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如何用机器视觉检测轮廓度

发布日期:2019-01-14 作者: 开异智能技术(上海)有限公司

轮廓度常见有两种检测方法:”模板“法和“特征”法。“模板”法就是讲待检测物品的图像 和良品图像做比较并报告差异。“特征”法则会测量零件尺寸或信息点的分布密度之类的参 数,并用这些测量来做出通过/剔除的决定。两种方法都是从拍摄待检测部件的数字图像开始 的。

机器视觉检测.jpg

一、“模板”法 在“模板”法中,可以通过30个或40个已知的良品来对视觉检测系统的相关参数进行设置, 其中包含一直良好部分图像的“平均图像”和“方差图像”。其中,“螺丝筛选机方差图像”指定了零件 上每一个点的颜色/强度的变化。 当待检部件进入拍摄区域时,“平均图像”和“方差图像”会旋转和移动用以匹配抓取的待检 部件的图像。然后两个图像做减法运算以显示任何可能是缺陷的差异,然后在该可能出现缺陷 的区域,一个像素点一个像素点地用“方差图像”来检测大于自然变化的点,用以判断缺陷。 当零件无法精准对齐,零件本身自然变化较大时,或者需要精密检测时,“模板”法就会有一 定的局限性。此时,“模板”图片及待检测产品所采集的图片的匹配比较就会变得很慢,或者 噪声较大。
二、“特征”法 “特征”法就是从待检测零件中提取特征,并将这些特征与已知的两种中获取的特征进行比
较。该方法适用于测量闭合尺寸,诸如圆度(椭圆度),密封或焊缝宽度之类的检测项,并且 可以无需精准对齐。部分“特征”法可以很好的适应零件外观或检测环境中的变化,对反射 率、颜色变化、照明变化的容忍度较高。但特征法也的确在前期需要更多的参数设置。



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