机器视觉检测技术在工业零部件的应用

众所周知，在工业生产中，传统的检测技术需要大量的检测工作者，不仅影响生产效率，而且带来不可靠的因素。

视觉检测技术克服了传统检测技术的缺点，确保了检测的安全性。 可靠性和自动化程度高，已成为当前检测技术的研究热点之一。

机器视觉检查的主要过程如下。 首先利用CCD摄像机将采集的目标转换成图像信号，再根据像素的分布和亮度转换成特殊的图像处理系统.颜色和其他信息。 图像系统对这些信号进行各种计算，提取目标的特征，例如面积、长度、数量、位置等。 最后，根据尺寸、角度、偏移量、个数合格/不合格等预设的容许度和其他条件输出结果，大大提高了工作效率和产品质量。

今天，我们就来分享一下基于机器视觉的工业零部件检测是如何实现的吧。

工业零件的全系统检查流程如下：

1.将部件放在传送带上，随着步进电机移动摄像机下方；

2.曝光控制工业相机，采集图像；

3.将采集到的图片传输给计算机；

4.对图像进行滤波等预处理；

5.选择要测量的区域，对该区域进行亚像素定位，找到该区域的边缘，完成边缘间长度的测量；

6.利用模板匹配方法自动找出待测图像中的角度，测量角度值；

7.在实际生产测量中，根据技术指标要求，判断零件合格与否；

8.合格零部件由去除机构送入产品箱，不合格零部件送入废品箱；

众所周知，影响系统测量精度的因素很多。 通过实际分析，我们来看看成像系统主要存在误差、各种噪声、标定误差和软件算法误差，这些误差对检测系统的影响和解决方案。

1 .成像系统误差： CCD分辨率是测量系统中的重要指标之一CCD摄像机的分辨率越高，被测物体的实际尺寸越小，图像的物面分辨率越高，系统的检测精度越高。 成像系统的几何畸变误差是影响光学检测精度的典型系统误差之一。 选择高质量的双远心镜头，可提高检测精度。

2 .各种噪声：包括供电电源的变化和光源自身的发光不稳定引起的随机变化噪声、光响应的不均匀引起的空间变化噪声、照相机的暗电流分布的不均匀、光接收元件的大小、不同间隔引起的噪声。 选择亮度较大的噪波。 亮度调节。均匀性和稳定性好的机器视觉光源CCD的合理参数设定有利于噪声控制.

3 .校准误差：系统在校准过程中引入误差。 在摄像机视场的不同方向多次校准标准件，以平均值作为最终的校准系数，可以消除镜头畸变引起的误差和校准过程中引入的随机误差。4 .软件算法误差：不同的图像处理和分析方法、不同的检测方法和计算公式会带来不同的误差。

以上就是盈泰德小编带来的工业零部件的检测过程。