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基于机器视觉的缺陷与异物检测

时间:2016-05-04来源:石鑫华视觉shixinhua.com 作者:石鑫华 点击:

基于机器视觉的缺陷与异物检测

左正常产品右缺陷产品
左正常产品右缺陷产品
左异物产品右正常产品
左异物产品右正常产品
金属圆盘表面的脏污、异物、锈斑等检测,以及内部的黑色小圆盘的缺损检测(完整性)。该方案属于外观检测。相对来讲比较难实现。图中的异常都是非常明显的,对于这样的异常,当然是比较容易的。但是还有一些非常细小的缺陷或异物,会给测量带来一定的挑战。
 

机器视觉光源

对于这类产品的打光照明,可以考虑的光源有同轴光源、圆顶无影光源、环形无影光源、环形光源等。因为产品本身是圆形的,所以使用圆形的光源或方形的光源会有优势,而且是使用比较垂直的角度的,能把金属盘表面打亮的光源会得到比较好的照明效果。
 

工业相机

看测量精度要求,如果要测量比较细小的异物或缺损,那么分辨率就要做的比较高。如果要求不是很高,异物或缺陷都是非常明显的,那么130万像素左右的相机即可满足要求。使用黑白的即可。
 

工业镜头

常规的工业镜头可满足要求。镜头的焦距根据具体的工作距离以及选择的相机靶面、视野大小来确定。
 

图像处理算法

粒子分析可能会是一个主要的判断方法,也可以再考虑一些其它的方法,如轮廓分析等。
 

机器视觉项目实现难度

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