机器视觉系统之图像处理技术解析
开发了用于显微视觉对准装配的自动聚焦系统.系统采用基于图像空 域分析的聚焦方式.首先通过对比,选择计算量的y向一阶差分算子作为系统的聚焦测度;然后通过合理选择聚焦窗口,优化了聚焦效果;最后提出一种不同于 通常爬山法的自动聚焦策略,实现该方法的核心是建立聚焦函数与离焦量之间的函数关系,本系统采用3次样条插值估算未测聚焦函数值的办法构建了这种函数关 系.应用结果表明该系统自动聚焦的准确性与实时性满足要求.
在机器视觉系统中,视觉信息的处理技术一般依赖于图像处理方法,通常它包括数据编码、图像增强、图像传输和数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。通过这些图像处理后,输出图像的质量有了相当程度的改善,这不仅改善了图像的视觉效果,而且有利于计算机对图像进行分析,处理和识别。
机器视觉的系统图像增强,影像识别,图像的增强是用来调整图像的对比度,饱和度等质量指标,突出图像中的重要细节,从而改善图像的质量和视觉效果,通常我们采用灰度直方图修改技术进行图像增强,从多方面多角度增强图像的实现效果和显示质量,反映图像质量的工具叫做灰度直方图,这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表,毛发影像识别厂家电话,其所表示的参数与对比度紧密相连,也是反应图片质量的重要指标。
一般情况下,在技术机表示的一幅二维素字矩阵,其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值,破损影像识别供应商,这个灰度值是离散化的整数。一般取0,1,等等,这些离散的数据。
有人可能想知道为什么是一串离散的数字,实际上这是由于计算机中的一个字节所表示的数值范围通常在0~255之间,另外,我们的人眼肉眼也只能分辨32个左右的灰度级,所以,用一个字节表示灰度即可,也是非常适合用来表示图像质量。
但是,从直方图仅能统计某及灰度像素出现的概率上看,用直方图反映图像质量,显示不出该像素在图像中的二维坐标。正因如此,不一样的图像就有非常大的可能性,清洁度影像识别官网,也就是具有相同的直方图,二通过灰度直方图形状,就能判断出该图像的清晰度和黑白对比度,这就是机器视觉系统中图片处理技术,以及反映图片质量的灰度直方图。
读码与字符视觉识别
集装箱箱封上的字符条形码会出现缺墨、拉丝、破损等现象,而尖刀视智能旗下的字符条形码读取检测系统能够很好地检测字符。字符检测,又叫OCR或OCV检测,是专门对各种电子元器件、手机键盘、电脑键盘等物品表面上印刷或雕刻的字符进行识别和检测,常见的字符包括数字、英文字母、符号、汉字等。
字符检测系统的主要功能有:
检测字符的有无、完整性及正确与否
读取包装集装箱设备上的一维码或者二维码
检测字符表面污渍
判定被检物体位置及方向
自动对检测物体定位(旋转及位置校正)
自动校正字符整体偏移
可实现在线动态检测,被检物体无需停留
检测精度可调
在线检测速度≥300个/分钟
系统检测到质量问题时,提供警示、剔除或其它控制信号
系统有自学习功能,且学习过程操作简单
系统具备局域网间通讯功能
系统主要技术特点
操作界面清晰明了,简单易行,只需简单设定即可自动执行测量
测量软件及算法完全自主开发,系统针对性强
可灵活设置检测模板、检测范围
可选择局部检测功能,提高测量速度
专业化光源设计,成像清晰均匀,确保测量任务完成
支持多种型号产品的测量、具备产品在线自动搜索等功能
采用高速工业相机,适用于静态或动态生产线检测
安装简单,不影响原生产线工作;结构紧凑,易于操作、维护和扩充
可靠性高,运行稳定,适合各种现场运行条件
传统作业:
人工检测:
过去由于人工无法识别不明显缺陷,工序繁多,衔接性差,持续发生不良品外流
引进字符识别检测系统:
可检测出微小缺陷,稳定,不受人工影响。消除不良品外流,降低客户投诉
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