随着改革开放,我国对质量的规定越来越高。因此,视觉检测行业领域发展迅速,视觉检测机不断改造和更换。以下几个方面对不锈钢表面缺陷视觉检测机的基本原理非常重要。
不锈钢表面缺陷目视检查机的基本原理之一:
我们从不同的角度投影了零件的三维模型。由于虚拟相机的位置是固定的,每个投影都可以得到一些二维姿态图像,并终得到各种姿态图像。其次,基于特征检测和模板匹配方法将实际图像与模板匹配。该方法可以合理地提高零件在无序夹持标准下的姿态推断能力。
目视检查机不锈钢表面缺陷的第二个基本原理:
对于汽车零件的不锈钢表面检测,我们首先收集不同零件的图像,而不是根据类别训练零件的图像数据。训练算法是基于Yolo框架的深度学习模型。在理论分析和实验研究的基础上,通过调整网络参数,提高了目标识别的精度。
不锈钢表面缺陷视觉检测机的第三个基本原理:
采用高反射物体缺陷检测方法检测不锈钢表面缺陷。我们把要检查的物体放在幻灯片上,然后设置强光源。此时,被测物体会产生镜面反射。我们把相机靠近强光反射,这就是所谓的弱光带。我们需要检查弱带缺陷。利用滑动运动调整被测物体在暗带上的位置,可以获得更准确的暗带区域图像。对于缺陷样本,我们首先手动获取一些物体的缺陷。然后,为了扩展缺陷数据库,我们使用深度对抗生成网络来构建更多的缺陷数据。然后用图像二值化方法提取缺陷。此外,对于工件的不同侧面,必须提前设置多个摄像头,从不同角度拍照。不从各个角度检查缺陷的相机被认为是可以接受的。该方法对凹坑和划痕的检测率为99%。
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