CCD機器視覺檢測技術(shù)能夠的提高產(chǎn)能，降低成本，同時機器視覺檢測設(shè)備可以24小時不間斷的工作，且在高速下執(zhí)行100%的在線監(jiān)視，檢視的準確度也達到接近100%的程度，因此產(chǎn)業(yè)界大量地采用機器視覺檢測技術(shù)，在很多場合實現(xiàn)在線高精度高速測量。觀行業(yè)應(yīng)用概況，在自動化生產(chǎn)的應(yīng)用中，機器視覺檢測設(shè)備按照其安裝的載體可分為：在線檢測系統(tǒng)和離線檢測系統(tǒng)。根據(jù)行業(yè)具體研發(fā)生產(chǎn)的在線智能視覺檢測儀器以及離線智能視覺檢測儀器可快速應(yīng)用于各類工業(yè)產(chǎn)品，簡單配置后即可投入實際檢測應(yīng)用，可謂為自動化檢測行業(yè)的一大利器。


玻璃瓶在制造的過程中,不可避免的會產(chǎn)生瓶口、瓶身劃痕等缺陷。特別是像香水、精油、等這些經(jīng)濟價值較高的產(chǎn)品,對包裝瓶的外觀品質(zhì)有著更高的要求。本文以管制精油灌裝瓶為測控對象,借助機器視覺技術(shù)、機械手技術(shù)以及工業(yè)控制技術(shù),開展玻璃瓶缺陷檢測與機械手抓取系統(tǒng)的研究與設(shè)計工作。具體內(nèi)容包括:(1)明確系統(tǒng)功能,完成了基于機器視覺缺陷檢測與機械手抓取系統(tǒng)的方案設(shè)計,詳細介紹了機器視覺系統(tǒng)相關(guān)技術(shù),在此基礎(chǔ)上完成了硬件選型以及軟設(shè)計方案。(2)依據(jù)Blob分析流程,對圖像采集、預處理、分割、形態(tài)學處理、連通性分析和特征提取技術(shù)進行了系統(tǒng)的理論分析


E型鐵芯是某公司自動化生產(chǎn)線上的重要零件之一，加工過程中主要存在表面切割不平整，表面裂紋和幾何形狀扭曲3種缺陷。為此，文中提出了基于機器視覺的表面缺陷在線檢測方法。由于檢測目標質(zhì)地為黑色，本系統(tǒng)采用白色材料做背景增加對比度；利用CCD攝像機和環(huán)形LED光源組成采集系統(tǒng)的前端，通過千兆網(wǎng)口將圖像傳輸至計算機；然后采用邊緣檢測結(jié)合閾值分割提取感興趣區(qū)域，后主要利用灰度分析結(jié)合Douglas-Peucker算法完成特征提取和缺陷分類。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)能快速對鐵芯表面缺陷進行識別與檢測，缺陷識別率達到98.25%，達到預期檢測目標



對比現(xiàn)有大輸液藥品可見異物人工檢測方法,在線視覺自動檢測具有巨大優(yōu)越性,為此,本文設(shè)計了一套用于瓶內(nèi)藥液異物檢測的視覺系統(tǒng).首先研究了檢測系統(tǒng)的機械與電氣控制結(jié)構(gòu),開發(fā)了面向高速高精度生產(chǎn)線的圖像獲取裝置;然后,基于圖像中藥液內(nèi)異物運動軌跡的連續(xù)性,利用序列圖像提取出圖像中的運動信息,在此基礎(chǔ)上,使用改進的Mean shift跟蹤算法實現(xiàn)了可見異物的檢測識別;后選用100ml葡萄糖大輸液進行在線測試,檢測系統(tǒng)分辨率達到了國家藥典的檢測要求,系統(tǒng)運行準確率近95%,在線自動化視覺檢測方法能很好滿足生產(chǎn)線的要求.