視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)通過(guò)以下方式實(shí)現(xiàn)零件缺陷的自動(dòng)識(shí)別:
視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)利用高精度工業(yè)相機(jī)模仿人類視覺(jué)攝取產(chǎn)品圖像信息,并通過(guò)圖像處理算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)產(chǎn)品圖像進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的分析和處理,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)零部件缺陷的自動(dòng)識(shí)別。這一過(guò)程主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟:
1. 圖像采集:
使用高分辨率攝像頭或相機(jī)實(shí)時(shí)采集零部件的圖像信息。
圖像獲取模塊由工業(yè)相機(jī)、光學(xué)鏡頭、光源及其夾持裝置等組成,負(fù)責(zé)完成產(chǎn)品表面圖像的采集。
2. 圖像處理:
圖像處理系統(tǒng)對(duì)采集到的圖像進(jìn)行細(xì)致分析,提取出缺陷特征。
圖像處理主要涉及圖像去噪、圖像增強(qiáng)與復(fù)原、缺陷的檢測(cè)和目標(biāo)分割等,以提高圖像質(zhì)量并突出缺陷特征。
3. 圖像分析與識(shí)別:
利用圖像識(shí)別算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)處理后的圖像進(jìn)行分析,以定位、識(shí)別、分級(jí)等判別缺陷。
深度學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并理解缺陷的各種形態(tài)特征,實(shí)現(xiàn)更加智能化、自適應(yīng)的檢測(cè)能力。
4. 結(jié)果輸出與自動(dòng)化處理:
根據(jù)預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)判斷并輸出檢測(cè)結(jié)果。
視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備能夠自動(dòng)識(shí)別并剔除存在缺陷的零部件,無(wú)需人工干預(yù),進(jìn)一步提升了生產(chǎn)線的整體效率。
視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)還具有高精度、高效率、高穩(wěn)定性和高靈活性等優(yōu)勢(shì),能夠24小時(shí)持續(xù)高效運(yùn)行,不受工作時(shí)間的限制,且檢測(cè)精度可以達(dá)到微米級(jí)別,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類肉眼的識(shí)別能力。