自动化在线检测 -在线检测-视觉检测

针对线缆行业长期存在的外观缺陷检测困难的问题，本文选取了光缆作为研究对象，对基于机器视觉的光缆外观缺陷检测系统进行了研究，用以实现对光缆外观的实时检测。本人工作的具体内容有:(1)硬件选定及方案确定。针对光缆生产线性运动且速度快的问题，采用线阵相机进行图像采集，自动化在线检测 ，并选择相应的镜头、光源以及一些附件如编码器、采集卡、光源控制器等，确定检测方案。(2)护套外观缺陷检测。对于外观凹坑凹痕及直径的缺陷检测，采用阈值分割方法，把凹坑划痕、光缆和背景三者区分开，检测出凹坑划痕的面积以及光缆的直径。(3)图像拼接。


低功耗，SOC方式。云 端的方式，通过端完成关键的机器视觉功能，把处理结果传回云，利用云端做分析判断。这种方式优势是减少网络带宽，把视频处理运算由中心分散到前端，这个笔者一定是未来的一个重要趋势。因此，作为端的CV芯片必须是低功耗并且带有一定的CPU功能，需要做到单颗电池续航能力持久，并且具备一定的数据通信、任务调度功能。在不久的将来，机器眼时代将全来临。


对比现有大输液***可见***人工检测方法，在线视觉自动检测具有巨大优越性，为此，本文设计了一套用于瓶内药液***检测的视觉系统.首先研究了检测系统的机械与电气控制结构，开发了面向高速高精度生产线的图像获取装置;然后，视觉在线检测设备那家好，基于图像中药液内***运动轨迹的连续性，在线检测，利用序列图像提取出图像中的运动信息，在此基础上，使用改进的Mean shift跟踪算法实现了可见***的检测识别;***后选用100ml葡萄糖大输液进行在线测试，检测系统分辨率达到了***药典的检测要求，系统运行准确率近95%，在线自动化视觉检测方法能很好满足生产线的要求.


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