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簡(jiǎn)述一下視覺(jué)潁州自動(dòng)化檢測(cè)有哪些核心技術(shù)與組成?

文章出處:公司動(dòng)態(tài) 責(zé)任編輯:廣州圖博視自動(dòng)化科技有限公司 發(fā)表時(shí)間:2025-05-24
  ?視覺(jué)自動(dòng)化檢測(cè)是指利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)(Computer Vision)、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的自動(dòng)識(shí)別、測(cè)量、缺陷檢測(cè)或特征分析的過(guò)程。其核心是通過(guò)攝像頭等光學(xué)傳感器采集圖像,結(jié)合算法對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析,替代人工視覺(jué)完成重復(fù)性、高精度或高危環(huán)境下的檢測(cè)任務(wù)。該技術(shù)廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造、物流、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域,顯著提升檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性。
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1. 硬件組成
圖像采集設(shè)備
工業(yè)相機(jī):分為面陣相機(jī)(采集二維圖像)和線陣相機(jī)(用于高速流水線的一維掃描,如印刷品檢測(cè)),分辨率從百萬(wàn)像素到數(shù)千萬(wàn)像素不等。
鏡頭:包括定焦鏡頭、變焦鏡頭、遠(yuǎn)心鏡頭(減少透視畸變,適合高精度測(cè)量)等,需根據(jù)檢測(cè)目標(biāo)尺寸和距離選型。
光源:提供均勻、穩(wěn)定的照明,類(lèi)型包括環(huán)形光、背光源、條形光等,光源顏色(如白光、紅光、藍(lán)光)需匹配目標(biāo)特征(如反光表面用偏振光,透明物體用背光源)。
運(yùn)動(dòng)控制與機(jī)械結(jié)構(gòu)
傳送帶、旋轉(zhuǎn)平臺(tái)等用于移動(dòng)被測(cè)物體,確保圖像采集位置一致;機(jī)械臂可實(shí)現(xiàn)多角度檢測(cè)。
輔助設(shè)備
圖像采集卡(將相機(jī)信號(hào)轉(zhuǎn)為數(shù)字信號(hào))、工控機(jī)(運(yùn)行算法軟件)、傳感器(觸發(fā)拍照時(shí)機(jī),如光電傳感器)。
2. 軟件與算法
圖像處理算法
傳統(tǒng)視覺(jué)算法:包括圖像濾波(去噪)、閾值分割、邊緣檢測(cè)(Canny 算子)、特征提取(如輪廓、面積、孔徑測(cè)量)、模板匹配(用于缺陷對(duì)比)等。
深度學(xué)習(xí)算法:基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等,適用于復(fù)雜場(chǎng)景(如小缺陷檢測(cè)、多品類(lèi)識(shí)別),典型模型包括 YOLO(目標(biāo)檢測(cè))、U-Net(圖像分割)、ResNet(特征提取)。
分析與決策模塊
設(shè)定檢測(cè)規(guī)則(如尺寸公差、缺陷面積閾值),輸出 “合格 / 不合格” 結(jié)果或量化數(shù)據(jù)(如偏差值)。
數(shù)據(jù)管理與可視化
存儲(chǔ)檢測(cè)數(shù)據(jù)、生成報(bào)表,通過(guò)界面實(shí)時(shí)顯示檢測(cè)結(jié)果和統(tǒng)計(jì)分析(如缺陷類(lèi)型分布)。

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