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机器视觉实现易拉罐罐盖瑕疵检测
世界上最大的制罐公司Rexam Beverage CansAmericas公司，很注意生产细节。在其位于美国伊利诺州Valparaiso的工厂中，用于饮料二片罐上的铝制罐盖就经过了高速地细致检测，以剔除任何有瑕疵的产品。虽然系统能够检测出的瑕疵已达到了灰尘的级别，工厂工程师Thomas Cortes说他们实际上是在寻找那些需要一种行动反应的瑕疵。 过去，检测工作是由人工完成的。从去年开始，检测工作由Omron Electronics公司提供的机器视觉系统来完成。在将这些采用了留置式拉环的罐盖装袋、码其他2009-09-07 | 中国机器视觉网 |5179 -
机器视觉系统：使产品线实现100%可靠性
Huhtamaki法国公司位于巴黎南部的欧诺（Auneau），专门为食品和饮料工业生产四种类型的包装产品，包括制纸、挤塑、热力塑型、吹塑模具，模内贴标以及模具纤维。公司的客户包括奶制品、肉制品和婴儿食品生产商。本次面临的生产挑战涉及模内贴标这一流程。 必须确保产品零误差 婴儿食品容器的每一个部分都由Huhtamaki单独生产，然后运送给客户进行装填。 Huhtamaki每天以极高的生产率大量生产食品容器。容器的透明盖子上贴有标签，用来标示装填的食物成分和口味。Huhtamaki必须确保运送给客解决方案2009-09-07 | 中国机器视觉网 |4134 -
选择机器视觉系统优先考虑十因素
1. 定位器 对象或特征的精确定位是一个检测系统或由视觉引导的运动系统的重要功能。传统的物体定位采用的是灰度值相关来识别物体。尽管这种技术得到了广泛的应用，但是，它在图象质量变差的情况下，就缺乏稳定性。图象质量变差可能是由于凌乱、亮度不同和遮盖等因素的影响。相反，几何对象定位法是一种最新的方法，它使用对象的轮廓来识别对象及其特征。Adept的HexSight 软件和AdeptVision sAVI 系统两者都是用非常先进的轮廓检测技术来进行识别对象。一个可靠的定位器可不需要夹具来定位零件，因此节约了成本。其他2009-09-07 | 中国机器视觉网 |2863 -
纺织表面缺陷在线检测系统
任务描述： 在织布生产过程中由于各种因素，生产过程中会产生异纤、云织、经疵、纬疵等，严重影响产品的销售和企业形象。该在线检测系统采用本公司自主开发的HIDSIS检测系统的基础上，结合本公司自主研发的纹理背景杂质检测技术，有效解决布匹生产的各种缺陷检测问题，能极大地提高生产效率和企业形象。解决方案2009-06-17 | 中国机器视觉网 |12950 -
基于机器视觉的摄像机标定方法研究
引言 机器视觉的基本任务之一是从摄像机获取图像信息并计算三维空间中物体的几何信息，以由此重建和识别物体。而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。标定过程就是确定摄像机的几何和光学参数，以及摄像机相对于世界坐标系的方位。由于标定精度的大小，直接影响着计算机视觉(机器视觉)的精度。因此，只有做好了摄像机标定工作，后续工作才能正常其他2009-05-31 | 中国机器视觉网 |3324 -
布匹外观质量检测系统
SW-BP0001布匹生产在线检测系统 一、系统概述 服务目的：现代生产流水线上，布匹上是否有杂质及杂质的数量的检测。 检测对象：布匹 缺陷对象：各种杂质，如洞眼、断头、磨损、褶皱等外观缺陷。 最大检测速度：250m/min，速度可调节 检测宽度：根据具体情况设定 检测长度：590mm 最大识别精确度：0.14mm 最小缺陷检查尺寸：0.72mm2 检测结果处理：报警灯响亮；显示缺陷图案；贴标机贴标。 二、系统要求 在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高其他2009-05-11 | 中国机器视觉网 |3127 -
机器视觉系统汽车连接器检测
方案要求： 1.检测汽车连接器里端子是否存在、弯曲。 2.是否存在端子折断 贝特威分析： 1.考虑到该产品体积较大，但是检测项目非常小，我们必须选用高分辨率的视觉系统。推荐使用5401，如果选用5403 最好。 2.汽车连接器端子弯曲、有无是很好检测的，我们可以提取端子点的纵坐标，然后判断坐标的极值点是否在公差以内。至于端子发生折断，那就要考虑折断理解为仅是其中某个端子短了小于5MM，可能本系统就不能检测，但如果短大于5MM，甚至10MM，那检测也是相当容易的。解决方案： - 使用DOM解决方案2009-05-05 | 中国机器视觉网 |3317 -
字符影像检测仪
普达字符影像检测仪(PDOCR)是普达公司开发的一种多功能自动视觉检测设备，它采用了独特的消杂光和大景深技術，具有成像清晰，立体感强及工作距离长，视野宽阔等特点.，并采用高速工业相机，且使用拥有源代码的算法，从底层设计，保证检测时间的稳定，可应用于高速生产线。 PDOCR广泛应用于医药、包装、印刷、食品、饮料等行业的检测领域，识别范围广泛，主要进行高精度的数字、文字、图案、商标、批号等字符识别。检测对象质地可为纸质、塑料、钢铁、硅片、玻璃等材料。 PDOCR的主要用在流水线上，检侧标签其他2009-04-28 | 中国机器视觉网 |1128