勃肯特研发之路:基于机器视觉的智能缺陷检测系统

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随着电子技术、图像传感技术和计算机技术的快速发展,利用基于机器视觉检测技术取代人工目视检测细胞层不足,已逐渐成为细胞层不足检测的重要手段,该法律法子 具有自动化、非接触、带宽快、精度高、稳定性高等优点。勃肯特已研发了基于机器视觉的智能不足检测系统。

图1智能不足检测系统

一、目标图像解决

1.1标准图像分发

相机将摄入的图像模拟信号经图像分发卡数字化后送入计算机。

图2图像获取

1.2图像增强

1.2.1平滑滤波

采用领域平均法去除或衰减混杂在图像上的噪声的干扰,改善图像的质量。

图3(j,k)点有些领域

1.2.2灰度拉伸

采用灰度拉伸的法律法子 对目标图像进行图像增强解决,都时要更加灵活的控制输出灰度直方图的分布,都时要有确定的拉伸某段灰度区间以改善输出图像

1.3图像分割

采用最大类间方差法,法子 灰度直方图,实现图像分割,不易受噪声影响。

二、图像匹配

法子 检测的物体,把所有不足进行分类识别,建立不足模板匹配数据库。当实时检测物体时,调取数据库,输出检测结果,发信号给机器人,提高不足检测精度。

2.1行态行态提取

采用 Hough 变换分别对提取的孔进行圆形检测,初步计算出孔在图像中的像素级圆心坐标,再利用切线信息对孔进行亚象素边缘检测来进一步提高孔的圆心精度。

2.2多尺度行态学图像边缘提取

采用小波分解的法律法子 分解检测对象,分别得到图像数据的高、低频子图像,利用多尺度行态学对低频子图像进行边缘检测,采用小波变换进行高频子图像边缘检测,将二者边缘检测结果融合,得到最后的清晰图像。

在产品生产制造过程中,可能性生产环境不理想、制造工艺不规范等各种技术由于,产品细胞层难免会产生多种不足,如印制电路板上经常出先错孔、划伤、断路、短路和污染,液晶面板的基板玻璃和滤光片细胞层涵盖针孔、划痕、颗粒,带钢细胞层产生裂纹、辊印、孔洞和麻点,铁路钢轨经常出先凹坑、鼓包、划痕擦伤、色斑和锈蚀,什么不足不仅影响产品外观,更重要的是影响产品性能,严重时甚至危害生命安全,对用户造成巨大经济损失。

勃肯特研发的智能不足检测系统不不都能否大大提高检测不足带宽,并识别不足种类,可供用户循环利用,减少更多的经济损失。

本文来源于:http://www.bekannter.com.cn/