缺陷檢測設備可以輕松應對金屬零件生產(chǎn)的質(zhì)量控制，如、汽車零部件、連接器等。通過圖像處理的方法，發(fā)現(xiàn)金屬零件表面的劃傷、殘缺、變色、粘膜等缺陷，并指導機械傳動系統(tǒng)將殘缺品剔除，大大提高了生產(chǎn)效率。同時對缺陷類型的統(tǒng)計分析能夠指導生產(chǎn)參數(shù)的調(diào)整，提高產(chǎn)品質(zhì)量。

　　以上內(nèi)容就是對視覺缺陷檢測設備在各大行業(yè)中的應用的介紹了，它利用計算機視覺模擬人類視覺的功能，從具體的實物進行圖象的處理、計算、終進行實際檢測、控制和應用。由于使用人工檢測的方法早已不能滿足生產(chǎn)和現(xiàn)代工藝生產(chǎn)制造的需求，而利用機器視覺檢測很好地克服了這一點，表面缺陷檢測設備的廣泛應用促進了企業(yè)工廠產(chǎn)品高質(zhì)量的生產(chǎn)與制造業(yè)智能自動化的發(fā)展。

針對線纜行業(yè)長期存在的外觀缺陷檢測困難的問題,本文選取了光纜作為研究對象,對基于機器視覺的光纜外觀缺陷檢測系統(tǒng)進行了研究,用以實現(xiàn)對光纜外觀的實時檢測。本人工作的具體內(nèi)容有:(1)硬件選定及方案確定。針對光纜生產(chǎn)線性運動且速度快的問題,采用線陣相機進行圖像,并選擇相應的鏡頭、光源以及一些附件如編碼器、卡、光源控制器等,確定檢測方案。(2)護套外觀缺陷檢測。對于外觀凹坑凹痕及直徑的缺陷檢測,采用閾值分割方法,把凹坑劃痕、光纜和背景三者區(qū)分開,檢測出凹坑劃痕的面積以及光纜的直徑。(3)圖像拼接。

玻璃瓶作為酒飲料的主要包裝容器,其產(chǎn)品(特別是瓶口)質(zhì)量直接影響酒的品質(zhì)與安全。根據(jù)透明玻璃瓶在線檢測中缺陷信息弱、生產(chǎn)線抖動等特點,研究與開發(fā)了一種基于機器視覺的在線檢測系統(tǒng),應用熵法實現(xiàn)瓶口圖像的分割以及改進的Hough變換算法實現(xiàn)瓶口圖像的定位。實際運行表明,系統(tǒng)動態(tài)圖像效果良好,且圖像處理算法快速準確,滿足當今高速酒飲料灌裝在線檢測的要求。

針對傳統(tǒng)燈檢檢測精度低,人力成本高的問題,研究了基于機器視覺的大輸液中可見異物在線檢測系統(tǒng)的關鍵技術(shù)。利用高速旋轉(zhuǎn)裝置,獲取運動目標的序列圖像。根據(jù)圖像間的交互方差系數(shù)MV建立序列圖像的背景,利用背景差分提取檢測目標。綜合質(zhì)心迭代算法和卡爾曼濾波器實現(xiàn)了運動目標的跟蹤,根據(jù)運動軌跡方向確定可見異物是否存在,排除氣泡的干擾。實驗結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠有效地實現(xiàn)大輸液中可見異物的實時檢測功能。