全自动智能识别视觉检测-视觉检测-智能CCD视觉检测

为了进一步提高电能表的出厂质量和生产效率，减少成本和劳动强度，将机器视觉应用到电能表检测中具有重要的意义。本文以智能电表为研究对象，设计了合理的电能表检测系统硬件环境，并研究了适合电能表检测的图像处理算法，终开发了基于机器视觉的电能表检测系统软件，实现了电能表图像处理、识别和缺陷检测等功能，具有可视化的效果。理论分析和实验结果表明，本课题研究的基于机器视觉的电能表检测系统能够较好的完成电能表检测工作。本文研究的具体工作如下： 设计了基于机器视觉的电能表检测系统，并从硬件环境和软件设计两个方面对系统的组成结构以及工作流程进行了说明。


以电容器脉冲放电为基础的脉冲功率技术应用从到民用有很大发展，该技术通常是由具有小型模块化结构的高压大容量电容器组构成.因此，高储能密度、低电感的储能电容器就是该技术的关键。比较线性介质、铁电介质与反铁电介质的电位移D和场强E的关系，智能识别缺陷视觉检测，如图1所示，正如Jaffe所指出:图中阴影的面积表示单位体积电介质所储存的能量，即储能密度J.线性介质的介电常数低，智能视觉检测代替传统CCD检测，储能密度不高;铁电介质的介电常数较




在卷烟包装过程中，喷码机连续喷码时会出现数码漏喷、模糊、缺字、移位等现象，全自动智能识别视觉检测，而卷烟包装机无法将不合格喷码烟包剔除。为此设计了烟包喷码图像自动检测控制系统，该系统利用智能照相机采集喷印在包装膜上的数码，对采集到的数码进行智能化处理判断，视觉检测，并将检测结果信号传送至PLC控制系统，对不合格喷码烟包进行剔除。ZB43硬盒包装机安装烟包喷码图像自动检测控制系统后，实现了对烟包防伪数码的实时检测，能够及时发现喷码不合格烟包并进行报警和剔除，喷码不合格烟包返修频次由每月约12次/台减少为0次，喷码不合格烟包剔除率达到了99%以上，保证了卷烟产品质量。


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