人工智能外观缺陷视觉检测-视觉检测-迈迅威视觉(查看)

大家都知道螺丝光学影像筛选机是利用工业相机将检测目标转换为图像的，那么大家知道光学筛选机原理吗?接下来让小编为大家介绍一下!

　　光学筛选机原理：

　　光学筛选机系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，塑料件外观缺陷视觉检测，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给*的图像处理系统，根据像素分布和亮度等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作，进行视觉检测、尺寸测量、缺陷检测及系统*等。

机器视觉之于人工智能的意义等同于视觉之于人类的意义，而决定着机器视觉的就是图像处理技术。不同的应用领域需要不同的图像处理算法来实现机器视觉。常用的机器视觉领域图像算法有运动目标检测算法、基于深度学习的人脸算法等。下面介绍下机器视觉中的运动目标检测图像算法，该方法是运动物体识别和跟踪的基础。移动物体的检测依据视频图像中背景环境地不同可以分为静态背景检测和动态背景检测。由于篇幅有限，我们这里只介绍静态背景检测算法。常见的静态背景目标的检测算法包括帧间差分法、背景减除法、光流法等。这些背景不变算法的优缺点描述如下表二。

光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。亮度：当选择两种光源的时候，佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，人工智能外观缺陷视觉检测，可能有三种不好的情况会出现。一，视觉检测，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即*。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，金属件外观缺陷视觉检测，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会大。

人工智能外观缺陷视觉检测-视觉检测-迈迅威视觉(查看)由上海迈迅威视觉科技有限公司提供。上海迈迅威视觉科技有限公司（www.mxw-vision*）为客户提供“光学筛选机,影像检测机,视觉检测设备,非标自动化设备”等业务，公司拥有“迈迅威”等品牌。专注于行业*设备等行业，在上海 金山区 有较高*度。欢迎来电垂询，联系人：范纯英。同时本公司（www.mxwvision*）还是从事光学筛选机，CCD视觉影像检测，外观缺陷检测设备的厂家，欢迎来电咨询。