石鑫华视觉论坛

 找回密码
 注册会员
查看: 2990|回复: 0

基于机器视觉的缺陷与异物检测

[复制链接]
  • TA的每日心情
    慵懒
    昨天 10:09
  • 签到天数: 3411 天

    连续签到: 13 天

    [LV.Master]2000FPS

    发表于 2016-5-4 17:54:39 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自:广东省东莞市 电信

    注册登陆后可查看附件和大图,以及购买相关内容

    您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?注册会员

    x
    基于机器视觉的缺陷与异物检测

                                   
    登录/注册后可看大图

    左正常产品右缺陷产品

                                   
    登录/注册后可看大图

    左异物产品右正常产品

    金属圆盘表面的脏污、异物、锈斑等检测,以及内部的黑色小圆盘的缺损检测(完整性)。该方案属于外观检测。相对来讲比较难实现。图中的异常都是非常明显的,对于这样的异常,当然是比较容易的。但是还有一些非常细小的缺陷或异物,会给测量带来一定的挑战。

    机器视觉光源对于这类产品的打光照明,可以考虑的光源有同轴光源、圆顶无影光源、环形无影光源、环形光源等。因为产品本身是圆形的,所以使用圆形的光源或方形的光源会有优势,而且是使用比较垂直的角度的,能把金属盘表面打亮的光源会得到比较好的照明效果。

    工业相机看测量精度要求,如果要测量比较细小的异物或缺损,那么分辨率就要做的比较高。如果要求不是很高,异物或缺陷都是非常明显的,那么130万像素左右的相机即可满足要求。使用黑白的即可。

    工业镜头常规的工业镜头可满足要求。镜头的焦距根据具体的工作距离以及选择的相机靶面、视野大小来确定。

    图像处理算法粒子分析可能会是一个主要的判断方法,也可以再考虑一些其它的方法,如轮廓分析等。

    机器视觉项目实现难度★★★★★





    机器视觉商城淘宝店:https://visionbbs.com/






    回复

    使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册会员

    本版积分规则

    LabVIEW HALCON图像处理入门教程(24.09)
    石鑫华机器视觉与LabVIEW Vision图像处理PDF+视频教程11种全套
    《LabVIEW Vision函数实例详解2020-2024》教程-NI Vision所有函数使用方法介绍,基于NI VISION2020,兼容VDM21/22/23/24

    QQ|石鑫华视觉论坛 |网站地图

    GMT+8, 2024-12-22 12:05

    Powered by Discuz! X3.4

    © 2001-2024 Discuz! Team.

    快速回复 返回顶部 返回列表