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印刷品外观缺陷机器视觉的检测与识别

印刷品外观缺陷机器视觉的检测与识别
印刷品外观缺陷机器视觉的检测与识别

印刷品外观缺陷机器视觉的检测与识别

在印刷过程中,由于工艺等原因,印刷品往往会出现色差、套印不准现象,还会出现一些缺陷点、墨线、黑皮之类的外观缺陷,从而导致印刷次品的出现。印刷企业一般采用人工方法,在印中抽样及印后逐一进行目测的方法分拣次品,检测效率低、成本高、劳动强度大。实践证明,利用机器视觉系统来代替人进行印刷品缺陷检测,可以提高生产效率,降低生产成本。探讨了利用基于PC的机器视觉系统代替人工进行印刷品检测,利用计算机精度高、速度快的特点,迅速而精确地检测出印刷品的外观缺陷,并对缺陷程度进行综合分析,从而判断印刷品是否为次品或废品。

一、图像采集及预处理

本系统所采用图像采集卡为Matrox公司的meteor II/MC,CCD摄像头为Pulnix6703,系统图像采集速度设定为60帧/秒(图像大小为640×480)。微机系统CPU为PIII750,内存256M。软件开发环境为Win98!VC6.0。

图像采集过程中,由于摄像机精度、照明环境等因素的影响,采集的图像会存在一定的随机噪声,从而导致图像失真。这里采用即可去掉尖锋干扰,又能保持边缘细节的加权中值滤波算法。确定一个像素个数为奇数的窗口W,先对窗口内各像素加权,某一像素加权值为m,即窗口像素灰度排队时该像素重复m个,再将窗口内的各像元按灰度值从大到小排列,再用其中间位置的灰度值代替原图像f(x,y)的中间值,得到增强图像g(x,y)。

二、视觉检测

(一)缺陷检测

印刷缺陷表现在图像上,即为采集图像缺陷处的灰阶值与标准图的差异。将采集图像的灰度值同标准图进行差分(像素值相减),判断其差值(两幅图灰阶值的相差程度)是否超出以预先设定的标准值范围,就能判断出这幅印刷品有无缺陷。

(二)缺陷识别

差分完成后,得到一幅同采集图大小相同的差分图,其像素值是每两幅图像对应像素点的差值。随后,对差分图像进行逐行扫描,对缺陷点进行探测。当遇到缺陷点像素时(其值>0),用递归的方法遍历整个缺陷区域,同时记录下缺陷区的大小、尺寸。整个扫描过程完成后,递归的次数就是缺陷的个数。在缺陷识别过程中,会有两个或多个相距很近的缺陷区(比如两个缺陷点在图像上只有一个像素距离),通常认为它们同属一个缺陷区,因此,检测前需要先把它们合并成一个缺陷区。这里采用的是数学形态学的膨胀算法(如图1所示)。再经过腐蚀、膨胀、再腐蚀等一系列操作,将缺陷图像的边缘形状提取出来,以便进行进一步的分析和判断。

三、实验结果

对在静态方式下所采集的印刷品图像进行测试,实验结果表明(参见图2、图3、图4、图5),上述方法是有效的,能够将仿真的缺陷完整地检测出来,达到了预期的目的。

四、讨论

利用机器视觉识别系统代替人工进行印刷品质量检测,具有实用价值,对此进行了初步的探讨和尝试。下一步需要解决的,一是在线动态图像捕捉及处理,二是较之外观缺陷要困难得多的如色差、套印不准等缺陷的检测与识别问题。此外,印刷质量的评价是一个综合指标,提高系统的智能化信息处理能力也是十分必要的。

印刷品来料检验标准

印刷品来料检验标准 一、目的: 为了加强印刷品来料检验工作力度,减少因印刷品来料问题而引起的生产不便和质量隐患。 二、范围: 适用于本公司所有印刷品的来料检验。(D0501-;D0503-;D0514-;D0601-;D0605-;D0700-) 三、抽样方案: GB2828-2003正常检验一次检验Ⅱ级水平,重缺陷(MA)AQL0.65,轻缺陷(MI)AQL1.5。 四、缺陷分类: (一)重缺陷MA:严重影响整机外观及其他重要特性,造成生产操作不能完成且生产线无法修复使用。 (二)轻缺陷MI:影响整机外观及其他特性,造成生产操作不便但生产线能修复使用。 五、检验环境: (一)温度:15°~35° (二)相对湿度:45%~75% (三)亮度:500lux以上

七、操作方法与步骤: (一)检查有无来料物料标签,物料标号、日期及厂家名称有无缺漏或错; (二)检查包装有无破损,表面有无污垢; (三)检查有无混装物料; (四)60CM距离正对物料左右45°上下15°检测纸张表面是否光滑、有无污渍、划伤、折痕; (五)对比封样检查纸张材质是否一致; (六)用米尺测量物料的几何尺寸是否符合规定要求、切割是否良好; (七)对比封样检查印刷内容有无缺漏或错,排版是否良好; (八)检查有无缺页、漏页、重页和其他装订不良; (九)对上面的检查项目做好记录,填写来料检验报告,判定合格与否;并填写IQC检验单。

