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2009-10-23 17:07:00
产品内部构件状态的视觉检测设备

......在人类智能活动中,可视信息的处理占有非常重要的地位,人类获取的信息约70%来自视觉。图像作为一种重要的视觉信息来源,成为人类进行直观而有效地认知和判别的主要依据。近年来,随着光电技术、计算机数字图像处理技术、无损检测技术的发展,现代检测与识别技术日益朝智能化、高可靠性、高速自动化在线检测方向发展。计算机视觉技术和可靠性技术是现代检测的两大技术基础。“视觉检测”作为机器视觉的一个应用概念,其内容不仅在于视觉感知、知识和模式识别等,更着重于空间几何尺寸的精确检测和定位。视觉检测具有现场宽、非接触及较高精度等优点,其应用正在取代一些传统的传感器,完成“离线”和“在线”测量[1~4]。机器视觉在工业检测领域已被成功地应用。目前已经用于产品外形检验、表面缺陷检验。通过X射线照相或超声探测获取物体内部的图像,可以实现内部缺陷检测。

  很多机械产品由较多的零部件组成,零部件在空间位置上层叠交错,加之一般是非透明外壳封装,内部构件状态非直观可见,因此对产品进行有效的检测颇为困难。常规的检测方法是采用人工抽样检验或破坏性试验。这些方法不仅费用高、耗时费力,而且属于事后分析,由于人为因素造成的漏检或误判会大大降低检测识别的准确率,难以满足实时生产的需要。若环境恶劣或产品本身具有一定危险性,这些常规方法也是不安全的。

  鉴于这种情况,文中介绍了一种在线机械产品故障检测方法:基于机器视觉原理,采用较为成熟的技术对产品图像进行预处理、特征提取、分类识别及模式匹配等,从而完成对产品内部状态的检测。2检测原理

  等组成。系统工作时,X射线源发出的射线穿透旋转检台上的被检产品打到射线转换屏上,转换为可见光图像,再由CCD数字相机获取该图像,经数字化后输入计算机。检测系统机电控制器控制步进电机带动工作台旋转,以获取被检产品不同方位上的原始射线图像,计算机通过图像预处理、特征提取和对构件的分析、处理及识别,实现对产品内部构件状态的自动检测
booer@139.com


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