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机器视觉检测原理 池州机器视觉检测 苏州格拉尼视觉科技
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发布时间: 2020-06-28 14:38
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鲁棒性:另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度。
当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时,结果图像应该不会随之变化。
方向性很强的光源,增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性,这不利于后面的特征提取。
好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显,除了是摄像头能够拍摄到部件外,好的光源应该能够产生对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。
光源选择好了,剩下来的工作就容易多了。
具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。



Blob检测根据上面得到的处理图像,机器视觉检测方案,根据需求,在纯色背景下检测杂质,并且要计算出的面积,以确定是否在检测范围之内。
因此图像处理软件要具有分离目标,检测目标,并且计算出其面积的功能。
Blob分析(Blob Analysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析,该连通域称为Blob。
经二值化(Binary Thresholding)处理后的图像中可认为是blob。
Blob分析工具可以从背景中分离出目标,并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小,还可以提供相关斑点间的拓扑结构。
在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析,而是对图形的行进行操作。
图像的每一行都用游程长度编码(RLE)来表示相邻的目标范围。
这种算法与基于象素的算法相比,大大提高处理速度。



视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。
以往计算机速度较慢时,采用视觉处理器加快视觉处理任务。
采集卡传输图像到存储器,进而计算分析。
当前主流配置的PLC,机器视觉检测原理,且配置较高,视觉处理器已经几乎退出市场。
机器选型编辑在机器视觉系统中,获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。
系统之所以成功,首先要保证图像质量好,池州机器视觉检测,特征明显。
一个机器视觉项目之所以失败,大部分情况是由于图像质量不好,特征不明显引起的。
要保证好的图像,必须要选择一个合适的光源。



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