东莞德信诚精品培训课程(部分) 内审员系列培训课程查看详情 A01 ISO9001:2008内审员培训班(ISO9001内审员) A02 ISO14001:2004内审员培训班 A03 ISO/TS16949:2009内审员培训 A04 OHSAS18001:2007标准理解及内审员培训 A05 IECQ-HSPM QC080000内审员培训 A06 ISO13485:2003医疗器械质量体系内审员培训 A07 SA8000社会责任内审员培训(SA8000内审员)A08 ICTI玩具商业行为守则内审员培训班 A09 ISO14064:2006内审员培训班 A10 GB/T23331-2009能源管理体系内审员培训 A15 量规仪器校验与管理实务课程(仪校员培训内校员培训) A16 ISO管理代表及体系推行专员训练营 A17 ISO文控员培训/文管员培训实务课程 A18 优秀管理者代表训练营 (MR管理代表训练) JIT精益生产现场管理系列课程查看详情 P01 JIT精益生产与现场改善培训班 P02生产合理化改善-IE工业工程实务训练营 P03 PMC生产计划管理实务培训班(生管员培训) P04 高效仓储管理与盘点技巧培训班(仓管员培训) P05 目视管理与5S运动推行实务培训班 P06采购与供应链管理实务(采购员培训) 中基层管理干部TWI系列训练查看详情 M01 优秀班组长管理实务公开课(班组长公培训) M02 优秀班组长现场管理实务培训班 M03 优秀班组长品质管理实务培训班 M04 优秀班组长生产安全管理实务培训班 M06 提升团队执行力训练课程(执行力培训) M07如何做一名优秀的现场主管培训班 M08 中基层现场干部TWI管理技能提升(TWI培训) M09 有效沟通技巧培训班(团队沟通企业内外部沟通) M10企业内部讲师培训班(东莞TTT培训) M11 MTP中阶主管管理才能提升培训班(东莞MTP培训) M12高效能时间管理培训班 TS16949五大工具与QC/QA/QE品质管理类查看详情 Q05 TS16949五大工具实战训练 (五大工具培训) Q06 APQP&CP先期质量策划及控制计划培训 Q07 DFMEA设计潜在失效模式分析培训(DFMEA培训) Q08 PFMEA过程潜在失效模式及效应分析训练营 Q09 MSA测量系统分析与仪器校验实务 Q10 SPC统计过程控制培训课程(SPC训练) Q11 CPK制程能力分析与SPC统计制程管制应用训练 Q12QC七大手法与SPC实战训练班(QC7 & SPC培训) Q03 品质工程师(QE质量工程师)实务培训班 Q02 品质主管训练营(品质经理人训练) Q01 杰出品质检验员QC培训班 Q13 品管常用工具QC七大手法培训(旧QC7培训) Q14新QC七大手法实战培训(新QC7培训) Q04 QCC品管圈活动训练课程 (QCC培训) 节能环保安全EHS公开课程查看详情 E01 节约能源管理培训(节能降耗培训) E03GBT23331-2009能源管理体系知识培训(GBT23331标准理解) A18 ISO50001能源管理体系内审员培训(ISO50001内审员) A12 ISO9000/ISO14000一体化内审员培训班 A13 ISO14001/OHSAS18001体系二合一内审员培训班 A14 ISO9000/ISO14000/OHSAS18001一体化内审员培训班 东莞精品企业内训课程查看详情 M05 优秀班组长管理技能提升内训班(1-3天) P07 年终盘点与库存管理实务内训班( 1-2天课程 ) M13高绩效团队及执行力提升训练营(团队执行力1-2天) Q15 FMEA失效模式分析实战训练内训(FMEA内训 1-3天) Q16新旧QC七大手法实战内训(QC7内训1-2天) A11 ISO内审员审核技巧提高班(ISO内审员提高班) A07 SA8000社会责任内审员培训(SA8000内审员) A08 ISO9001:2008内审员培训班(ISO9001内审员) A09 ISO14001:2004内审员培训班 A10 ISO/TS16949:2009内审员培训 A19 ISO10015培训管理体系标准理解与实施培训

表面缺陷测试论文

带钢表面缺陷检测方法研究 学号:1110121096 班级:11材控2班姓名:倪明 摘要:表面质量的好坏是带钢的一项重要指标,随着科学技术的不断发展,后续加工工业对带钢的表面质量要求越来越高。如何检测出带钢表面缺陷并加以控制,引起带钢生产企业的高度关注。本文通过对带钢表面的缺陷检测的重要性分析,讲述了国内外带钢表面缺陷检测的发展现状,并比较分析了几种检测方法,最终得出本研究的意义。由于带钢表面缺陷种类繁多,建议下一步研究工作重点放在缺陷种类识别与分类部分,以满足带钢表面缺陷的无遗漏检测。 关键词: 带钢表面缺陷缺陷检测 1.1带钢表面缺陷检测的重要性 随着生活水平的提高和生产力的发展,人们对产品质量提出了更高的要求,带钢作为机械、航天、电子等行业的原材料,用户对其表面质量的要求更加严格。影响带钢表面质量的主要因素是带钢在制造过程中由于原材料、轧制设备和加工工艺等多方面的原因,导致其表面出现的擦伤、结疤、划痕、粘结、辊印、针眼、孔洞、表面分层、麻点等不同类型的缺陷。这些缺陷不仅影响产品的外观,更严重的是降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性和疲劳强度等性能。原料钢卷的表面缺陷是造成深加工产品废次品的主要原因。由于部分质量缺陷在出厂前不能有效地被检测出来,而在用户使用过程中被发现,造成用户索赔,不仅给企业带来巨大的经济损失,还严重影响了产品的市场形象,降低了用户对产品的信任度。因此,必须加强对带钢表面缺陷的检测和控制,这对于剔除废品、减少原料浪费、提高成材率、改善工人劳动条件都有重要意义。而如何在生产过程中检测出带钢的表面缺陷,从而控制和提高带钢产品的质量,一直是钢铁生产企业非常关注的问题。 1.2 国内外带钢表面缺陷检测方法与装置研究现状 目前带钢表面缺陷检测装置主要分为采用传统检测方法的检测装置、采用自动检测方法的检测装置和采用计算机视觉检测方法的检测装置。 1.2.1传统检测方法 非自动化的传统表面缺陷检测方法可以分为人工目视检测方法和频闪光检测法两种。05年代至06年代,冷轧带钢表面缺陷检测主要采用人工目视检测,检测者凭借肉眼观察缺陷。由于带钢轧制速度很快,人眼无法可靠的捕获缺陷信息。同时,某些高质量的带钢要求其表面缺陷小于0.5mm×0.5mm,这种微小缺陷人的视觉很难发觉,从而产生大量的漏检和误检。人工检测需要在高温、噪音、粉尘、振动的恶劣环境下进行,对人的身体和心理造成极大伤

