机器视觉在金属表面缺陷检测中的原理是什么
如今，机器视觉这项技术发展愈发成熟，也逐步落地于各行各业，对于金属的外观检测便是其中一项应用，那么它是如何能够精准识别出金属表面缺陷的呢，来和国辰机器人小编一起看看吧。https://p1-tt.byteimg.com/origin/pgc-image/6ac4c78b1cb34633b8465428707117b6?from=pc基于机器视觉检测的金属表面缺陷检测设备经过一系列的图像处理算法，可以识别金属卷材、带材表面的缺陷，如常见的辊印、划痕、锈痕、羽纹、粘结、折印等，广泛应用于钢铁、有色金属，有助于减少漏检发生率，提高了产品的质量，使冶金带钢的生产管理者彻底摆脱了无法全面掌握产品表面质量的状态。它的工作原理是采用高速CCD工业相机对板材表面进行实时拍照，照片经数字化处理后，送入主机进行图像处理，通过参数计算，对板材图片提取特征，以检测表面缺陷信息，然后进行分类定等级。其次，利用视觉检测设备以数字的形式对信号进行采集、滤波、检测、均衡、去噪、估计等处理，从而得到符合需要的信号形式，包括图像变换，图像编码，图像增强，图像恢复，图像分割，图像理解，识别系统等。基于机器视觉检测的金属表面缺陷检测设备可用于冷轧板、酸洗板、汽车钢板、不锈钢板、彩钢板、镀锌板、镀锡板、镀金板、有色金属带材及各类复合带材卷材表面质量检测。可广泛安装于冷轧线、开卷线、分卷线、钢板配送中、其它金属材料材生产加工线等领域。
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