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簡述一下視覺金塔自動化檢測有哪些核心技術與組成?

文章出處:公司動態(tài) 責任編輯:廣州圖博視自動化科技有限公司 發(fā)表時間:2025-05-24
  ?視覺自動化檢測是指利用計算機視覺(Computer Vision)、圖像處理、機器學習等技術,實現(xiàn)對目標物體的自動識別、測量、缺陷檢測或特征分析的過程。其核心是通過攝像頭等光學傳感器采集圖像,結合算法對圖像進行處理和分析,替代人工視覺完成重復性、高精度或高危環(huán)境下的檢測任務。該技術廣泛應用于工業(yè)制造、物流、醫(yī)療、農業(yè)等領域,顯著提升檢測效率和準確性。
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1. 硬件組成
圖像采集設備
工業(yè)相機:分為面陣相機(采集二維圖像)和線陣相機(用于高速流水線的一維掃描,如印刷品檢測),分辨率從百萬像素到數(shù)千萬像素不等。
鏡頭:包括定焦鏡頭、變焦鏡頭、遠心鏡頭(減少透視畸變,適合高精度測量)等,需根據(jù)檢測目標尺寸和距離選型。
光源:提供均勻、穩(wěn)定的照明,類型包括環(huán)形光、背光源、條形光等,光源顏色(如白光、紅光、藍光)需匹配目標特征(如反光表面用偏振光,透明物體用背光源)。
運動控制與機械結構
傳送帶、旋轉平臺等用于移動被測物體,確保圖像采集位置一致;機械臂可實現(xiàn)多角度檢測。
輔助設備
圖像采集卡(將相機信號轉為數(shù)字信號)、工控機(運行算法軟件)、傳感器(觸發(fā)拍照時機,如光電傳感器)。
2. 軟件與算法
圖像處理算法
傳統(tǒng)視覺算法:包括圖像濾波(去噪)、閾值分割、邊緣檢測(Canny 算子)、特征提取(如輪廓、面積、孔徑測量)、模板匹配(用于缺陷對比)等。
深度學習算法:基于卷積神經網絡(CNN)、循環(huán)神經網絡(RNN)等,適用于復雜場景(如小缺陷檢測、多品類識別),典型模型包括 YOLO(目標檢測)、U-Net(圖像分割)、ResNet(特征提取)。
分析與決策模塊
設定檢測規(guī)則(如尺寸公差、缺陷面積閾值),輸出 “合格 / 不合格” 結果或量化數(shù)據(jù)(如偏差值)。
數(shù)據(jù)管理與可視化
存儲檢測數(shù)據(jù)、生成報表,通過界面實時顯示檢測結果和統(tǒng)計分析(如缺陷類型分布)。

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