Inteligentní vizuální kontrolní zařízení pro průmyslové komponenty

Jako domácí a zahraniční známý balení inteligentní automatizace zařízení výzkum a vývoj podniku,Šanghaj Armored Automation Technology Co., Ltd.Technické služby poskytují čínskému výrobnímu průmyslu technologická řešení pro inteligentní vizuální kontrolní zařízení s mezinárodními synchronizovanými průmyslovými komponenty. Inteligentní vizuální kontrolní zařízení pro průmyslové komponentyPoužít naFarmaceutický, potravinářský, nápojový, chemický, zdravotnický, elektronický, elektrický, chemický, automobilový průmysl a plastový a strojový průmysl!

Inteligentní vizuální kontrola průmyslových komponentůzařízeníVDigitální zpracování obrazu je rozvíjející se technologický průmyslUž existuje v oblastech jako jsou automatizační systémy, kontrola automobilových dílů a inteligentní identifikace. Stal se jedním z důležitých řešení pro tradiční pomalé a neefektivní ruční detekce. Vzhledem k tomu, že průmyslové díly mají při skutečné výrobě mnoho nedostatků, pokud jde o detaily, je nutné vybrat vhodný algoritmus pro jejich přesnou identifikaci a detekci. Tento článek se zaměřuje na části zadní desky aut, navrhl celkový plán systému detekce obrazu, vybudoval experimentální hardwarovou platformu a podrobně popsal složení různých zařízení a osvětlovacích systémů používaných vizuálním systémem, poté provedl kalibraci kamerového systému a dokončil opravu efektu deformace. Po získání opraveného obrázku se zaměřilo na klíčové technologie, jako je předběžné zpracování obrázku, detekce okrajů a měření geometrických parametrů dílů. Během předběžného zpracování se nejprve analyzují kategorie hluku obrázku, porovnávají se různé algoritmy filtrování a zjišťují vhodný algoritmus filtrování pro obrázek v tomto článku. Kromě toho je při detekci okrajů obrazu porovnáván klasický algoritmus detekce okrajů, který poskytuje základ pro následnou extrakci charakteristik. Při detekci základních charakteristik obrázku jsou detekovány kruhy a přímky na obrázku a parametry výsledků detekce jsou optimalizovány, což zlepšuje detekci kruhů a přímk. Při detekci slotu na obrázku byl použit algoritmus shody šablony, který přesně identifikoval polohu slotu. Po vstupu do kontroly velikosti dílů se v článku také zkoumaly tři třídy klasifikačních metod identifikace dokonalých dílů, svařovacích částí a škrábaných dílů. Za prvé, pomocí detekce okrajů, na základě zajištění jasné a úplné okraje obrazu, použití algoritmu gradientu směru histogramu pro extrakci charakteristik a použití pravděpodobnostní neuronové sítě a SVM pro klasifikaci, dosáhl dobrého klasifikačního efektu. Nicméně charakteristické vektorové rozměry jsou vyšší a informace o extrakci charakteristiky se skrývají, takže je obtížné plně využít klíčové informace o obrázku. V textu byl vylepšen algoritmus gradientového směru histogramu, dvoulineární interpolace algoritmu extrakce charakteristik gradientového směru histogramu, získal charakteristický vektor, který dokáže více ztělesňovat detailní charakteristiky, a poté použil neuronovou síť a podporní vektorové stroje pro identifikaci, a zároveň zlepšil účinek proti směšování charakteristických hodnot a také zlepšil přesnost rozpoznávání klasifikace obrazu. Realizace tohoto modulu je založena na Visual C ++ a MATLAB, včetně vývoje rozhraní vizuálních systémů a psaní algoritmů. Tento článek umožňuje detekci vlastností dílů a identifikaci různých typů třídění dílů. Výsledky v článku ztělesňují určitou inženýrskou hodnotu a zároveň poskytují určitý výukový význam pro aplikaci technologií měření obrazu a klasifikaci dílů.

