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Array|机器视觉缺陷检测在各行业中的应用四个实例浅析

【Array|机器视觉缺陷检测在各行业中的应用四个实例浅析】随着工业制造的不断发展 ， 以及人工智能的崛起 ， 各行业的产品质量要求也越来越高 ， 机器视觉也相应对得到广大用户的青睐 ， 这主要是因为人工检测很难再适应当前市场发展和人们对质量的要求 ， 机器视觉相较于人工检测有许多优势 ， 比如检测精度高 ， 检测速度快 ， 准确性高 ， 安全可靠 ， 可24小时连续工作等等 。接下来 ， 瑞智光电就以四个例子来说明一下机器视觉缺陷检测在各行业的应用！
Array|机器视觉缺陷检测在各行业中的应用四个实例浅析
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机器视觉缺陷检测在各个行业中的应用：
1、在汽车安全中的应用
对于大多数人来说 ， 判断驾驶过程中的紧急情况仍然是主观的思维和意识 。随着安全事故的频繁发生 ， 安全概念引起了广泛的关注 。数字化已被用作汽车安全监控系统的主流 ， 也备受业内的热议 。
2、在零件检测中的应用
缺陷检查机器视觉检测可以轻松地处理金属零件生产的质量控制 ， 例如硬币 ， 汽车零件 ， 连接器等 。通过图像处理方法 ， 可以发现金属表面上的划伤 ， 残缺 ， 变色和粘膜等缺陷 ， 并指导机械传动系统踢除有缺陷的产品 ， 从而大大提高了生产效率 。同时 ， 对缺陷类型进行统计分析可以指导生产参数的调整并提高产品质量 。
3、在印刷行业的应用
使用在线/离线视觉系统查找打印过程中的质量问题 ， 例如墨水堆积 ， 飞墨 ， 缺少打印/浅色打印 ， 套印不准确 ， 颜色偏差等 。同时 ， 在线设备可以检测到颜色偏差和墨水量 ， 反馈给PLC以控制打印设备的墨水供应 ， 并在线调整墨水供应以提高打印质量和效率 。
4、在PCB检测中的应用
使用视觉系统检测PCB裸板 ， 检测板上的导线和组件的位置和间距不正确 ， 接线和组件的尺寸不正确 ， 组件的形状不正确 ， 电路的通道 ， 板脏了等等 。
机器视觉缺陷检测是使用工业相机代替人眼来完成诸如识别 ， 测量和定位之类的功能 。通用缺陷检测机器视觉是相机 ， 镜头和光源的组合 ， 可以代替手动检测条形码字符 ， 裂缝 ， 包装 ， 表面层完整性和凹陷 。使用缺陷检测机器视觉可以有效地提高生产线的检测速度和精度 ， 大大提高生产和质量 ， 降低人工成本 ， 并防止由于人眼疲劳而造成的误判 。


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