圖像分割，其性能勝過傳統(tǒng)算法。

機器視覺檢測系統(tǒng)的構成和工作原理

工業(yè)機器視覺系統(tǒng)的工作過程主要如下：一個啟動脈沖送給攝像機，攝像機結束當前的拍照，重新開始一副新的拍照，或者在啟動脈沖到來前攝像機處于等待狀態(tài)，檢測到啟動脈沖后啟動，在開始新的一副拍照前攝像機打開曝光構件（曝光時間事先設定好）；另一個啟動脈沖送給光源，光源的打開時間需要與攝像機的曝光時間匹配；攝像機掃描和輸出一幅圖像。