光學(xué)影像篩選機(jī)生產(chǎn)

為解決食品生產(chǎn)過程中產(chǎn)品殘缺問題，研究了一種基于機(jī)器視覺的缺陷檢測(cè)方法，以餅干為樣本進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。首先構(gòu)建實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，對(duì)單目攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，利用標(biāo)定所得參數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行畸變校正;然后對(duì)校正后所得圖像進(jìn)行圖像分析處理;后對(duì)處理完成圖像進(jìn)行區(qū)域檢測(cè)，得到檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:以該方法進(jìn)行餅干缺陷檢測(cè)成功率可達(dá)98.67%，并滿足高精度、實(shí)時(shí)性的要求，為今后食品缺陷檢測(cè)提供一定的參考方向。

　　4、攝像機(jī)開始新的一幀掃描之前打開曝光機(jī)構(gòu)，曝光時(shí)間可以事先設(shè)定。

　　5、另一個(gè)啟動(dòng)脈沖打開燈光照明，光學(xué)影像篩選機(jī)生產(chǎn)，燈光的開啟時(shí)間應(yīng)該與攝像機(jī)的曝光時(shí)間匹配。

　　6、攝像機(jī)曝光后，正式開始一幀圖像的掃描和輸出。

　　7、圖像部分接收模擬視頻信號(hào)將其數(shù)字化，或者是直接接收攝像機(jī)數(shù)字化后的數(shù)字視頻數(shù)據(jù)。

　　8、圖像部分將數(shù)字圖像存放在處理器或計(jì)算機(jī)的內(nèi)存中。

　　9、處理器對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析、識(shí)別，獲得測(cè)量結(jié)果或邏輯控制值。

　　10、處理結(jié)果控制流水線的動(dòng)作、進(jìn)行定位、糾正運(yùn)動(dòng)的誤差等。

　　以上內(nèi)容就是對(duì)CCD視覺檢測(cè)設(shè)備及其工作原理的介紹了，視覺檢測(cè)系統(tǒng)是一種相對(duì)復(fù)雜的系統(tǒng)。大多監(jiān)控和檢測(cè)對(duì)象都是運(yùn)動(dòng)的物體，系統(tǒng)與運(yùn)動(dòng)物體的匹配和協(xié)調(diào)動(dòng)作尤為重要，所以給系統(tǒng)各部分的動(dòng)作時(shí)間和處理速度帶來了嚴(yán)格的要求。 

為了不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，金屬工件表面缺陷在線自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)在生產(chǎn)過程中顯得日益重要。本針對(duì)金屬工件表面的多種缺陷，設(shè)計(jì)了一套能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)金屬工件表面缺陷進(jìn)行實(shí)時(shí)在線、無損傷的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。 該系統(tǒng)采用黑白面陣CCD和多通道圖像卡作為圖像部分，提高了檢測(cè)系統(tǒng)的速度并降低了對(duì)CCD的性能要求，使系統(tǒng)在現(xiàn)有的條件下比較容易實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線檢測(cè)；采用自動(dòng)選取圖像分割閾值，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的閾值把工件信息從圖像中提取出來并掃描工件在圖像中的位置、尺寸信息，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的自動(dòng)測(cè)量；根據(jù)掃描得到的工件信息去除掉工件邊緣的光圈，

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