视力检查

随着照明，图像和数据处理的组合，目视检查系统可以检测和监控生产过程和产品外观损坏，这保证了高质量的产品。诸如汽车那低压电气那硬件那精密电子产品和其他领域。拥有多年的经验和丰富的专业知识，yiheda.可以根据您的需要设计一个完整的视觉检测解决方案。

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Visual Inspect系统是在工业自动化中产生的。在现代工业自动化生产中，它涉及广泛的检查，测量和部分识别应用，如汽车零件大小检测和自动组装完整性检查，电子装配线元件自动定位，饮料瓶盖印刷质量检验，条形码和字符对产品包装的认可。这种应用的共同特点是对外观质量的连续生产和高要求。通常，这种具有高重复性和智能的工作只能通过手动检查来完成。我们经常看到数百甚至数千名检验工人在一些工厂的现代装配线背后执行此过程。虽然工厂增加了巨额的劳动力成本和管理成本，但它仍然无法保证100％的检验通行证率，而今天企业之间的竞争甚至不允许缺陷0.1％。在某些情况下，例如精确快速地测量小尺寸，形状匹配，颜色识别等，不可能连续且稳定地与人眼进行，而其他物理量传感器也难以使用。此时，人们开始考虑将计算机的速度，可靠性和再现性与人类视野的高度智能和摘要功能相结合，因此逐渐形成了新的学科 - 目视检查。

目视检查是对使用计算机来模拟生物的宏观视觉功能的研究的科学和技术。在Layman的条款中，它是使用机器而不是人眼进行测量和判断。首先，CCD摄像机用于将摄入的目标转换为图像信号，该图像信号被发送到专用图像处理系统，并根据像素分布，亮度，颜色等转换成数字化信号;图像系统对这些信号执行各种操作以提取目标的特性，例如：面积，长度，数量，位置等：最后，IT输出结果根据预设公差和其他条件，例如：大小，角度，偏移，数量，通过/失败，存在/不存在等。目视检查的特点是自动化，客观性和非接触。与一般图像处理系统相比，目视检查强调识别和判断，以及工业领域环境中的可靠性。

视觉检测是一个相当新的和迅速发展的研究领域。从20世纪50年代开始，人们开始研究二维图像的统计模式识别。在20世纪60年代，罗伯茨开始研究3D视觉检查。20世纪70年代中期，MIT人工智能实验室正式开设了“视觉检查”课程，20世纪80年代全球范围内的研究开始蓬勃发展，视觉检查蓬勃发展，新概念、新理论不断涌现。今天，视觉检测仍然是一个非常活跃的研究领域，相关学科包括:图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经网络等。

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