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先进视觉技术赋能标签印刷行业质量检测

机器视觉助力标签印刷企业智能化改造在标签市场中，不干胶标签占据了主导地位，广泛应用于电子、日化、医药和食品包装等多种行业。高精度自动化的机器视觉质量检测设备能够和标签生产工艺流程无缝结合（例如直接在生产线上使用工业相机检测印刷品质、数字、图像码等），帮助企业进行印刷质量的过程控制和出厂质量终检，从而降低废品率，提高产品品质，杜绝废品流入终端用户，最终实现企业质量管理水平和利润率的提高。此外，机器视觉图像处理系统可用于质量控制和程序控制的各个方面，还可以...

2024-01-12 14:00:07
机器视觉检测案例分享—珠宝的检测

视觉工业检测大体分为工件尺寸测量与定位，和表面缺陷检测，及各种Logo标识的检测与识别等,平时打光中是如何选用光源进行检测的呢？首先要了解项目的需求，需要确定检测缺陷还是测量与定位等，再来选择适合光源打光测试。一：基本思路 1.了解项目需求，明确具体检测内容，比如外观检测、OCR、尺寸测量、定位识别等。 2.查看检测目标的材质特性，分析目标与背景的区别，找到二者之间成像的最大差异。 3.询问客户有无限制的条件，比如产线光场、工作距离、光...

2024-01-12 13:57:42
机器视觉检测技术的优势及应用，逐渐成为生产生活中重要部分

在检测行业，与人类视觉相比，机器视觉优势明显，在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。随着工业的发展，传统人工检测已无法满足企业的生产效率，机器视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断，是一种无接触、无损伤的自动检测技术，是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作等特点。高精度，微见真招在工业制造过程中，有些产品精密度较高，达到0.01~0.02mm甚至到u级...

2024-01-11 10:02:33
基于机器视觉的工业缺陷检测常用的5种方法

目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，大大提升了制造业的质检效率。但是，缺陷检测在视觉需求中难度较大，不同于二维码识别和OCR等算法容易去做成标准化的工具，稳定性和精度需要依据具体的行业和具体的设备进行量化。凹凸、污点、瑕疵、划痕、裂缝等都是比较常见的缺陷，如图1所示。 ▲图1污渍、划痕图目前，基于成本和算法稳定性的考虑，机器视觉也依旧拥有广泛的用处。笔者在近期的实际应用中...

2024-01-09 09:13:44
基于机器视觉的⌈表面划伤⌋检测案例的方法分析

在工业生产中总是经常遇到裂痕、划痕等产品的表面缺陷问题，机器视觉行业对于表面检测相比前几年已经有很大的突破，对于产品表面的划伤、污迹等检测已经不再是难点。在金属、玻璃、手机屏幕、液晶板等行业表面检测上应用广泛。但由于该类缺陷形状不规则、深浅对比度低，而且往往会被产品表面的自然纹理或图案所干扰。因此，表面划痕缺陷检测对于正确打光、相机分辨率、被检测部件与工业相机的相对位置、复杂的机器视觉算法等要求非常高。机器视觉划痕检测的基本分析过程分为两步：首先，确定检测产品...

2024-01-09 09:04:18
经常被提及的视觉景深，但你真的懂吗？

关于景深的话题，我们从概念到应用，讨论过多次。它是一个非常重要的参数，在机器视觉的项目应用中反复被提及。但我们发现它也是经常容易被误解的一个参数。因此，这篇文章要老话重谈，希望能帮助大家进一步理解景深，哪怕只是一点点。为了方便谈论景深，我们在这里把成像过程视为理想成像，即点物成点像。在理想光学系统中，物空间的一个平面，在像空间有且只有一个平面与之共轭，该物平面（对焦平面）上的点在与之共轭的像平面（感光平面）上成点像，在其他像空间的平面上的像只能是一个有...

2024-01-08 09:32:18