光学影像检测分拣设备-视觉检测系统-光学影像检测

针对小微工件手动检测效率低的问题，研究了基于机器视觉的工件表面缺陷识别技术，设计了自动检测平台。以典型轴承零件为被测对象，采用视觉系统完成零件的成像、滤波、图像增强，利用提出的图像差值算法与标准图样对比，完成了零件表面的缺陷提取。实验表明，系统可以实现小微零件的表面凹陷、磨损、划痕、凸起等多种瑕疵的检测，光学影像检测，提高产品的检测效率。


目前食品包装的喷码检测大多还是靠人工方式进行，在一定程度上会造成漏检误检现象，光学影像检测在***包装中，影响食品安全。针对该问题，提出一种食品包装喷码的视觉检测方法，利用C 为开发平台，开发喷码视觉检测系统，并详细介绍图像获取、预处理、***、识别等关键步骤。经样本测试表明，该方法的识别准确率高，可以代替人工实现食品包装的自动化分拣。


针对芯片引脚人工检测效率低、误检率高、检测系统装置复杂以及检测方法性能低等问题，对芯片引脚种类及缺陷特征方面进行了研究，并对芯片引脚缺陷检测流程进行了分析归纳，提出了一种基于机器视觉的芯片引脚缺陷检测算法，光学影像检测在产线中，实现了芯片引脚缺陷在线检测.研究结果表明，光学影像检测分拣设备，实验所采用的算法能够准确判断芯片引脚不完整、不共面以及左右偏移缺陷，耗时低，而且准确率高达90%.


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