CCD视觉检测系统 视觉检测智能光学分选 视觉检测

当今世界，科技发展日新月异，功能越来越强大、外形越来越精致的科技产品不断推陈出新，给人们的工作和生活带来了创新体验和变革。在这些高品质的科技产品背后，是对加工、组装和检测要求越来越精密的生产工艺，这些都对自动化机器的眼睛——CCD机器视觉系统提出了越来越高的需求。CCD机器视觉系统在工业中的应用将会越来越普及，未来将在工厂更多地替代人工来做一些检测及识别。

在机器视觉系统中，视觉检测，打光的稳定性是能影响整个系统测量速度的，因为只要是光源发生了稍微的变化，测量的结果都会发生很大的偏差，主要的原因是光照不稳定会造成图像的采集发生变化，在机器视觉系统的设计中，要把光源的影响消除到低状态，视觉检测自动化筛选设备，还要保证光源的稳定性。在机器视觉系统中，打光是一个难点，一般要根据产品特定的应用实例来选择光源，还要根据环境来进行光源的安装和测试等，这样可以达到佳的效果。不同类型的光源稳定性是不一样的，光源不均匀会对产品的图像质量存在一定的影响，不同方向的发光强度存在很大的区别。

  在视觉系统检测的环境中，环境的温度、光照度、电源、电压、灰尘等，良好的运行环境是系统可以稳定运行的保障，外界的光照会影响到被测物体的光照度，增加图像数据传输的噪音，电源和电压也会导致光源发光出现不稳定，导致影响到Zui终的检测精度和速度等。

根据上面得到的处理图像，根据需求，在纯色背景下检测杂质色斑，视觉检测自动化分选机，并且要计算出色斑的面积，以确定是否在检测范围之内。图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。Blob分析（BlobAnalysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。经二值化（BinaryThresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE）来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相比，大大提高处理速度。

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