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機器視覺表麵缺陷檢測大大提高了生產作業的效率，避免了因作業條件，主觀判斷等影響檢測結果的準確性，實現能更好更精準地進行表麵缺陷檢測，更加快速的識別產品表麵瑕疵缺陷。

機器視覺表麵缺陷檢測屬於機器視覺技術的一種，就是利用計算機視覺模擬人類視覺的功能，從具體的實物進行圖象的采集處理、計算、進行實際檢測、控製和應用，其檢測的準確程度直接會影響產品的質量優劣。

東莞市茄子视频懂你更多APP智能科技有限公司專注於光學視覺自動化檢測多年，經過不懈的努力，茄子视频懂你更多APP在該領域上積累了豐富的經驗，實踐上擁有了許多成功案例和成熟方案，建立了科學規範的管理體係，以穩健的步伐為廣大客戶提供更多優良的設備。

機器視覺技術綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬件等方麵的技術，涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等多個領域，下麵東莞市茄子视频懂你更多APP智能科技有限公司給大家講述一下一個完整的機器視覺係統的主要工作過程。

1、工件定位檢測器探測到物體已經運動至接近攝像係統的視野中心，向圖像采集部分發送觸發脈衝；

2、圖像采集部分按照事先設定的程序，分別向攝像機和照明係統發出啟動脈衝；

3、攝像機停止目前的掃描，重新開始新的一幀掃描，或者攝像機在啟動脈衝來到之前處於等待狀態，啟動脈衝到來後啟動一幀掃描；

4、攝像機開始新的一幀掃描之前打開曝光機構，曝光時間可以事先設定，另一個啟動脈衝打開燈光照明，燈光的開啟時間應該與攝像機的曝光時間匹配；

5、攝像機曝光後，正式開始一幀圖像的掃描和輸出，圖像采集部分接收模擬視頻信號通過 A/D 將其數字化，圖像采集部分將數字圖像存放在處理器或計算機的內存中；

6、處理器對圖像進行處理、分析、識別，獲得測量結果或邏輯控製值，處理結果控製流水線的動作、進行定位、糾正運動的誤差等。

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目前茄子视频懂你更多APP以機器視覺技術為基礎，設計了金屬管器件表麵缺陷在線檢測係統，根據生產線的實際檢測要求，提出了檢測係統的整體設計方案，針對金屬管器件圖像特點，設計了簡單有效的圖像處理算法。

首先提出了基於顏色統計特性的目標分割算法，實現了目標與背景的準確分割，然後提出的實時光照校正算法，克服了光照影響，實現固定閾值的缺陷分割，接著使用方向投影的方法定位缺陷區域，並采用麵積指標對缺陷進行有效判定。

東莞市茄子视频懂你更多APP智能科技有限公司專注於光學視覺自動化檢測多年，在2016年成功開發了各類非標自動化設備，如稱重、記數包裝機、智能屏幕洗淨機等，機械、電氣、光學智能化整合，整機兼容性高，使係統設備能全天24小時穩定運行。

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