印刷检验标准

印刷检验标准受控标识:受控 1 目的 在顾客未提出特别要求时,明确本公司生产产品应达到的质量水平及检验标准,明确原辅材料进货、产品储存运输应达到的质量水平。 2.范围 本标准适用于本公司原材料采购、产品生产(含生产工序委外加工)、储存和运输等过程的质量控制,适用于顾客没有特别规定的产品生产质量控制与检验,适用于营业部门与顾客沟通、进行业务洽谈时参考,适用于生产技术部在生产过程中进行工序生产质量控制,适用于生产技术部和品质部对工序产品或成品进行检验,适用于全质办和品质部对采购、产品生产、储存和运输等过程进行巡查或抽检。 本标准不涉及公司生产设备及其所需的备件采购、备件委外加工。 3.定义 质量标准——原辅材料进货和投入生产要求的质量项目、生产产品要求的质量项目、储存和运输产品要求的质量项目、部门或车间工序人员工作过程的操作项目,应达到的水平。 检验标准:质管人员、检验人员在进行原辅材料和产品质量判定时,在进行现场巡查或抽查时,所依照的质量标准、有关的条款或数值。 产品:在生产过程中指成品或半成品,在储存与交付阶段指进入成品仓库的成品。 半成品:指生产过程中各工序加工后的工序产品,但成型加工工序后的产品除外。 4. 引用文件 GB 13024-91 箱纸板 GB 13023-91 瓦楞原纸 QB 1011-91 单面涂布白板纸 ZBY 32024-90 白卡纸 GB/T 10335-1995 铜版纸 GB 7705-1987 平版装潢印刷品 GB/T17497-1988 柔性版装潢印刷品

GB/T 6544-1999 瓦楞纸板 GB 6543-86 瓦楞纸箱 GB 2828-1987 逐批检查计数及抽样表 GB/T 6545-1998 瓦楞纸板耐破强度的测定方法 GB/T 6546-1998 瓦楞纸板边压强度的测定方法 GB/T6547-1998 瓦楞纸板厚度的测定方法 GB/T 6548-1998 瓦楞纸板粘合强度的测定方法 5 原辅材料质量标准 5.1.1 原纸进货质量标准 a) 箱纸板——根据GB 13024-91 箱纸板结合我公司实际情况,将箱纸板分为4级:高档箱纸板(一等)、普通箱纸板(二等)、普通箱纸板(三等)、挂面纸(四等)。进货检验必检项目为定量、紧度、耐破指数、横向环压指数、水份,具体技术指标见表一。 b) 瓦楞原纸——根据GB 13023-91 瓦楞原纸结合我公司实际情况,将瓦楞原纸分为3级:高强瓦楞纸(一等)、普通瓦楞纸纸(二等)、普通瓦楞纸纸(三等)。进货检验必检项目为定量、紧度、横向环压指数、纵向裂断长、水份,具体技术指标见表二。 c) 单面涂布白板纸——按QB 1011-91 单面涂布白板纸对厚度、定量、白度、横向耐折、横向挺度、水份进行检测,并按技术指标进行判定,见附表三。. d) 白卡纸——按ZBY 32024-90 白卡纸对厚度、定量、白度、横向挺度、水份进行检测,并按技术指标进行判定,见表四。 e) 铜版纸——符合GB/T 10335-1995 铜版纸。 f) 对原纸纸色的要求:在现有生产工艺流程中、在规定的原纸库存期间、在成品库存期间、在搬运装车发货期间,不会产生明显的原纸变色(在800mm距离观察)。 g) 各种原纸须符合环保要求,由供方提供定期型式试验的检测报告,每年至少1次。 5.1.2 原纸进货检验抽样及判定 5.1.2.1 抽样方式: a) 箱纸板、瓦楞原纸:1~25件抽2件;26~150件抽5件; b) 单面涂布白板纸:1~25件抽3件;26~90件抽5件; c) 白卡纸:1~25件抽3件;26~90件抽5件;

表面缺陷无损检测方法的比较

表面缺陷无损检测方法的比较方法 项目 磁粉检测(MT) 漏磁检测(MLF) 渗透检测(PT) 涡流检测(ET) 方法原理 磁力作用 磁力作用 毛细渗透作用 电磁感应作用 能检出的缺陷 表面和近表面缺陷 表面和近表面缺陷 表面开口缺陷 表面及表层缺陷 缺陷部位的显示形式 漏磁场吸附磁粉形成磁痕 漏磁场大小分布 渗透液的渗出

检测线圈输出电压和相位发生变化 显示信息的器材 磁粉 计算机显示屏 渗透液、显像剂 记录仪、示波器或电压表 适用的材料 铁磁性材料 铁磁性材料 非多孔性材料 导电材料 主要检测对象 铸钢件、锻钢件、压延件、管材、棒材、型材、焊接件、机加工件在役使用的上述工件检测铸钢件、锻钢件、压延件、管材、棒材、型材、焊接件、机加工件在役使用的上述工件检测任何非多孔性材料、工件及在役使用过的上述工件检测 管材、线材和工件检测;材料状态检验和分选;镀层、涂层厚度测量 主要检测缺陷 裂纹、发纹、白点、折叠、夹渣物、冷隔 裂纹、发纹、白点、折叠、夹渣物、冷隔 裂纹、白点、疏松、针孔、夹渣物

裂纹、材质变化、厚度变化缺陷显示 直观 直观 直观 不直观 缺陷性质判断 能大致确定 能大致确定 能基本确定 难以判断 灵敏度 高 高 高 较低 检测速度 较快 快 慢

