視覺檢測的優(yōu)點有哪些？
1、客觀性
檢測結(jié)果準確-，視覺檢測不會受到操作者疲勞、責任心和經(jīng)驗等因素的影響。傳統(tǒng)人眼檢測有一個致命的缺陷，密封圈篩選機廠家，就是情緒帶來的主觀性，密封圈外觀檢測設備公司，檢測結(jié)果會因人的情緒波動而產(chǎn)生變化，河北密封圈篩選機，而機器視覺檢測沒有喜怒哀樂，檢測結(jié)果自然穩(wěn)定精1確-。
2、高度重復性
機器視覺檢測不會感到疲倦，密封圈缺陷檢測設備，對重復性的高強度工作不會感到枯燥乏味，對大量重復性檢測的結(jié)果不會產(chǎn)生差異，而人工在進行大量重復檢測時或感到枯燥乏味，對檢測的結(jié)果產(chǎn)生影響，甚至錯檢、漏檢。
外觀驗證
1.在已打光、添加工具、設定完成的前提下。正常運行檢測1000pcs良品(不是總數(shù)1000。并且和合格率50%以上)交予客戶人工檢測。(并存圖)
1)如果發(fā)現(xiàn)良品里有-品，針對此漏檢樣件查看1相關工具漏檢的原因并把控嚴格
2)如果良品里沒有-，則可在“運行圖片”上查看合格率低的誤判原因，在不影響誤判的情況下，把檢測指標進行微放寬
2.在-一次檢測的良品里沒有-，并微放寬檢測指標后，再進行2000pcs良品的人工驗證，方法同上(此時合格率應當比-一次高)
工業(yè)視覺檢測關鍵技術
1.圖像分割
圖像分割算法一般基于像素屬性的不連續(xù)性或相似性，亮度屬性是圖像的基-性，也是圖像分割中應用1多的屬性。基于圖像邊緣的圖像分割方法是基于亮度不連續(xù)性的方法；閾值法和區(qū)域生長法則是典型的基于亮度相似性的圖像分割方法。
2.邊緣檢測
典型的邊緣檢測方法是微分算子法，后來出現(xiàn)了 canny 邊緣檢-法、小波邊緣檢-法、基于數(shù)學形態(tài)學的方法和susan 邊緣檢測方法等。
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