Inteligentní zařízení pro vizuální kontrolu

Jako známý výzkumný a vývojový podnik pro zařízení pro inteligentní automatizaci obalů doma i v zahraničí poskytuje Shanghai Lujia Automation Technology Co., Ltd. technická řešení pro čínský výrobní průmysl pro synchronizaci inteligentního vizuálního inspekčního zařízení pro průmyslové díly. Široké použití v: farmaceutické, potravinářské, nápojové, denní chemické, zdravotnické výrobky, elektronika, elektrické spotřebiče, chemikálie, automobilový průmysl a plastový a hardwarový průmysl!

Inteligentní vizuální kontrolní zařízení pro průmyslové komponenty je nově vznikajícím technologickým průmyslem v technologii digitálního zpracování obrazu. Je široce používán v automatizačních systémech, kontrole automobilových dílů a inteligentní identifikaci. Stal se jedním z důležitých řešení pro pomalou ruční detekci a nízkou účinnost detekce. Vzhledem k chybám v detailech průmyslových dílů ve skutečné výrobě je nutné použít vhodný algoritmus k jejich přesné identifikaci a detekci. V tomto článku je celkový schéma systému detekce obrazu navržen pro zadní část energie absorbující krabice automobilu. Vytvořena je experimentální hardwarová platforma a podrobně představeny jsou komponenty různých komponentů a osvětlovacích systémů používaných v vizuálním systému. Pak je systém kamery kalibrován a dokončen. Korekce efektů zkreslení. Po získání opraveného obrazu byly zkoumány klíčové technologie, jako je předběžné zpracování obrazu, detekce hran a měření geometrických parametrů částí. Při předběžném zpracování se nejprve analyzuje třída hluku obrázku a porovnávají se různé filtrovací algoritmy, aby se našel filtrovací algoritmus vhodný pro obrázek. Kromě toho se při detekci hran obrazu porovnává klasický algoritmus detekce hran, který poskytuje základ pro následnou extrakci funkcí. Při detekci základních vlastností obrázku jsou kruhy a čáry na obrázku detekovány samostatně a parametry výsledku detekce jsou optimalizovány pro zlepšení detekčního efektu kruhu a čáry. Při detekci slotu na obrázku se používá algoritmus odpovídající šabloně k přesné identifikaci polohy slotu. Po kontrole velikosti dílu byly také zkoumány metody klasifikace a identifikace neporušených dílů, pájkových spojů a škrábaných dílů. Za prvé, prostřednictvím detekce okrajů, na základě zajištění, že okraj obrazu je jasný a úplný, se algoritmus směru gradientu histogramu používá pro extrakci funkcí a pravděpodobnostní neuronová síť a SVM se používají pro klasifikaci a rozpoznávání a je dosažen dobrý klasifikační efekt. Vektorový rozměr funkce je však vysoký a informace o extrakci funkce jsou aliasovány, takže je obtížné plně využít klíčové informace obrázku. V tomto článku je algoritmus směru gradientu histogramu vylepšen a algoritmus extrakce funkcí směru gradientu histogramu je biliquasi interpolován. Je získán vektor funkcí, který může odrážet podrobné funkce, a pak se pro rozpoznání použije neuronová síť a podporní vektorový stroj. Anti-aliasing efekt hodnoty také zlepšuje přesnost klasifikace a rozpoznávání obrázků. Implementace všech modulů tohoto tématu je založena na Visual C++ a MATLAB, včetně vývoje rozhraní vizuálního systému a psaní algoritmů. Tato práce realizuje detekci vlastností dílů a klasifikaci a identifikaci různých typů dílů. Výsledky výzkumu v tomto článku odrážejí určitou inženýrskou hodnotu a poskytují určitý odkaz na aplikaci technologie měření obrazu a klasifikaci a identifikaci dílů.