光源是機器視覺系統中不可缺少的一部分，在機器視覺缺陷檢測中光源的選擇非常重要。不同類型的外觀缺陷檢測有不同的光源方案。例如，多角度和多光譜光源可以用于反射和不規則物體。對于大面積、寬視場的樣品檢測，條形光源和背光源是優先光源；對于磨砂材料的表面缺陷，可以使用方向性好的光源；對于一些需要多次拍攝且有速度要求的樣品，需要使用高亮度光源。只有選擇合適的光源，才能更高效地面對不同缺陷的需求。接下來，我們來看看光源在機器視覺檢測中的應用。定制機器視覺檢測服務可以在惡劣環境中，以及在人類視覺難以滿足需求的場合很好地完成檢測工作。北京視覺檢測原理

南京熙岳智能產品智能追蹤系統在產品自動化裝配生產線和各加工過程中，使用條碼為主要零部件打上條碼標簽。通過條碼閱讀器采集并譯碼后，條碼信息輸入計算機服務的數據庫。每件產品和主要部件都會有一個獨一的條碼。不管產品發往何處，都會留有記錄。如果發生問題，只需讀入產品上的條碼，就可以在數據庫內調出該產品所有的相關數據，很大地便利了產品的質量追蹤和售后服務。在條碼質量追溯系統中，在掃描器輸入或鍵盤輸入不合理的數據時，均為無效操作，盡量排除人為的錯誤，提高系統的可靠性。北京視覺檢測原理定制機器視覺檢測服務人工智能通過深度學習能夠適應一系列環境，使其在眾多行業中都有所應用。

南京熙岳智能科技有限公司利用計算機視覺技術檢測木板材表面缺陷。提出了一種基于混合紋理特征的表面缺陷檢測算法,能準確、魯棒地檢測出木板材表面圖像中是否有缺陷。首先,分別使用灰度共生矩陣方法、Gabor濾波方法和幾何不變矩方法提取了10個優化后的圖像紋理及尺度、平移、旋轉不變特征;然后,對特征向量進行有效組合;基于融合后的混合紋理特征向量,應用BP人工神經網絡對樣本集進行訓練和檢測。實驗表明,該方法能準確地對木板材表面缺陷進行檢測,平均檢測成功率達96.2%。

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目前機器視覺檢測應用非常普遍，多用于替代人工檢測，在一些危險的工作環境中也常被替代人工作業，比較繁復的工作也會使用機器視覺來進行檢測。在傳統的自動化生產中，金屬表面尺寸典型的方法是利用卡尺或千分尺在被測工件上針對某個參數進行多次測量后取平均值。這些檢測設備或檢測手段測量精度低、測量速度慢、測量數據無法及時處理，因此無法滿足大規模自動化生產的需要。南京熙岳智能科技給大家介紹一下金屬表面尺寸檢測的應用實例。一、圖像的獲取用于金屬邊緣尺寸的檢測，系統采用高分辨率工業相機，可以快速獲取產品圖像，通過圖像識別、分析和計算，給出產品邊緣尺寸，并輸出相應檢測合格/不合格信號提示，以便于設備對缺陷品的處理。二、定位系統設計基于機器視覺圖像處理技術研發的金屬尺寸測量自動定位系統，具有高精度、高速、多樣品化的特點。系統主要模塊有：觸發模塊、引導模塊。根據用戶需求，由于需要檢測產品的長度、寬度和厚度。而在一個工位下無法完成三個尺寸的檢測，所以需要雙工位檢測才能完成檢測需求，將樣品移動到檢測位，觸發相機并及時對視覺系統輸出檢測信號，從而完成檢測功能。紡織服裝輔料（如金屬紐扣、塑料紐扣等）的尺寸測量、外觀缺陷檢測及標簽字符檢測等。北京視覺檢測原理

定制機器視覺檢測服務軟件必須支持定制及后續升級，便于以后檢測其它產品。北京視覺檢測原理

其中，背向照明是被測物放在光源和攝像機之間，它的優點是能獲得高對比度的圖像。前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側，這種方式便于安裝。結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，根據它們產生的畸變，解調出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同步。照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素，它直接影響輸入數據的質量和應用效果。由于沒有通用的機器視覺照明設備，所以針對每個特定的應用實例，要選擇相應的照明裝置，以達到比較好效果。光源可分為可見光和不可見光。常用的幾種可見光源是白熾燈、日光燈、**燈和鈉光燈。可見光的缺點是光能不能保持穩定。如何使光能在一定的程度上保持穩定，是實用化過程中急需要解決的問題。另一方面，環境光有可能影響圖像的質量，所以可采用加防護屏的方法來減少環境光的影響。照明系統按其照射方法可分為：背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。北京視覺檢測原理