4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开***机构，***时间可以事先设定。

　　5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的***时间匹配。

　　6、摄像机***后，外观缺陷智能检测识别，正式开始一帧图像的扫描和输出。

　　7、图像采集部分接收模拟视频信号将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。

　　8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。

　　9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。

　　10、处理结果控制流水线的动作、进行***、纠正运动的误差等。

　　以上内容就是对CCD视觉检测设备及其工作原理的介绍了，视觉检测系统是一种相对复杂的系统。大多监控和检测对象都是运动的物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。

为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。本针对金属工件表面的多种缺陷，设计了一套能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。 该系统采用黑白面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，全表面缺陷智能检测分拣，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件在图像中的位置、尺寸信息，智能检测，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，


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，外观瑕疵主动智能检测，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，***后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


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