Intelligent visuell inspektionsutrustning för industrikomponenter

Som en känd inhemsk och utländsk förpackning intelligent automatisering utrustning forskning och utveckling företag,Shanghai Armored Automation Technology Co., Ltd.Tekniska tjänster ger den kinesiska tillverkningsindustrin tekniska lösningar för intelligent visuell inspektionsutrustning med internationellt synkroniserade industriella komponenter. Intelligent visuell inspektionsutrustning för industrikomponenterTillämpas påLäkemedel, mat, dryck, daglig kemi, hälsovårdsprodukter, elektronik, el, kemi, bilindustri och plast och hårdvara!

Intelligent visuell inspektion av industriella delarUtrustningIDigital bildbehandling är en ny teknisk branschDet finns redan applikationer inom områden som automatiseringssystem, detektion av fordonsdelar och intelligent identifiering. Det har blivit en av de viktigaste lösningarna för långsam och ineffektiv traditionell manuell inspektion. Eftersom industriella delar i den faktiska produktionen kommer att ha många brister när det gäller detaljer, är det nödvändigt att välja lämpliga algoritmer för att identifiera och kontrollera dem noggrant. Den här artikeln avser bilens energiabsorptionslåda baksidan delar, utformade det övergripande programmet för bilddetektionssystemet, byggde en experimentell hårdvaruplattform och detaljerade sammansättningen av olika enheter och belysningssystem som används av visuella system, sedan kalibrerade kamerasystemet och avslutade korrigeringen av distorsionseffekten. Efter att ha fått den korrigerade bilden, fokuserade man på viktiga tekniker som förbehandling av bilden, kantdetektion och mätning av delars geometriska parametrar. Under förbehandlingen analyserades först bildens bullerkategori, jämfördes flera filtreringsalgoritmer för att hitta en filtreringsalgoritm som passar bilden i denna artikel. Vidare, i bildkantdetektion, jämförs den klassiska kantdetektionsalgoritmen, vilket ger grunden för efterföljande extraktion av egenskaper. Vid upptäckten av de grundläggande egenskaperna i bilden upptäcks cirklar och raka linjer i bilden respektive och parametrarna i testresultatet optimeras för att förbättra detektionseffekten av cirklar och raka linjer. Vid upptäckten av spåren i bilden användes en mallmatchningsalgoritm för att identifiera spårens plats exakt. Efter att ha kommit in i inspektionen av delars storlek har texten också studerat klassificeringsmetoden för klassificering av intakta delar, svetspunktsdelar och repor. Först och främst, genom kantdetektion, på grundval av att säkerställa att bildens kanter är tydliga och kompletta, används gradientriktningshistogram för extraktion av egenskaper och används sannolikhetsneurala nätverk och SVM för klassificering, vilket uppnår bra klassificeringseffekter. Emellertid har funktionens vektordimension högre och funktionens extraktionsinformation är blandad, så att viktig bildinformation är svårt att utnyttja till fullo. I texten har gradient riktning histogram algoritm förbättrats, gradient riktning histogram egenskaper utvinning algoritm för dubbel linjär interpolation, har fått mer förmåga att återspegla detaljer egenskaper egenskaper vektor, sedan med hjälp av neurala nätverk och stöd vektor maskin för att identifiera, samtidigt som förbättra egenskaper värden anti-blandning effekt, också förbättra bildens klassificering identifiering noggrannhet. Implementeringen av modulerna i detta ämne är baserad på Visual C ++ och MATLAB, inklusive utveckling av gränssnitt för visuella system och skrivning av algoritmer. Denna artikel genomför detektion av delar egenskaper, med identifiering av olika typer av delar klassificering. Resultaten i texten återspeglar ett visst tekniskt värde, samtidigt som de ger en viss betydelse för tillämpningen av bildmätningsteknik och klassificering av delar.

Intelligent visuell inspektionsutrustning

Som ett välkänt forsknings- och utvecklingsföretag för förpackningsintelligent automatiseringsutrustning hemma och utomlands tillhandahåller Shanghai Lujia Automation Technology Co., Ltd. tekniska lösningar för den kinesiska tillverkningsindustrin för att synkronisera intelligent visuell inspektionsutrustning för industriella delar. Används ofta i: läkemedel, mat, dryck, dagliga kemiska, hälsovårdsprodukter, elektronik, elektriska apparater, kemikalier, bilindustrin och plast- och hårdvaruindustrin!

Intelligent visuell inspektionsutrustning för industriella komponenter är en ny teknologiindustri inom digital bildbearbetningsteknik. Det har använts i stor utsträckning i automatiseringssystem, inspektion av fordonsdelar och intelligent identifiering. Det har blivit en av de viktigaste lösningarna för långsam manuell detektion och låg detektionseffektivitet. På grund av brister i detaljerna i industridelar i faktisk produktion är det nödvändigt att använda en lämplig algoritm för att noggrant identifiera och upptäcka dem. I den här artikeln är det övergripande schemat för bilddetektionssystemet utformat för den bakre delen av bilens energiabsorberande låda. Den experimentella hårdvaruplattformen byggs och komponenterna i de olika komponenter och belysningssystem som används i synsystemet introduceras i detalj. Sedan kalibreras kamerasystemet och färdigställs. Korrigering av förvrängningseffekter. Efter att den korrigerade bilden erhållits studerades viktiga tekniker som bildförbehandling, kantdetektion och mätning av delgeometriska parametrar. I förbearbetningen analyseras först bildens bullerklass och olika filtreringsalgoritmer jämförs för att hitta filtreringsalgoritmen som är lämplig för bilden. Vidare jämförs den klassiska kantdetekteringsalgoritmen vid bildkantdetektion, vilket utgör grunden för den efterföljande extraktionen av funktioner. När de grundläggande egenskaperna i bilden upptäcks upptäcks cirklar och linjer i bilden separat, och parametrarna i detektionsresultatet optimeras för att förbättra detektionseffekten för cirkeln och linjen. När slottet upptäcks i bilden används en mallmatchningsalgoritm för att korrekt identifiera slottets position. Efter inspektionen av delstorleken studerades också klassificerings- och identifieringsmetoderna för de intakta delarna, loddförbundna delarna och repdelarna. För det första, genom kantdetektion, på grundval av att säkerställa att bildkanten är klar och komplett, används gradientriktningshistogrammalgoritmen för extraktion av funktioner, och det probabilistiska neurala nätverket och SVM används för klassificering och igenkänning, och en bra klassificeringseffekt erhålls. Funktionsvektordimensionen är dock hög och funktionens extraktionsinformation aliaseras, så att bildens nyckelinformation är svårt att utnyttja till fullo. I den här artikeln förbättras algoritmen för gradientriktningshistogram och algoritmen för extraktion av funktionen för gradientriktningshistogram är bilinesti interpolerad. Funktionsvektorn som kan återspegla de detaljerade funktionerna erhålls, och sedan används det neurala nätverket och stödvektormaskinen för igenkänning. Värdets anti-aliasing-effekt förbättrar också noggrannheten i klassificering och igenkänning av bilder. Implementeringen av alla moduler i detta ämne är baserad på Visual C ++ och MATLAB, inklusive utveckling av visuella systemgränssnitt och algoritmskrivande. Denna artikel innebär upptäckt av delar egenskaper och klassificering och identifiering av olika typer av delar. Forskningsresultaten i denna artikel återspeglar ett visst tekniskt värde och ger en viss referens för tillämpning av bildmätteknik och klassificering och identifiering av delar.