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机器视觉系统
外形轮廓检测

图智能识别系统外形检测功能,是指在包含目标和背景的数字图像中,忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响,采用一定的技术和方法来实现目标轮廓提取的过程。可以用于不同形状轮廓的完整性检测。

 

【检测方法】


图智能识别系统形状检测方法有两类:

一类是利用传统的边缘检测算子检测目标轮廓,

另一类是图像旋转之后,在实施边缘提取轮廓。
  基于边缘检测的轮廓检测方法是一种低层视觉行为,它主要定义了亮度、颜色等特征的低层突变,通过标识图像中亮度变化明显的 点来完成边缘检测,因此很难形成相对完整和封闭的目标轮廓。边缘检测通常将图像与微分算子卷积。比如借助于Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等,此方法没有考虑视觉中层和高层信息,因此很难得出完整的、连续的轮廓边缘,仅仅使用这类方法很难得出完整的目标轮廓,这种过程往往复杂且精度难以保证,甚至在含有大量噪声或者纹理的情况下,无法提取轮廓。

 

【图像预处理】


为通过图像处理进行检测,事先取得合乎要求的优质图像是必不可少的。对于单纯通过拍摄所得到的图像,
由于受光源种类或工件的材质、拍摄环境等因素的影响,有时会无法得到预期的图像、或导致检测结果不够稳定。因此,采用图像滤波器,可对图像进行符合使用目的的图像加工(转换)。
这称为图像的预处理。通过进行预处理,可使图像更加清晰、突出符合用途的具体要素(形状、颜色等),
并消除不需要的要素(干扰源)。采用滤波器进行的预处理可以利用图像处理装置或电脑的照片修饰软件等很多方面。滤波器有好多种,所以充分理解它们各自的特性、使用适当的滤波器是非常重要的。

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轮廓跟踪与定位输出】


这个算法首先是将整幅二值图像点集保存在可以随机访问的数组当中,然后按照某种准则寻找轮廓的起始点,每当找到一个轮廓起始点,便接着以顺时针或逆时针方向对其所在轮廓进行追踪查找,直到重新回到起始点。其最大的优点就是高效、简单,且检测出来的轮廓带有定位信息,可传给机械手用于定位抓取用


【系统主要功能】


自动完成工件与相机获取图像同步

自动检测产品表面外延形状轮廓缺陷,可检测凹陷和凸出多料的缺陷

可根据需要对缺陷类型学习并对缺陷自主命名

可根据需要选择需要检测的缺陷类型

可根据需要自主设定缺陷大小

对不良位置进行定位,可控制贴标设备会打印设备进行标识

对不良品图像进行自动存储,可进行历史查询

自动统计(良品、不良品、总数等)

异常时提供声、光报警,并可控制设备停机

系统有自学习功能,且学习过程操作简单

 

【应用案例】


形状轮廓检测功能应用最多的有注塑件、五金冲压件,机械手引导定位等都有大量使用。


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【视频展示】