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        产品表面缺陷检测技术原理分析

        浏览次数: 日期:2015年8月21日 16:33

          在传统的工业生产制造过程中,主要采取人工检测的方式来检测产品的表面缺陷,不仅效率较低,而且易出错,检测结果不精确。而随着信息技术、人工智能等技术的发展和应用,出现了基于计算机视觉的产品表面缺陷检测技术,可以避免因作业条件、主观判断等因素的影响,实现快速精确的产品表面缺陷检测,从而快速差别产品质量的优劣。

          产品表面缺陷检测其实就是机器视觉技术以计算机模拟人类视觉功能,从客观的事物中采集图像信息并进行处理和计算,最终实际测量、控制、检测与应用的过程。由于产品的表面缺陷直接影响到产品的质量,使用人工检测的方式已经无法适应现代化工艺生产制造的需要,必须使用机器视觉检测系统来攻破难关。

          在产品表面缺陷检测过程中,使用机器视觉检测技术可以提高检测的效率和精确度。在进行产品表面 缺陷检测之前,第一步,必须采集产品表面的纹理图像。第二步是对图像进行分割处理,目的是将产品表面缺陷的图像按照一定的区域特征进行分类。第三步,从这些区域中进一步提取划痕目标区域。通过以上三步处理后,可以确定产品表面缺陷区域和特征,表面缺陷检测的步骤基本完成。

          产品表面缺陷检测的关键技术包括了图像采集、区域分割、目标区域提取、缺陷计算等部分。深圳市中富美机电设备有限公司以产品表面缺陷检测为主要研发产品,专业研发相关产品六年经验,更多详情请致电咨询:0755-28065557。

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