很快 污染 较轻 无污染 较重 无污染 相对优点 可检测出铁磁性材料表面和近表面(开口和不开口)的缺陷。 能直接的观察出缺陷的位置、形状、大小和严重程度。 具有较高的检测灵敏度,可检测微米级宽度的缺陷。 单个工件的检测速度快、工艺简单,成本低、污染轻。 综合使用各种磁化方法,几乎不受工件大小和几何形状的影响。 检测缺陷重复性好。 可检测受腐蚀的在役情况。 a) 易于实现自动化 b) 较高的检测可靠性 c) 可以实现缺陷的初步量化 d) 在管道的检查中,在厚度高达30mm的壁厚范围內,可同时检测內外壁缺陷 e) 高效、无污染,可以获得很高的检测效率. 可检测出任何非松孔性材料表面开口性缺陷。 能直接的观察出缺陷的位置、形状、大小和严重程度。 具有较高的灵敏度。 着色检测时不用设备,可以不用水电,特别适用于现场检验。 检测不受工件几何形状和缺陷方向的影响。 对针孔和疏松缺陷的检测灵敏度较高。 非接触法检测,适用于对管件、棒材和丝材进行自动化检测,速度快。 可用检测材料导电率代替硬度检测。了解材料的热处理状态和进行材料分选。污染很小。 相对局限性

印刷品印刷缺陷在线检测技术简介

昆明理工大学 《印刷品质量检测与控制》课程论文印刷品印刷缺陷在线检测技术简介 姓名:吴雷 学号: 201110304103 学院:机电工程 专业:包装工程 年级:2011级 指导教师:何自芬 2014年6 月10 日

摘要:现代印刷技术中质量检测技术已经成为一个重要的项目,本文主要 从印刷品的属性上简单的介绍了现代印刷品检测技术,着重介绍数字化处理技术。 关键词:在线检测,数字化处理 Abstract:The quality of modern printing technology in the detection technology has become an important project, this paper mainly simple attributes from printed on the modern print detection technology, introduces the digital processing technology. Keywords: online detection, digital signal processing 前言 随着科学技术的发展,人们对印刷品的要求越来越高,印刷品的细节繁多,同时印刷品生产难度增加,当前印刷行业的印刷生产已经相当自动化,而图案复杂且细节繁多的印刷品由于印刷机器和印刷材料的不完善以及一些不易避免的随机因素,在印刷过程中会出现各种误差,常见的印刷品缺陷主要有颜色失真、油墨溅污、黑点、文字模糊、起皱、漏印、刮伤、套印不准等。这就要求对印刷品印刷时出现的各种缺陷能进行准确的识别和判断并把信息反馈给印刷机,找出不合格的印刷品并对印刷机进行适当的调整。目前计算机已经用来控制印刷过程和印刷质量检测,为了保证与印刷生产和质量检测的自动化相适应,需要快速的高精度图像缺陷识别算法来满足印刷图像检测的高速度和高精度的特点,在高分辨率、大量数据的情况下实现实时检测。 印刷品分析流程 视觉分析:对重影、双影、网点丢失、纸张起皱等宏观上的检查。 设备辅助分析:指测定油墨密度、网点扩大、灰度等参数。 抽取样张后,首先在观察室对样品做大致浏览,以检测印品的缺陷,然后再根据测控条用仪器和设备对印刷品质量进行深入细致的检测。 印刷品的属性 1、实地密度 实地密度是直接影响图像最暗调部分的指标,对整个复制曲线都有影响,理想的实地密度应该满足图像阶调值要求,有清晰的对比度,网点扩大值要控制在允许范围内。 2、网点扩大 网点扩大是一个网目调网点从分色胶片或者印版开始直到在纸上印刷出来的尺寸方面的差异。网点扩大比油墨密度对印品的视觉效果的影响更大,网点在尺寸上微小的变化将会产生一个显而易见的视觉上的改变,包括许多颜色色相的变化。任何印刷系统都会产生一定程度的网点扩大。 3、印刷反差 实地与网目调的积分的密度之差同实地密度的比值,常称K值。他是控

基于视觉的缺陷检测概述

基于视觉的缺陷检测 在机器视觉的应用中,表面缺陷检测占据非常重要的位置,因为其可有效地提高产品质量、降低成本,并可提高用户满意度。 根据表面图像的特点可以将基于视觉的缺陷检测技术分为两类:一类为不具备明显纹理特征材质的缺陷检测,如光学元件,金属类器件等;一类为纹理类材质的缺陷检测,如木材、布匹等。 根据缺陷的形状可以分为两类:广义线类,包括裂纹,刻痕等;广义点类,包括凸块,凹陷,孔穴,污物等。 基于视觉的缺陷检测的主要步骤为: 特征提取为其中的关键,缺陷特征提取的好坏直接影响检测的效果。 预处理的目的是减少图像的噪声,提高目标与背景的对比度,突出图像中的缺陷特征。 小波技术在预处理中的应用: 1.小波去噪 2.小波融合 可以将不同角度拍摄的图像进行融合 采用小波融合方法既能够很好地保留几幅源图像基本信息,又能够突出图像中的缺陷边缘、结构等高频信息,使融合后的图像信息更加全面、准确,图像质量效果更加优良,全方位地表达了缺陷特征,可以为缺陷的进一步分类识别提供充足的数据支持。 不具备明显纹理特征的图像检测 此类图像的特点为缺陷目标和背景对比度低,瑕疵目标的形状比较复杂,整个瑕疵目标占整幅图像的比例非常小,受噪声影响大,图像没有纹理。 由于图像中无纹理,缺陷特征一般先用边缘检测算子提取缺陷区域的边缘,在将其从目标图像中分割出来,提取其特征参数如周长,面积,质心,圆形度,伸长度等,以此来进行缺陷检测和分类。 边缘检测算子: 1.梯度算子 2.LoG算子 3.canny算子 边缘检测算子需要准确的提取瑕疵边缘,又能抑制噪声的干扰,同时该算法还要具备快速、自适应性。需要寻找一种新或改进的算法。 为了辩识缺陷目标,需要将其与源图像的背景中分离出来,在此基础上进行进一步的处理和分析。 图像分割的算法: 1.阈值分割

