
安徽凌电自动化设备有限公司
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机器视觉系统3D工业相机介绍与分析
3D立体视觉的研究将具有重要的应用价值,其也是计算机视觉研究领域的重要课题之一。立体视觉系统能够对视场范围内的标靶进行自动识别定位,可在复杂的背景环境下实现系统的现场标定。通过对运动体上特征点的识别定位并对数据进行分析进一步获取运动体的位置三维坐标、姿态、特征点之间的相对距离。随着各项研究的深入,其应用也必将越来越广泛,为行业的发展提供强大的技术支持。





机器视觉照明技术
对于人而言,由于人是由心理作用来认识图像信息的,照明即为明亮的工具;对于机器视觉而言,是通过分析由光的物理特性来决定光的变化量的视觉信息,用图像处理方式分析而得到的特征量来比较判断的。若仅仅是明亮,是不能使光的变化量达到恰当的程度。照明的目的是增强对比度。在一幅机器视觉的图像中,对比度代表着图像信号的质量,它反应了两个区域间的差别,比如物体和背景的差别。因此,设计光源照明的一步是确定区域间的不同,然后用光源来突出这些不同之处。
机器视觉系统的划痕检测分类
一类划痕,各部分灰度差异较大,形状通常呈长条形,如果在一幅图像上采取固定阈值分割,则标记的缺陷部分会小于实际部分。由于这类图像的划痕狭长,单纯依靠灰度检测会将缺陷延伸部分漏掉。对于这类图像,根据其特点选择双阈值和缺陷形状特征相结合的方法。
另一类划痕,从外观上较易辨认,同时灰度变化跟周围区域对比也比较明显。可以选择较小的阈值精缺陷部分直接标记。

朱经理先生
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