机器视觉手机盖板玻璃表面污渍丝印检测方法

刷、磨擦等新产品弱点用肉眼来查看确实因为太短加剧检验不出来，加剧新产品出厂后有弱点，从而影响到投入生产厂家的声誉及其他用户趣味。有什么办法能解决刷检验的疑虑呢？请注意就告诉您：

在钢铁工业投入生产里似乎经常遇到磨擦、刷和滴等新产品的表面会弱点疑虑，而这些疑虑不管对于人工检验还是机器视觉检验都极富挑战。其难度在于该类弱点菱形不游戏规则、深浅对比度低，而且常常会被新产品表面会的纯净纹理或图案所干扰。因此，表面会弱点检验对于应该打光、摄影机分辨率、被检验部件与钢铁工业摄影机的相对来说位置、十分复杂的机器视觉算法等促请相对高。

机器视觉刷检验的整体统计分析过程分作基元：首先，确认检验新产品表面会是否有刷，其次，在确认被统计分析图片上依赖于刷之后，对刷进行时提取。

表面会刷一般来说可分作三大类：

第一类刷，从外观上较易辨认出，同时像素巨大变化跟周遭区域对比也相对明显。可以必需较小的阈差值炼弱点以外非常需要标记。

第一类刷弱点图片

第二类刷，以外像素差值巨大变化非常明显，整幅图片像素相对平均，刷总面积也相对小，只有几个像素点，像素也只比周遭图片稍低，很难分辨。可以对原图片进行时均差值时域，获得较平滑的图片，并与原图片相加，当其差的绝对差值等于阈差值时就将其置为远距离，并对所有的远距离进行时标记，用量化其总面积，将总面积过小的远距离去掉，只剩的就标记为刷。

第三类刷，各以外像素差异很大，菱形一般来说呈长条形，如果在一幅图片上采取固定阈差值分割，则标记的弱点以外会之比实际以外。由于这类图片的刷狭长，其实缺少像素检验会将弱点相连以外漏掉。对于这类图片，根据其表现形式必需双阈差值和弱点菱形特质相结合的方法有。

第三类刷弱点图片

由于在钢铁工业检验里图片的生态，对于每一种图片，都要经过统计分析整体慎重考虑各种意图来进行时妥善处理达到真实感。一般来说，刷以外的像素差值和周遭正常以外相比要暗，也就是刷以外像素差值偏小；而且，大多都是在光滑表面会，所以整幅图的像素巨大变化总体来说相对均匀，缺乏纹理特质。因此，刷的检验一般使用基于统计的像素特质或者阈差值分割的方法有将刷以外标注。

基于机器视觉的表面会弱点检验用量种系统，可安装在具游戏规则菱形的金属新产品投入生产FPGA上，对投入生产线上的每个新产品的表面会弱点及外形尺寸等进行时该软件检验，特别是在对于有金属光泽的新产品的表面会质用量检验真实感更加突出。当检验到有弱点的工件时，种系统可根据实际需求放出相应的控制频谱，即可非常需要将丝网去除，也可控制打标机构在弱点品上上漆标志。

昕杰西科技（深圳）有限公司都有著多年的机器视觉行业经验，在机器视觉的应用于领域上都有著不少获得成功的事例和解决方案。昕杰西科技一直以来致力于机器视觉新产品的投入生产、开发、应用于以及销售，为客户提供整体机器视觉解决方案及咨询服务，把机器视觉种系统设计应用于到智能投入生产里。

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