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基于机器视觉的铁片轮廓检测

基于机器视觉的铁片轮廓检测 
铁片轮廓检测,这个还是比较容易落实的,主要是看检测精度。如果精度要求不高的话,很简单,如果精度要求的话,就需要硬件成本抬高一点。当然,还是要看产品的具体大小,如果超出现有的硬件极限,那就要使用多相机或分割拍摄,这样做起来相对麻烦一点。
 

基于机器视觉的铁片轮廓检测
基于机器视觉的铁片轮廓检测
基于机器视觉的铁片轮廓检测
基于机器视觉的铁片轮廓检测
基于机器视觉的铁片轮廓检测
基于机器视觉的铁片轮廓检测
机器视觉光源
轮廓检测,如果没有安装限制的话,直接使用背光源进行拍摄,可以使用常规的面光源。如果精度要求比较高,则建议使用平行光源。
 
光源调光器
可以考虑使用常规的模拟调光器APS-2424-1CH或者是迷你调光器MAPS-2424-1CH。如果是在高速拍照需要很短的曝光时间,则考虑使用频闪调光器,如SPS-2430-4CH。而如果需要程序控制不同的光源亮度以适用不同的产品,则可以考虑数字调光器,如DPS-24125-4CH。
 
工业相机
工业相机,就需要看被测目标有多大,以及需要的测量精度了,小产品可能30万像素都可以满足,如果是大产品,精度要求比较高的,可能几千万像素的相机都不一定能完全拍摄完。
 
工业镜头
镜头的选择,也是需要看对象与成本控制。如果是要求低的,使用CCTV镜头即可。如果精度要求高,那么就需要使用远心镜头配合平行光源来成像。
 
图像处理算法
可以考虑使用轮廓分析、粒子分析等方法来计算。
 
机器视觉项目实现难度
★~★★★★★
实现难度与精度、大小相关,产品小要求精度低,则容易实现,相反,产品大精度要求高,则比较难实现。
 
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