外观缺陷检测市场******厂家「多图」

食品包装不仅要求外形美观、方便实用，更重要的是要保证包装的质量，确保食品安全。随着同类产品的竞争加剧，各火腿肠生产厂家在不断提升产品的内在品质的同时，越来越注重产品的包装质量检测，但是目前的检测手段还是传统的人工检测方式。机器视觉检测技术作为***的检测手段，具有快速、准确和可靠等优点，因此，开发基于机器视觉的火腿肠在线包装质量检测系统对于减轻火腿肠生产企业员工的劳动强度，提高企业的生产效率和自动化程度，提高食品包装检测水平，保证食品安全都具有十分重要的意义。


E型铁芯是某公司自动化生产线上的重要零件之一，加工过程中主要存在表面切割不平整，表面裂纹和几何形状扭曲3种缺陷。为此，文中提出了基于机器视觉的表面缺陷在线检测方法。由于检测目标质地为黑色，本系统采用白色材料做背景增加对比度；利用CCD摄像机和环形LED光源组成采集系统的前端，通过千兆网口将图像传输至计算机；然后采用边缘检测结合阈值分割提取感兴趣区域，***主要利用灰度分析结合Douglas-Peucker算法完成特征提取和缺陷分类。实验结果表明，该系统能快速对铁芯表面缺陷进行识别与检测，缺陷识别率达到98.25%，达到预期检测目标


在当今这个时代，计算机视觉领域呈现出很多新的趋势，其中显著的一个，就是应用的性增长。除了手机、个人电脑和工业检测之外，计算机视觉技术在智能安防、机器人、自动驾驶、智慧医、***、增强现实（AR）等领域都出现了各种形态的应用方式。计算机视觉迎来了一个应用性增长的时代，目前的应用如下图所示，主要以运动控制为主。随着各个领域技术不断发展，许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域的布局，Facebook签下的人工智能***Yann LeCun重大的成就就是在图像识别领域，其提出的LeNet为代表的卷积神经网络，在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果，被认为是通用图像识别系统的代表之一；Google 借助模拟神经网络“DistBelief”通过对数百万份YouTube 视频的学习自行掌握了猫的关键特征，这是机器在没有人帮助的情况下自己读懂了猫的概念。这也能看出国技公司对图像识别技术以及人工智能技术的重视程度。


易拉罐空罐视觉检测系统，可在保证生产线不停机持续运行的情况下，高速检测产品外观质量缺陷，及时发现并剔除不良品，而且可将检测图像实时显示，不良品图像自动保存，还可进行数据统计。该系列检测设备目前已在啤酒厂、饮料厂、易拉罐厂的灌装生产线上得到成功应用，检测效果良好。若客户还有特殊要求，也可进行设备的非标定制。