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视觉检测设备设计原理分析

视觉检测设备设计原理分析

机器视觉检测系统通常采用CCD(Charge Coupled Device)照相机摄取检测图像,将其转化为数字信号,再采用先进的计算机硬件与软件技术对图像数字信号进行处理,从而得到所需要的各种目标图像特征值,并在此基础上实现模式识别,坐标计算,灰度分布图等多种功能。机器视觉检测系统能够根据其检测结果快速地显示图象,输出数据,发布指令,执行机构可以配合其完成位置调整,好坏筛选,数据统计等自动化流程。与人工视觉相比较,机器视觉的最大优点是精确,快速,可靠,以及信息数字化。

机器视觉系统主要由三部分组成:图像的获取、图像的处理、输出显示。图像获取设备包括光源、摄像机等,其中关键部件CCD 是由分布于其上的各个像元的光敏二极管的线性阵列或矩形阵列构成,通过顺序输出每个二极管的电压脉冲,实现将图像光信号转换成电信号的目的。输出的电压脉冲序列可以直接以RS-170 制式输入标准电视显示器,或者输入计算机的内存,进行数值化处理。CCD 是现在最常用的机器视觉传感器。

图像处理设备包括相应的软件和硬件系统。输出设备与过程相连,包括监视界面,过程控制器和报警装置等。摄像数据通过计算机对标准和故障图像的分析和比较,若发现不合格产品,则通过NG 信号告警,并由PLC 自动将其排除出生产线。机器视觉检测的结果可以作为计算机辅助质量CAQ (Computer AidedQuality)系统的信息来源,也可以和其它控制系统集成。


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