硬盘检测瑕疵

机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。采集卡传输图像到存储器，进而计算分析。当前主流配置的PLC，且配置较高，视觉处理器已经几乎退出市场。



机器视觉的阿喀琉斯之踵：据麻省理工《技术评论》报道，来自谷歌和OpenAI研究所的研究人员发现了机器视觉算法的一个弱点：机器视觉会被一些经过修改的图像干扰，而人类可以很容易地发现这些图像的修改之处机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：⒈ 检测：又可分为*定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，硬盘检测瑕疵，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。此外还有：1自动光学检查2人脸识别3无人驾驶汽车4产品质量等级分类5印刷品质量自动化检测6文字识别7纹理识别8定位......等机器视觉图像识别的应用。



瓶全自动检测机采用机器视觉原理对可见*进行识别检测。前端与客户流水线对接入料，由输送皮带配合进瓶绞龙，将被检测瓶依次送入进瓶星轮，完成瓶盖顶部检测。 进瓶星轮再将瓶送入中心检测转盘内，瓶子经过高速旋转后被制动静止，工业相机连续拍照获取多幅图像，经过计算机系统分析比较，判断被检测产品是否合格，并自动区分合格品与不合格品。 后通过出瓶星轮对存在缺陷的不良品经过剔瓶装置自动剔除，不良品分为外观不良品和内容不良品，合格品继续流入后端工序



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