机器视觉技术用于产品不良在线检测与自动化分选
来源：www.mvcreating.com2016年11月03日热度：230
机器视觉检测/自动分选系统采用CCD照相机将被检测的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，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格不合格、有无等，实现自动识别检测功能，照相机采用分体式设计的CCD或者CMOS相机+图像处理系统，即将相机和图像处理控制部分做成一体，也称为智能相机，嵌入式图像系统，嵌入式机器视觉系统，分选系统接到视觉检测系统的OK或者NG信号后一般送上位机PLC处理，然后指挥运动控制单元（一般采用伺服电机或者气动元件如气缸液压元件如电液伺服阀等）来完成分选的动作，工件一般可以做到自动上料，自动下料，合格品和不合格品自动分离。
机器视觉在线检测设备采用CCD或者CMOS照相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（基于PC的电脑软件图像处理系统或者基于DSP的嵌入式图像处理系统），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、有/无等。上位机(如PC和PLC)实时获得检测结果后，指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作(如定位和分类)。
典型的机器视觉系统的系统构成如下：典型的视觉系统一般包括光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元(或图像采集卡)、图像处理软件、监视器、通讯／输入输出单元等,完成的检测项目包括尺寸检测、公差检测、圆度检测、孔径检测、变形量检测、外径测量检测等。
以上众多知识理论与实践证明了机器视觉系统的应用，极大的提高了产品质量和速度，最大限度的保证了人身安全，运行稳定可靠。而机器视觉助力自动分选检测和在线检测技术，可谓强强联手，必将在工业自动化、智能化的发展道路上大展拳脚。
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