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机器视觉-应用实例

返回列表 来源:骁锐科技 浏览:- 发布日期:2017-11-10 14:05:08【

1. 依据机器视觉的外表板总成智能集成测验体系
EQ140-II轿车外表板总成是我国某轿车公司出产的外表产品,外表板上设备有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等,其出产批量大,出厂前需求进行一次质量终检。检测项目包含:检测速度表等五个外表指针的指示差错;检测24个信号报警灯和若干照明9灯是否损坏或漏装。一般选用人工目测办法查看,差错大,牢靠性差,不能满足自动化出产的需求。依据机器视觉的智能集成测验体系,改变了这种现状,完结了对外表板总成智能化、全自动、高精度、快速质量检测,克服了人工检测所形成的各种差错,大大提高了检测功率。
整个体系分为四个部分:为外表板供给模仿信号源的集成化多路规范信号源、具有图画信息反馈定位的双坐标CNC体系、摄像机图画获取体系和主从机平行处理体系。
2. 金属板外表自动控伤体系
金属板如大型电力变压器线圈扁平线收音机模糊皮等的外表质量都有很高的要求,但原始的选用人工目视或用百分表加控针的检测办法不只易受主观因素的影响,并且可能会绘被测外表带来新的划伤。金属板外表自动探伤体系使用机器视觉技能对金属外表缺点进行自动查看,在出产过程中高速、准确地进行检测,一起因为选用非接角式丈量,避免了产生新划伤的可能。其作业原理图如图8-6所示;在此体系中,选用激光器作为光源,经过针孔滤波器滤除激光束周围的杂散光,扩束镜和准直镜使激光束变为平行光并以45度的入射角均匀照明被查看的金属板外表。金属板放在查验台上。查验台可在X、Y、Z三个方向上移动,摄像机选用TCD142D型2048线陈CCD,镜头选用一般照相机镜头。CCD接口电路选用单片机体系。主机PC机首要完结图画预处理及缺点的分类或划痕的深度运算等,并可将检测到的缺点或划痕图画在显现器上显现。CCD接口电路和PC机之间经过RS-232口进行双向通讯,结合异步A/D变换方式,构成人机交互式的数据收集与处理。
该体系首要使用线阵CCD的自扫描特性与被查看钢板X方向的移动相结合,获得金属板外表的三维图画信息。
3. 轿车车身检测体系
英国ROVER轿车公司800系列轿车车身概括尺度精度的100%在线检测,是机器视觉体系用于工业检测中的一个较为典型的比如,该体系由62个丈量单元组成,每个丈量单元包含一台激光器和一个CCD摄像机,用以检测车身外壳上288个丈量点。轿车车身置于丈量框架下,经过软件校准车身的精确方位。
丈量单元的校准将会影响检测精度,因此遭到特别注重。每个激光器/摄像机单元均在离线状态下经过校准。一起还有一个在离线状态下用三坐标丈量机校准过的校准设备,可对摄像顶进行在线校准。
检测体系以每40秒检测一个车身的速度,检测三种类型的车身。体系将检测成果与人、从CAD模型中撮出来的合格尺度相比较,丈量精度为±0.1mm。ROVER的质量检测人员用该体系来判别要害部分的尺度一致性,如车身整体外型、门、玻璃窗口等。实践证明,该体系是成功的,并将用于ROVER公司其它体系列轿车的车身检测。
4. 纸币印刷质量检测体系:
该体系使用图画处理技能,经过对纸币出产流水线上的纸币20多项特征(号码、盲文、色彩、图案等)进行比较剖析,检测纸币的质量,代替传统的人眼区分的办法。
5. 智能交通办理体系:
经过在交通要道放置摄像头,当有违章车辆(如闯红灯)时,摄像头将车辆的牌照拍照下来,传输给中央办理体系,体系使用图画处理技能,对拍照的图片进行剖析,提取出车商标,存储在数据库中,能够供办理人员进行检索。
6. 金相剖析:
金相图象剖析体系能对金属或其它资料的基体安排、杂质含量、安排成分等进行精确、客观地剖析,为产品质量供给牢靠的依据。

西门子机器视觉体系在医疗机械的使用
7. 医疗图画剖析:
血液细胞自动分类计数、染色体剖析、癌症细胞识别等。
8. 瓶装啤酒出产流水线检测体系:
能够检测啤酒是否到达规范的容量、啤酒标签是否完整
9. 大型工件平行度、笔直度丈量仪:
选用激光扫描与CCD勘探体系的大型工件平行度、笔直度丈量仪,它以稳定的准直激光束为丈量基线,配以反转轴系,旋转五角标棱镜扫出相互平行或笔直的基准平面,将其与被测大型工件的各面进行比较。在加工或设备大型工件时,可用该认错器丈量面间的平行度及笔直度。
10. 螺纹钢外形概括尺度的勘探器材:
以频亮光作为照明光源,使用面陈和线陈CCD作为螺纹钢外形概括尺度的勘探器材,完结热轧螺纹钢几许参数在线丈量的动态检测体系。
11. 轴承实时监控:
视觉技能实时监控轴承的负载和温度改变,消除过载和过热的风险。将传统上经过丈量滚珠外表保证加工质量和安全操作的被动式丈量变为自动式监控。
12. 金属外表的裂纹丈量:
用微波作为信号源,依据微波发生器发出不同波澜率的方波,丈量金属外表的裂纹,微波的波的频率越高,可测的裂纹越狭小

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    【本文标签】:机器视觉
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