5分钟前 徐州陶瓷芯尺寸检测设备售后询问报价 迈迅威视觉精工打造[迈迅威视觉32e77c1]内容：
外观缺陷检测产品简介
IR-Cut filter表面缺陷自动化检测设备是基于滤光片产品的生产现状，对现有劳动力密集的人工品质检测工艺环节进行自动化改造，通过研究设计一款滤光片表面品质自动化检测和分拣设备来替代人工检测。这些技术在机器视觉中是并列关系，相互协调应用才能构成一个成功的机器视觉应用系统。本项目研发设计内容主要由表面缺陷自动识别系统设计、物流传送系统及联动控制设计，正次品分拣机械手设计等三个部分组成。
通过该设备的成功实施预期能实现滤光片表面品质缺陷特征的自动识别、正次品自动分拣、检测精度达到10微米、检测速度到180片/分钟的目标。
外观缺陷检测系统性能参数：
1,能实现对红外截止滤光片的双面检测；
2,能自动识别崩边、划伤、灰尘和点子、印子等四种表面缺陷特征；
3,具备次品自动分拣功能；
针对CCD采集到的焊件外观图像的特点，将图像预处理模块分为图像灰度化转换、图像复原、图像降噪以及图像增强等四个功能。其中，采用维纳滤波法对物体在运动状态下采集到的模糊图像进行复原处理，以得到清晰的图像。随着计算机、模式识别以及机械电子等技术的快速发展，使得基于机器视觉的智能化辅助检测技术成为了可能。之后，采用图像降噪及图像增强等方法提高图像的信噪比及对比度，为后续图像的分割提供质量良好的焊件外观图像。 进一步通过对焊件外观图像的分析，针对图像中焊件表面形貌复杂等问题，采用基于核改进的模糊K均值法对焊件表面图像进行区域的分割，通过引入核束缚系数β和隶属度调节系数λ，实现对ROI区的确分割。
回顾了近年来国内外工业生产中圆锥滚子外观缺陷分割领域的研究进展，为了实现更加简单的滚子外观缺陷检测，设计了一套合适的光学成像系统用于图像采集，提出了大类间方差法和局部阈值算法的缺陷分割，对分割后图像进行特征提取并进行SVM分类；实验结果表明，该算法有较高的准确率和较好的适应性，优于传统的滚子外观缺陷分割算法，可以满足工业生产中的实际需求。这三种形式的设计，取决于轴承的直径、轴的转速、轴承的负载、以及提供给轴承的润滑剂的质量。
