外观检测设备及方法技术领域:本发明涉及检测技术,尤其涉及一种外观检测设备及方法。背景技术:随着触屏技术的发展,在当今时代,玻璃材质的表面外观在手机和平板电子产品中得到广泛应用。在上述手机和平板电子产品生产完成后,需要对该电子产品的外观进行检测。目前,在对电子产品的外观进行检测时,可以采用人工检测或采用检测设备检测两种方式。当待检测的电子产品的表面采用玻璃材质时,由于玻璃材质具有易伤和易留痕的特点,因此人工检测时会制造出新的表面缺陷,例如指纹等,从而影响电子产品的美观程度,无法有效地对玻璃材质的表面进行外观检测。并且,现有的外观检测设备,采用多个相同的相机对电子产品进行拍照,根据拍照结果进行外观检测,由于玻璃材质的表面具有反光性,因此现有的外观检测设备难以拍摄到玻璃表面的外观缺陷,也无法有效地对玻璃材质的表面进行外观检测。发明内容本发明的***个方面是提供一种外观检测设备,用以解决现有技术中的缺陷,实现对玻璃材质的表面进行有效的外观检测。本发明的另一个方面是提供一种外观检测方法,用以解决现有技术中的缺陷,实现对玻璃材质的表面进行有效的外观检测。单价低的工业检测设备。温州粗糙度检测设备推荐厂家
机器视觉产业链情况1、上游部件级市场主要包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等提供商,近几年智能相机、工业相机、光源和板卡都保持了不低于20%的增速。根据中国机器视觉产业联盟(CMVU)调查统计,现在已进入中国的国际机器视觉品牌已近200多家(如康耐视、达尔萨、堡盟等为DAI表的核部件制造商,以基恩士、欧姆龙、松下、邦纳、NI等为DAI表的则同时涉足机器视觉核部件和系统集成),中国自有的机器视觉品牌也已有100多家(如海康、华睿、盟拓光电、神州视觉、深圳灿锐、上海方诚、上海波创电气等),机器视觉各类产品代理商超过300家(如深圳鸿富视觉、微视新纪元、三宝兴业、凌云光、阳光视觉等)。很多国内机器视觉的部件市场都是从代理国外品牌开始,很多企业均与国外的同行有较好的合作,且这种合作具有一定的排他性,这给潜在进入者带来了一定的门槛,因此质量产品的代理商也都有不错的市场竞争力和利润表现。同时,以海康、华睿为DAI表的国产工业视觉核部件正在快速崛起。2、中游系统集成和整机装备市场国内中游的系统集成和整机装备商有100多家,他们可以给各行业自动化公司提供综合的机器视觉方案。上海微纳检测设备供应商手机屏光学屏高速在线检测,代替60个人工。
机器视觉已成功地应用于工业检测领域,大幅度地提高了产品的质量和生产效率。譬如,企业中用于检测输血袋编号。在血袋生产过程中,血袋上的字符编号的正确和***是必不可少的检测信息。依靠工人的肉眼逐条检测带状转印薄膜上的字符串,来追踪血袋编号是否错印,劳动强度大,效率低,不能从根本上保证检测质量。一旦血袋编号出现重印、错印将会发生严重医疗事故,因此一种基于机器视觉技术的血袋编号字符的提取、识别与错误反馈于一体的检测系统就适时、必要的诞生了,用以提高一次性血袋出厂编号的检测精度和自动化水平,保证产品质量,解决生产实际问题。字符在线识别系统组成为达到识别目的,识别系统由硬件和软件构成。硬件系统主要有血袋编号检测台机械结构、LED阵列照明系统、血袋编号图像采集系统、摄像机和计算机等。软件部分是系统的**,主要由图像预处理、字符定位、字符倾斜校正、字符分割、字符识别等部分组成。识别系统的实现系统基于labVIEW编程、图像处理、微型计算机接口技术等实现输血袋的文字在线识别。使用图像灰度化技术、平滑、校正、直方图均衡化等技术进行图像预处理。使用投影定位法等对字符进行定位。使用投影法、模版匹配等进行倾斜角度调整。
