机器视觉技术在缺陷检测上应用案例
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来识别图像的内容或控制现场的设备动作。 机器视觉缺陷检测的实际应用：在现代生产流水线上，需要高速高效率判别出生产的安全带是否存在品质问题。由于生产线运行速度较快，要求杂质分辨直径较小，用人工难以做到实时检测，事后抽样检测效率低下，且抽检后的产品仍然有存在瑕疵的可能。计算机的自动化，正好适合于快速实时地检测。如何快速在飞速行走的织品上判断出不良品，正是基于机器视觉的技术，快速高效的检测出安全带表面存在的缺陷问题。
在汽车安全带的生产过程中，产品表面产生的缺陷多种多样，如表面黑点、油污/污迹、异物(颗粒/飞虫/头发等)、破洞、烂针、接驳布、尺寸不良、细纱段、漏针、毛边、断纱段、粗纱段等，这样的多样性和不确定性使得许多普通仪器很难通过技术手段检测，排除问题点。这种有高度重复性和智能性的工作就可以通过机器视觉检测技术来完成。在当下现代化、智能化快速发展的制造环境下，依靠检测工人来执行这道工序, 给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时,却仍然不能保证100 %的检验合格率(即“零缺陷”)。机器视觉是集人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多科学技术的综合型学科，应用于工业生产检测，替代人工肉眼检测，可有效提高装备的智能化、自动化水平、使用效率和可靠性，为企业带来更多效益。
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