機(jī)器視覺(jué)的極大功能主要是包括:定位及自動(dòng)裝配,缺點(diǎn)檢測(cè),檢測(cè)產(chǎn)品的各種缺點(diǎn),比如說(shuō)產(chǎn)品的大小、位置、損傷等。視覺(jué)識(shí)別、視覺(jué)測(cè)量機(jī)字符文字等。
近幾年來(lái),機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)發(fā)展非常迅速了,現(xiàn)在很多的情況都和人們的解讀能力相比較了。使用比較復(fù)雜的視覺(jué)算法,現(xiàn)在的技術(shù)可以和人腦執(zhí)行的任務(wù)是相同的處理方式。如果提供附加信息的圖片,智能軟件就可以發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤的地方。在任何的情況下,機(jī)器視覺(jué)甚至可以超越我們的眼睛還有大腦的檢測(cè)能力。

玻璃瓶在制造的過(guò)程中,不可避免的會(huì)產(chǎn)生瓶口、瓶身劃痕等缺陷。特別是像香水、精油、等這些經(jīng)濟(jì)價(jià)值較高的產(chǎn)品,對(duì)包裝瓶的外觀品質(zhì)有著更高的要求。本文以管制精油灌裝瓶為測(cè)控對(duì)象,借助機(jī)器視覺(jué)技術(shù)、機(jī)械手技術(shù)以及工業(yè)控制技術(shù),開(kāi)展玻璃瓶缺陷檢測(cè)與機(jī)械手抓取系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)工作。具體內(nèi)容包括:(1)明確系統(tǒng)功能,完成了基于機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)與機(jī)械手抓取系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì),詳細(xì)介紹了機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)相關(guān)技術(shù),在此基礎(chǔ)上完成了硬件選型以及軟設(shè)計(jì)方案。(2)依據(jù)Blob分析流程,對(duì)圖像采集、預(yù)處理、分割、形態(tài)學(xué)處理、連通性分析和特征提取技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的理論分析

在藥品包裝過(guò)程中,會(huì)出現(xiàn)瓶體與瓶蓋封裝不嚴(yán)的情況,因此藥品包裝的質(zhì)量檢測(cè)已成為制藥行業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文設(shè)計(jì)了一套基于機(jī)器視覺(jué)的藥瓶檢測(cè)系統(tǒng),完成了藥瓶包裝過(guò)程中瓶蓋與瓶體封裝缺陷的檢測(cè)任務(wù)。本的研究工作和主要成果包括以下幾個(gè)方面:1.在總結(jié)國(guó)內(nèi)外成果的基礎(chǔ)上,結(jié)合藥瓶檢測(cè)的總體功能要求和性能指標(biāo),成功搭建了滿(mǎn)足要求的硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。同時(shí),對(duì)平臺(tái)所用硬件的選擇原則和終參數(shù)都做了逐一說(shuō)明。2.由數(shù)字圖像處理的概念出發(fā),研究了待檢藥瓶圖像處理的相關(guān)算法。首先,應(yīng)用MATLAB軟件對(duì)采集到的圖像進(jìn)行了一系列處理,包括圖像灰度化、圖像去噪

為解決食品生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)品殘缺問(wèn)題,研究了一種基于機(jī)器視覺(jué)的缺陷檢測(cè)方法,以餅干為樣本進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。首先構(gòu)建實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),對(duì)單目攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,利用標(biāo)定所得參數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行畸變校正;然后對(duì)校正后所得圖像進(jìn)行圖像分析處理;后對(duì)處理完成圖像進(jìn)行區(qū)域檢測(cè),得到檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:以該方法進(jìn)行餅干缺陷檢測(cè)成功率可達(dá)98.67%,并滿(mǎn)足高精度、實(shí)時(shí)性的要求,為今后食品缺陷檢測(cè)提供一定的參考方向。