在机器视觉系统中,获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功,首先要保证图像质量好,特征明显。一个机器视觉项目之所以失败,大部分情况是由于图像质量不好,特征不明显引起的。要保证好的图像,必须要选择一个合适的光源。
光源选型基本要素:
对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生大的对比度,从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
海维鑫系统功能(1) 针对不同产品分别设定检验等级,满足质量管理的细微差别,检测时可根据需要选择设置不同的方案;(2) 缺陷处理灵活人性,可根据缺陷类型及严重程度,设置不同检测模式;(3) 可对同一产品设置蒙板检测区,蒙版区数量、形状、大小、位置不限;(4) 通过优异的补偿算法,校正检测对象处于合理范围之内的中心偏移,保证图像的稳定性;(5) 自动检测换卷或断带信号,届时停止检测,恢复生产后,检测自动开始;(6) 缺陷以图片墙方式陈列,美观显著;X-Y 坐标分布图,定位,大限度的方便浏览查找;(7) 历史记录以缺陷图片和文字描叙并列的方式回放;(8) 分切机可在标记的缺陷位置米数停机,便于处理。
武汉市海维鑫科技有限公司一直致力于机器视觉项目的研究与开发,并吸纳同研发人才,打造前沿、具个性化的机器视觉检测系统产品。可针对性的为客户提供的定制化的技术方案和设备配置方案。可为客户提供个性化的售后服务。
公司研发技术团队,与武汉大学,武汉理工大学,武汉科技大学签订了产学研合作项目.公司的团队全部为本科以上学历,其中硕士研究生以上学历占总人数的50%,且具备10多年行业经验。
所有自动生产线的目标都是零剔除。鉴于当今的高速技术和潜在的人为错误,这个目标很难实现。
视觉检测可以识别的典型缺陷包括:
标签缺陷
封口和盖顶缺陷
产品与包装完整性缺陷
打印缺陷容器缺陷
视觉检测的优势:
具有较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围。
利用了机器视觉解决方案,可以节省大量劳动力资源,为公司带来可观利益。
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