视觉检测系统结构及工作原理
机器视觉系统的基本结构是在一定的光照(包括可见光、红外线甚至超声波等各种成像手段)条件下，成像设备(摄像机、图像采集卡等)把三维场景的图像采集到计算机内部，形成二维图像：其次，运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以得到质量改善了的图像；然后，从图像中提取感兴趣的特征，构成对图像的描述；再进一步，运用模式识别技术对抽取到的特征进行分类整理；最后，上海表面缺陷检测，运用人工智能得到更高层次的抽象描述，完成视觉系统的任务。机器视觉系统通常由光源部分、图像传感器、装有图像采集卡的计算机和专用的图像处理软件组成。通过图像传感器采集图像目标，把目标的三维图像采集为二维图像，通过光信号转换成模拟的电信号，再由图像采集卡把模拟信号转换成数字信号，供计算机处理。一般来说，机器视觉系统为了避免环境自然光线或灯光对其工作状态的影响，光源应亮度大、亮度可调、均匀性及稳定性好，钢板表面缺陷检测，以抑制外界环境各种光对图像质量产生较大影响而导致机器视觉系统的故障或误判行为。常用的图像传感器有两种形式：一种为线阵，一种为面阵。图像采集卡具有图像信号接收与ⅣD转换、协调摄像机进行同步或实现异步重置拍摄和定时拍摄、通过数据总线进行高速数据传输等功能，杭州表面缺陷检测，最后通过专用图像处理软件完成对图像的处理与分析。
机器视觉检测系统的基本结构原理图如下图所示。
无纺布料表面缺陷检测
检测系统主要是为了发现生产过程中产品的缺陷信息并将信息图象进行自动分类判别。
检测对象：纺粘、水刺、热扎、化学粘合、热风等无纺布材料生产过程中布面缺陷与疵点。
检测内容：无纺布材料表面疵点（孔洞，熔点，亮点和昆虫等）种类较少。
布匹表面检测要求：
（1）实时性。系统要求实时地对布匹疵点进行标记和记录，这对图像采集和图像处理在速度上提出了很高的要求。通常布匹自动检测系统中，布匹运动速度高达60米/分，表面缺陷检测，一般要求布匹检测系统能够检测到尺寸为0.5mm的疵点，因此系统需要有高性能硬件和高效率的检测算法支持才能保证检测系统与布匹运动同步。
（2）高检测精度。高精度检测是整个系统的核心。系统要能快速准确地鉴别和分出大小、方向、形状各异的疵点类型，可用于诊断生产前序步骤各个环节可能出现的问题。
（3）自适应能力。检测系统需要有很好的自标定能力。为了保证生产的连续性，往往要求标定过程在线完成。
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