随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。缺陷检测设备的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能很好地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。下面小编给大家介绍视觉缺陷检测设备在各大行业中的应用。


为实现图像处理技术在冲压件表面缺陷在线检测中的应用,开发了一套冲压件表面缺陷实时在线快速检测系统。使用基于多模板匹配算法获取图像中冲压件的位置,建立感兴趣区域;提出基于拉普拉斯-高斯(LoG)算子的实时浓淡补正算法实现冲压件表面缺陷的增强;使用大津法和形态学操作实现冲压件表面缺陷位置的提取。系统使用MATLAB实现基于LoG算子的滤波算法;使用LabVIEW实现其余算法,并在其中调用MATLAB脚本节点;使用多线程技术实现的检测算法。经实验,系统能够对生产线上每一个冲压件进行快速检测,并检测出有缺陷的冲压件,整个过程耗时在100ms以内,能够满足在线实时检测需求。



低功耗，SOC方式。云+端的方式，通过端完成关键的机器视觉功能，把处理结果传回云，利用云端做分析判断。这种方式优势是减少网络带宽，把视频处理运算由中心分散到前端，这个笔者一定是未来的一个重要趋势。因此，作为端的CV芯片必须是低功耗并且带有一定的CPU功能，需要做到单颗电池续航能力持久，并且具备一定的数据通信、任务调度功能。在不久的将来，机器眼时代将全来临。