机器视觉检测分解

研究背景: 产品表面质量是产品质量的重要组成部分,也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术,大致经历了三个阶段,分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术 (1)人工目视检测法 (2)频闪检测法 无损检测技术 (1)涡流检测法 (2)红外检测法 (3)漏磁检测法 计算机视觉检测技术 (1)激光扫描检测法 (2)CCD 检测法 采用荧光管等照明设备,以一定方向照射到物体表面上,使用CCD摄像机来扫描物体表面,并将获得的图像信号输入计算机,通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后,提取图像中的表面缺陷的相关特征参数,再进行缺陷图像识别,从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。 优点:实时性好,精确度高,灵活性好,用途易于扩充,非接触式无损检测。 基于机器视觉的缺陷检测系统优点: 集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测 由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主,没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备,对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上,对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例,但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高,对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。 机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术 铸件常见缺陷:砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形 问题的提出: 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷,但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看,对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性,造成缺陷误判。 国外研究发展现状: 20 世纪90 年代后,基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[],该系统具有自学习分类功能,应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接,极大地提高了检测系统实时的运算速度,有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i,该系统运用了自学习神经

印刷质量检测试题

印刷品质量检测试题 一、填空 1.印刷品质量评价方法:____________、______________、_____ 。 2.在标准观察距离上,网屏线数为150线/in时,套准变化最大允许值为______,超出这个范围,视觉上就能观察出图像发生的变化。 3.衡量彩色印刷品画面细微层次的解像力,要求能够达到____视角,视觉才可以明显分辨出其层次的存在,如果小于____视角,视觉上将无法分辨,在精细也会失去观察意义。 4.印刷品的清晰度主要和__________相关系。 5.主观评价法常用的有________________和________________。 6.影响主观评价的客观因素主要有___________________________________。 7.在色光下观察颜色,色彩变化的规律一般是_________________________。 8.根据国家标准,只有两种观察角度是正确的,一种是:__________________和_________________。 9.印刷品质量的客观评价内容主要包括_________________________________。 10.为了较为准确和规范地描述色调,CIE制定了4种标准光源_______、_______、_______、________,以 能够获得统一的物体外观色调值,我国以_______为标准光源。 11.可以使用__________从制版到印刷生产的整个印刷工艺中对色彩进行测量和控制。 12.色彩控制条可以用来测量、、、、等。 13.白板校准包括___________和____________。 14.在印刷中,判断偏色的方法有两种,分别是:和__________。 15.分色片的质量检查中,发现冲洗出来的分色片出现了白色斑点和划痕。出现白色斑点的原因 是,出现划痕的原因是。 16.光源包括和。影响曝光量的因素有。 17.在实际操作过程中,打样色序通常这样安排:网点面积小的油墨(最先或者最后)印刷。四色印 刷中,暖色调原稿先印刷色和色。 18.印刷品质量评价的过程为:、、、。 19.当等量的黄,品,青油墨以相同网点百分比叠印,(能或不能)产生中性灰。因 为。 20.在分色片输出操作的质量控制中,照排机的输出参数一般进行如下设置:新闻纸印刷网目线数设置

基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计

编号 本科生毕业设计 基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计 Surface defect detection system design based on machine vision 学生姓名 专业电子信息工程 学号 指导教师 学院电子信息工程学院 二〇一三年六月

毕业设计(论文)原创承诺书 1.本人承诺:所呈交的毕业设计(论文)《基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计》,是认真学习理解学校的《长春理工大学本科毕业设计(论文)工作条例》后,在教师的指导下,保质保量独立地完成了任务书中规定容,不弄虚作假,不抄袭别人的工作内容。 2.本人在毕业设计(论文)中引用他人的观点和研究成果,均在文中加以注释或以参考文献形式列出,对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体均已在文中注明。 3.在毕业设计(论文)中对侵犯任何方面知识产权的行为,由本人承担相应的法律责任。 4.本人完全了解学校关于保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交论文和相关材料的印刷本和电子版本;同意学校保留毕业设计(论文)的复印件和电子版本,允许被查阅和借阅;学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存毕业设计(论文),可以公布其中的全部或部分内容。 以上承诺的法律结果将完全由本人承担! 作者签名:年月日

中文摘要 为了不断提高产品质量和生产效率,金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。针对金属工件表面的多种缺陷,本文设计了一套基于机器视觉能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。该系统采用面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分,提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求,使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测;采用自动选取图像分割阈值,根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件图像中的信息,实现了系统的自动测量;根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈,利用自动选取的阈值对金属工件表面的图像进行二值化分割,从而实现各种缺陷的自动提取及识别。 关键词:机器视觉表面缺陷CCD 图像处理缺陷检测

