视觉检测在玻璃行业中的应用

    玻璃包装材料被广泛的应用领域，然而***玻璃瓶在包装过程中瓶体和瓶盖会出现封装不严的现象，这样会对***的品质与人类身体健康造成重大影响。

   传统药瓶缺陷检测由人工加以完成，工人的不断重复检测容易使人疲劳和厌倦问题可能造成漏检、误检及检测成本高的问题。现在提出一种基于机器视觉的***封装缺陷检测方法，视觉系统可以根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，进行外观、缺陷、尺寸等的识别。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。

视觉检测在金属管道中的应用

      为了拓宽检验产品的种类，上川公司针对金属管器件的表面缺陷检测进行研究。

      目前我们以机器视觉技术为基础,设计了金属管器件表面缺陷在线检测系统。根据生产线的实际检测要求,提出了检测系统的整体设计方案。针对金属管器件图像特点,设计了简单有效的图像处理算法。首先,提出了基于颜色统计特性的目标分割算法,实现了目标与背景的准确分割。然后,提出的实时光照校正算法,克服了光照影响,实现固定阈值的缺陷分割。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更好的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定。后,使用方向投影的方法***缺陷区域,并采用面积指标对缺陷进行有效判定。从目前样机的试用看，结果另人满意。

为什么使用视觉检测

    机器视觉检测是现代工业生产中十分普遍的,?机器视觉能够更好的检测出生产流程中的错误，能够将产品的质量问题更好的检测出来，提高工业生产的效率和生产的自动化程度。?而如果采用人工检测的方法，由于人肉眼会疲惫，瞬间的疲惫可能就会造成一个重大的损失。从拾取和放置、对象跟踪到计量、缺陷检测等应用，利用视觉数据可以通过提供简单的通过失败信息或闭环控制回路，来提高整个系统的性能。

工业自动化的快速发展，使生产效率大幅提升，从而对检测效率提出了更高的要求。人工检测效率是在一个固定区间，无法大幅提升。而机器视觉能够更快的检测产品，特别是在生产线检测高速运动的物体时，机器能够提高检测效率。