工业零件形状尺寸的机器视觉检测系统的研究
在工业生产中，传统的检测技术需要众多的检测工人，不仅影响生产效率，玻璃表面缺陷检测，而且带来不可靠因素。视觉检测技术克服了传统检测技术的缺点，昆山表面缺陷检测，它以检测的安全性、可靠性及自动化程度高等优点而得到广泛的应用，成为当今检测技术的研究热点之一。 机器视觉检测的主要过程为：首先采用CCD摄像机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，根据像素分布和亮度、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，如：面积、长度、数量、位置等。最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格／不合格等，极大的提高了工作效率和产品的质量。随着跨学科基础研究的不断深入，无纺布表面缺陷检测，计算机性能的快速提高和其它视觉测量外围组件性价比的提高，基于机器视觉的精密检测技术必将会有更广阔的应用景。
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，表面缺陷检测，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，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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