柔性版印刷品的质量要求及检验方法

柔性版印刷品的质量要求及检测方法一.质量要求 影响柔性版印刷产品质量的因素很多,有制版方面的,有操作工艺技术方面的,有设备材料方面的,等等。就油墨方面而言也有多方面。柔性版印刷用水墨较多。 水性油墨是属于牛顿流体,所以油墨的稳定性较差,主要表现在以下三个方面: 1.油墨颜料的沉淀。在使用前要对油墨桶中的油墨均匀搅拌,在印刷使用时还要经常对油墨槽中的油墨进行搅拌,防止由于油墨颜料的沉淀,造成印刷品颜色和标准有一定的差异。一个有效的方式是通过全封闭刮刀,使油墨在墨泵的运转下始终处于搅拌和流动状态。 2.在储存和使用中,由于油墨成分中的稳定剂挥发,造成pH值降低(趋向于弱碱性)。在使用中水性油墨的稳定剂易挥发,以致油墨趋向于弱碱性,造成其表面张力增加,对印版表面的附着力反而下降,影响转移性能和干燥速度(油墨越趋向于碱性,干燥速度加快),这会造成印刷过程中印刷图文残缺不全,特别是印刷网线版时,由于油墨干燥过快,造成印刷网点丢失或者是网线版堵版。 3.油墨在使用中由于水分的挥发,造成油墨的黏度增加,流动性能减弱。有些印刷设备的供墨方式是单刮刀系统,要求油墨具有一定的黏度和流动性,使其在一个比较合适的范围内。当油墨在使用中豁度和流动性超出印刷使用的要求时,就影响油墨的转移性能,出现印刷品大实地表面印刷有“色差”。 印刷材料方面影响柔印产品质量的因素包括印刷材料表面的平整度、材料的吸收性、材料的表面强度。 印刷材料的平整度对于大面积实地版面的印刷,这是一个很必要的前提。由于有些材料表面粗糙,印刷中造成印品表面明显地印不实。通过加大印刷压力的话,虽然从表面上能解决一定的问题,但是造成印刷版面的文字内容模糊或者印刷品“边缘效应”明显。 材料的吸收性对于印刷来说,材料的吸收性好是有利有弊的。有利的方面,由于吸收性好,油墨对于材料的附着性强不易脱落;弊端是由于材料的吸收性强,造成油墨的使用量增加,如国产的防油纸特别突出。 材料的表面强度现在用于印刷餐盘纸的纸张,表面强度较差,纸粉掉落较多,造成印刷过程中需要经常性的擦版。 此外,以下内容也是影响产品质量问题的因素: 1.印版图文设计如有浅灰色平网地,在设计时尽量设计用一专色,避免用黄、红、蓝三原色叠印,因为这样很难控制灰平衡。 2.产品结构类型如大面积色块与空白部分,一段实地一段空白,其承受压力大小不一致,会导致版辊跳动,使得印刷部位受压不一致。 3.网纹辊的配置如印刷厂网纹辊配置600~700线,在生产150线产品时1%~2%的网点会嵌入网纹辊网穴,影响质量。 4.油墨含固量如果油墨含固量太低,印刷生产时为了达到一定的色浓度,则必须降低网纹辊线数,这样会减慢油墨的干燥速度,如是网线版则容易堵版。 5.印版的平整度如果印版平整度较差,则在印刷时整个版面各处所受压力不一致,要保证整个版面都能印刷得出,则会有部分版面位置压力过大,网点扩大过大。 6.网点防黏网点防黏不彻底,会导致油墨转移不良。 7.版辊过大如版辊过大,则版辊印刷后所暴露在空气中的时间太长,容易堵版。 8.版辊同心度差版辊同心度较差,则印刷压力不一致。 9.张力材料张力控制关系到套印问题,以及停机后再次开机的废品率。

表面缺陷检测

对于生产物件的检测,由于科学技术的限制,起初只能采用人工进行检测,这样的方式不仅消耗大量人力,而且浪费时间,效率低下。于是,基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术应运而生,我们有必要关注关注,并了解相关注意事项。 当今社会,随着计算机技术,人工智能等科学技术的出现和发展,以及研究的深入,出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现,大大提高了生产作业的效率,避免了因作业条件、主观判断等影响检测结果的准确性,实现能更好更准确地进行表面缺陷检测,更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。 产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种,就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能,从具体的实物进行图象的采集处理、计算、进行实际检测、控制和应用。产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分,其检测的准确程度直接会影响产品的质量优劣。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求,而利用机器视觉检测很好地克服了这一点,表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。

在进行产品表面检测之前,有几个步骤需要注意。 首先,要利用图像采集系统对图像表面的纹理图像进行采集分析; 其次,对采集过来的图像进行一步步分割处理,使得产品表面缺陷能像能够按照其区域特征进行分类; 再者,在以上分类区域中进一步分析划痕的目标区域,使得范围更加的准确。 通过以上的三步处理之后,产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认,这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。 利用机器视觉技术提高了用户生产效率,使得生产更加细致化,分工更加明确,同时,减少了公司的人工成本支出,节省了财力,实现机器智能一体化发展。 南京博克纳自动化系统有限公司总部位于美丽的中国古都南京,是国内专业研制无损检测仪器及设备的高科技企业。公司致力于涡流、漏磁和超声波仪器及各种非标设备的研制,已拥有自主研发的多项国家专利。产品被广泛应用于航天航空、军工、汽车、电力、铁路、冶金机械等行业。产品出口:美国、

基于数字图像处理技术的缺陷检测算法研究 精品

毕业设计(论文)题目基于数字图像处理技术的 缺陷检测算法研究 设计所在单位自动控制研究所 2010年06月

西安交通大学本科毕业设计(论文) 系(所)自控所 系(所) 主任韩九强 西安交通大学 批准日期 毕业设计(论文)任务书 电信学院院自动化系 66 班学生王全响 毕业设计(论文)课题基于数字图像处理技术的缺陷检测算法研究 毕业设计(论文)工作自 2010 年 3 月 1 日起至 2010 年 6 月 20 日止毕业设计(论文)进行地点:西安交大自控所 课题的背景、意义及培养目标 背景意义:随着数字图像处理技术在工业领域的发展,基于图像处理技术的机件缺陷得到了广泛的应用。低成本、无损伤、准确,快速,使得机器视觉在缺陷检测领域具有重要的意义。本题专门研究基于数字图像处理的缺陷检测算法,并在工业组态软件中实现,以便更好的应用于实际。 培养目标:掌握Visual Studio C++软件、Xavis软件和图像处理以及OpenCV的知识。同时培养良好的编程能力,分析和解决问题的能力,为以后的科研夯实基础。 设计(论文)的原始数据与资料 1.待进行缺陷检测的相关图片 2.VC++编程开发的相关书籍和网上资料 3.图像配准、图像处理、图像比对的基本原理 4.已经开发的Xavis底层函数与架构。 课题的主要任务 1.查阅相关文献,了解机器视觉在缺陷检测领域的重大意义; 2.在VC环境下,研究并实现缺陷检测(包括图像预处理、图像配准、图像比对)算法;

3.对比评价各种算法的优缺点,并针对实际应用提出自己的建议; 4.将自己的算法集成在机器视觉组态软件Xavis中。 课题的基本要求(工程设计类题应有技术经济分析要求) 1.查阅资料,了解目前缺陷检测领域的发展现状; 2.掌握数字图像处理的基本理论算法; 3.掌握Matlab/VC图像处理编程方法; 4.熟悉Xavis机器视觉平台。 5.进行Xavis、Visual C++、OpenCV的联合调试 完成任务后提交的书面材料要求(图纸规格、数量,论文字数,外文翻译字数等) 1.提交缺陷检测结果可以用于Xavis软件的一个动态链接库dll文件 2.撰写大于一万字的学位论文,并提交电子版 3.翻译一篇3000字左右英文文献 4.图纸规格:A4 主要参考文献 1 阮宇编著.Visual C++ 6.0 基础教程.清华大学出版社 2 章毓晋编著. 图像处理和分析. 清华大学出版社 3 Tinku Acharya 、Ajoy K.Ray著田浩葛秀慧王顶等译. 数字图像处理原理与应用, 清华大学出版 4 唐良瑞编著. 图像处理实用技术. 北京工业出版社 5 王育坚编著.Visual C++ 面向对象编程教程. 清华大学出版社 指导教师 接受设计(论文)任务日期 (注:由指导教师填写)学生签名:

基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测.