机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能,通过摄像机等得到图像,然后将它转换成数字化图像信号,再送入计算机,利用软件从中获取所需信息,做出正确的计算和判断,通过数字图像处理算法和识别算法,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别,根据识别结果来控制现场的设备动作。从功能上来看,典型的机器视觉系统可以分为:图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分,计算机视觉是研究试图建立从图像或者多维数据中获取“所需信息”的人工智能识别系统。正***地应用于医学、***、工业、农业等诸多领域中。视觉技术研究与应用的必要性视觉技术在国内外发展极其必要。2008年经济危机极大冲击了美国至全球的各个领域。美国汽车制造业“BigThree”频临破产,进一步自动化是***出路。美国**推行“MadeinUS”计划。出台多个政策刺激鼓励企业技术发明创新,视觉技术的应用就显得非常必要。近年在国内,劳动力工资成本大幅提高,很多生产企业迁移到人力资源更低廉的国家和区域,食品、医药质量事件不断。“MadeinChina”在世界声誉亟需提高,为提高质量保持竞争力,各领域的视觉检测及高度自动化势在必行。视觉检测对工业自动化的重要性与日俱增。工业品检测的难度在于原来检测方法是利用传统方式,无法满足现代工业需求。
CMOS像传感器凭借高集成、低成本、低功耗、设计简单等优势正逐渐取代CCD成为主流,尤其是背照式(BSI)技术的出现加快了这一进程。另一方面,由于可以将CMOS像传感器与像采集和信号处理等功能集成实现片上系统(SoC),机器视觉系统也从基于PC的板级式视觉系统,向能嵌入更多功能、更小型的智能相机系统发展。3:机器视觉的技术发展趋势(来源:《工业和自动化领域的机器视觉-2018版》)在工业制造领域,机器视觉主要面向半导体及电子制造、汽车制造、机械制造、食品与包装、制药等行业,实现功能包括缺陷检测、尺寸测量、模式识别、导航定位等,可以大幅度提高产品质量和生产效率,同时也确保工业现场环境的安全性。随着生产逐渐从劳动密集型向技术密集型转移,我国对机器视觉技术的需求愈发强烈,并成为全球机器视觉的主要市场之一。Yole预计全球机器视觉相机市场将从2017年的20亿美元增长到2023年的40亿美元,复合年增长率(CAGR)为12%。4机器视觉在工业制造领域内的主要应用传统的机器视觉相机获取目标物体的二维像,缺少空间深度信息。而3D视觉技术的出现不仅有效解决了复杂物体的模式识别和3D测量难题,同时还能实现更加复杂的人机交互功能。电脑屏、液晶屏膜检测,告诉在线检测,代替60个人工。淮南平坦度检测设备电话
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本文介绍了机器视觉在工业领域的发展历程,通过其与人类视觉对比,凸显出机器视觉的优势。但不可否认的是,机器要做到完全替代人眼,仍有瓶颈需要突破。此外,通过对机器视觉的产业链情况进行分析,对行业进行梳理,有助于关注该领域的人士对机器视觉的未来趋势作出预判。机器视觉在工业检测中的应用历史与发展机器视觉在工业上应用领域广阔,功能包括:测量、检测、识别、定位等。产业链可以分为上游部件级市场、中游系统集成/整机装备市场和下游应用市场。温州粗糙度检测设备推荐厂家
在具体的应用上,例如自动ROI区域分割;标点定位(通过防真视觉可灵活检测未知瑕疵);从重噪声图像重检测无法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵;分辨玻璃盖板检测中的真假瑕疵等。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场(包括瑞士的vidi,韩国的SUALAB,香港的应科院等),深度学习给机器视觉的赋能会越来越明显。4、3d视觉的发展3D视觉还处于起步阶段,许多应用程序都在使用3D表面重构,包括导航、工业检测、逆向工程、测绘、物体识别、测量与分级等。光学透镜检测设备,针对外观不良、尺寸不良(含3D)的检测。绍兴平面度检测设备哪家好6.智能分析与预测性维护通过收集和分析大量的视觉检测数据,机器视觉系统...