基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测 何小利1 , 宋钰 2 (1. 四川理工学院计算机学院, 四川自贡643000; 2. 四川理工学院网络中心, 四川自贡643000; 摘要:本文对物体表面缺陷进行研究和检测. 而检测的方法是采用LED 环形灯光直接暗视场正面照明方式来提取插座面板划痕图像. 具体过程是使用动态阈值分割图像, 并采用放射变换、区域特征处理及连通区域提取等技术来检测出插座面板划痕. 关键词:机器视觉; 物体表面; 缺陷检测中图分类号:T P393 文献标识码:A 文章编号: 1009-4970(2011 02-0064-050 引言 在传统的产品生产过程中, 一般情况下对产品的表面缺陷检测是采用人工检测的方法. 随着科学 技术的不断发展, 特别是计算机技术的发展, 出现了计算机视觉检测技术. 利用这种新技术设计出来的系统不受恶劣环境和主观因素的影响, 能快速、准确地检测产品的质量, 完成人工无法完成的检测任务. 机器视觉检测结合了计算机图像处理和模式识别理论, 它综合了计算机技术、数据结构、图像处理, 模式识别和软件工程等不同领域的相关知识. 一个典型的机器视觉系统应该包括以下五大块, 照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器.

1 物体表面缺陷检测 物体表面缺陷检测是机器视觉的一种典型应用. 本文以插座面板划痕检测为例, 通过采用LED 环形灯直接暗视场正面照明方式采集图像, 然后使用动态阈值分割法将插座面板区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来, 再通过使用区域特征、区域形态学对插座面板区域使用腐蚀运算去掉分割区域中杂点和小的突出物, 确保计算上有足够的精度, 最后使用放射变换、图像平滑、连通区域提取等算法 检测出划痕并显示其结果(见图 1. 图1 插座面板划痕检测流程图 1. 1 图像获取 照明的方向性通常有两种:漫射和直接照射.

印刷品质量检测考试重点

第二章印刷图像用测试工具 基本概念 1.信号条:主要用于视觉评价,功能比较单一,只表达印刷品外观质量信息。如晒版梯尺、GA TF网点扩大信号条等。 2.测试条:以密度计检测评价为主的多功能标记元件,将视觉鉴赏与密度计测试相结合,并借助图表、曲线进行数值计算。 3.控制条 4.梯尺:透射密度梯变排列,具有等密度或等级网点的透射梯尺。控制晒版、印刷质量的梯尺有连续调和网点百分比梯尺两种。如晒版梯尺和测试条中分辨网点传递的网点梯尺。 5.使用控制工具的目的和作用和位置 (1)控制晒版、印刷质量; (2)确保印刷品的平均质量,使误差值控制在允许的范围内; (3)缩小打样与正式印刷因条件不同所造成的差别。 印版上的位置:放置在印张的咬口或拖梢处,与滚筒轴向平行。离纸边2-3毫米。 6、测控条的原理 1.网点面积增大与网点边缘的总长度正比。利用小网点变化比大网点敏感来检测网点扩大情况 2.利用几何图形面积相等、阴阳相反测控网点的转移变化 3.辐射图形圆心变化明显 4.等宽折线控制水平和垂直方位的网点变化 5.同心圆测控任意方位的变化 二基本理论依据 1、(自加)基本概念 星标是圆形图案,正中是一个白的小圆点,连接着圆点的有36根黑白相间放射线。 检测方法:直接视觉或放大镜观察;星标中心会产生近似于实际变形23倍的变形效果。利于视觉判断。一般星标不单独使用,而是配合信号条使用。 ★利用星标判断网点增大、缩小和重影的方法。 转移正确:正中是一个白的小圆点 受墨过多:中心出现大黑圈;且黑圈越大,表示墨量越大反之,中心的空白圈扩大。 网点横向变形,中心黑圈向纵向成椭圆,若纵向变形,则向横向成椭圆。 网点重影,则出现“8”字。横“8”则重影纵向;竖“8”则重影横向。 2、基础知识:GATF 字码信号条 ①可以直接凭视觉对字码网点面积与密度变化进行检查。 ②由网点扩大、变形范围、星标三部分组成。 ③底衬是65线的粗网点。200线的网屏制成0-9的数码形式表示,每一级密度递减,其中数字2的密度与底色密度相同。

表面缺陷无损检测方法的比较

表面缺陷无损检测方法的比较 方法 项目 磁粉检测(MT)漏磁检测(MLF)渗透检测(PT)涡流检测(ET)方法原理磁力作用磁力作用毛细渗透作用电磁感应作用 能检出的缺陷表面和近表面缺陷表面和近表面缺陷表面开口缺陷表面及表层缺陷 缺陷部位的显示形式漏磁场吸附磁粉形成 磁痕 漏磁场大小分布渗透液的渗出 检测线圈输出电压和 相位发生变化 显示信息的器材磁粉计算机显示屏渗透液、显像剂 记录仪、示波器或电 压表 适用的材料铁磁性材料铁磁性材料非多孔性材料导电材料 主要检测对象铸钢件、锻钢件、压 延件、管材、棒材、 型材、焊接件、机加 工件在役使用的上述 工件检测 铸钢件、锻钢件、压 延件、管材、棒材、 型材、焊接件、机加 工件在役使用的上述 工件检测 任何非多孔性材 料、工件及在役使 用过的上述工件检 测 管材、线材和工件检 测;材料状态检验和 分选;镀层、涂层厚 度测量 主要检测缺陷裂纹、发纹、白点、 折叠、夹渣物、冷隔 裂纹、发纹、白点、 折叠、夹渣物、冷隔 裂纹、白点、疏松、 针孔、夹渣物 裂纹、材质变化、厚 度变化 缺陷显示直观直观直观不直观缺陷性质判断能大致确定能大致确定能基本确定难以判断灵敏度高高高较低 检测速度较快快慢很快 污染较轻无污染较重无污染 相对优点可检测出铁磁性材料 表面和近表面(开口 和不开口)的缺陷。 能直接的观察出缺陷 的位置、形状、大小 和严重程度。 具有较高的检测灵敏 度,可检测微米级宽 度的缺陷。 单个工件的检测速度 快、工艺简单,成本 低、污染轻。 综合使用各种磁化方 法,几乎不受工件大 a) 易于实现自动化 b) 较高的检测可靠 性 c) 可以实现缺陷的 初步量化 d) 在管道的检查中, 在厚度高达30mm的 壁厚范围內,可同时 检测內外壁缺陷 e) 高效、无污染,可以 获得很高的检测效率. 可检测出任何非松 孔性材料表面开口 性缺陷。 能直接的观察出缺 陷的位置、形状、 大小和严重程度。 具有较高的灵敏 度。 着色检测时不用设 备,可以不用水电, 特别适用于现场检 验。 检测不受工件几何 形状和缺陷方向的 非接触法检测,适用 于对管件、棒材和丝 材进行自动化检测, 速度快。 可用检测材料导电率 代替硬度检测。了解 材料的热处理状态和 进行材料分选。 污染很小。

包装印刷印刷品的质量检测与控制

第一章密度测量技术及测量误差分析 第一节几何条件、表面特性与密度测量值的关系 一、反射率及透射率 1、反射率: 设入射光通量为Φ0、反射光通量为Φr,对于一定的测量表面和规定的入射角度,入射光通量和反射光通量时比值是固定的,设此比值为β,则β值被称为反射率: β=Φr/Φ0 2、反射形式: 定向反射、漫反射和介于两者之间的反射形式 理想白色漫反射表面: 粗面纸张、光泽面纸张和玻璃镜面的反射情况: (箭头的长度表示相应方向上被反射光的强弱) 3、透射率: 一定物体的透射光通量和入射光通量的比也是固定的,其比值称为透射率。设入射光通量为Φ0,透射光通量为Φr,则透射τ用下式表达: τ=Φr/Φ0 二、透射测定 1.几何条件:入射光束必须能从半空间体均匀地投射到被测试物体上,并且只测定垂直通过被测物体的光束。 乌布利希球 采用乌布利希球作为透射测定的器件可以使测定满足上述的几何条件要求。乌布利希球是一个空心的球体,内腔涂以无光白色硫酸钡,球面上开两个轴心线在球心正交的小孔,两个小孔的总面积不超过球体内壁面积的2%。 规定几何条件的原因: 两个完全透明的物体Mt和Mc,也就是说,这两个物体的透射率是1.0。物体Mt是透明的,它不使定向光束产生漫射,而物体Ms则使定向光束完全在半空间范围内形成均匀的漫射。在两种情况下,Φτ=Φ0但Mt>Ms。 如果入射光为漫射光,也就是说,入射的是乌布利希球射出的光,那么透射光通量对于透明物体和散射物体都是均匀地分布在半空间内。即使测量仪只能测量一定立体角内的光通量,但测量值是相同的。透射测量的几何条件就是根据这个原理确定的。 2.透射密度与卡里尔效应 透射密度——为透射率倒数的对数。 设透射密度为D,透射率为τ,则透射密度表示为: D=lg1/τ 下列公式用于透射率和密度之间的换算: lg1/τ=D 1/τ=10D τ=10-D 卡里尔效应——由于两被测对象的漫射性能不同或测量的几何条件不 同所引起的透射密度示值出现差异的现象 例如: (1)两个完全透明的物体(即密度D都是0.00),用平行光照明时,具有漫射表面的物体

机器视觉检测技术的应用与分类

机器视觉检测的技术应用与分类 (编辑:李军单位:无锡创视新科技有限公司) 由于机器视觉检测能够最大程度的提高产品质量、降低成本,同时机器视觉系统可以24小时不间断的工作,且可在各种恶劣生产环境下高速在线检测,检测的准确度也达到接近100 %,因此工业企业大量采用机器视觉检测技术进行产品在线质量检测。 随着计算机技术、数字图像处理技术、LED光源技术等领域的不断发展,机器视觉技术也有了长足的进步。机器视觉技术在检测领域的应用也越来越广、可靠性越来越高、检测速度也越来越快,已经成为众多领域不可或缺的技术手段。 目前机器视觉检测分类主要以功能、安装载体、检测技术进行划分 按照检测功能可划分:定位、缺陷检测、计数/遗漏检测、尺寸测量。 按照其安装的载体可分为:在线检测系统和离线检测系统。 按照检测技术划分,通常有立体视觉检测技术、斑点检测技术、尺寸测量技术、OCR技术等。 视觉检测对于消除瑕疵、模糊、碎屑或凹陷等产品缺陷,以确保产品的功能和性能至关重要。因此已经被广泛用于各大行业的产品缺陷检测、尺寸检测中。如利用视觉系统能进行产品多种项目的检测,用视觉系统检测电子部件的缺陷或偏移的针脚,用视觉系统测量注射器部件形状或区分颜色来进行检查错误装配等。 同时,在交通行业的车牌识别和流量检测、药品行业的包装检测、饮料行业的容量检测和外包装检测、烟草行业的烟标检测和包装材料检测、汽车行业的装配检测、印刷品表面缺陷检测、无纺布疵检在线检测、五金行业的螺丝钉检测、运输行业的货物分拣、食品行业的水果分拣、电子行业的焊接检测和装配定位、钢铁行业的带钢表面缺陷检测、智能读表、智能抄表等都有应用。

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