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公司基本資料信息
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勢:可以有效避免因產線瓶子擺放位置高低不平引起的液位檢測誤差,當瓶子出現高低變化是,會自動跟隨變化。
食品類醬油瓶液位檢測案例:優勢:可以一次檢測多個瓶子的液位,整體提高檢測效率。一組觀察瓶子的上半部分(上半部分),另一組觀察下半部分(下半部分)(見圖1)。隨著國家工業化腳步的加快,機器視覺行業逐漸成為一支新型產業力量,而欣維視覺經過多年發展,目前在機器視覺液位檢測行業,擁有豐富的經驗,可以準確、解決客戶遇到的各種液位檢測問題。
傳統的特征選擇算法基于多樣本分析驗證,而在實際應用中,人工操作只能提供少數訓練樣本,無法獲取先驗知識,不適用于樣本較少的在線特征選擇。改進了自適應特征選擇算法,依據FISHER準則,提出了評價特征優劣的衡量標準,并對顏色特征以及紋理特征的重要性排序。傳統的特征選擇算法基于多樣本分析驗證,而在實際應用中,人工操作只能提供少數訓練樣本,無法獲取先驗知識,不適用于樣本較少的在線特征選擇。根據不同類別的標貼樣本獲取合適的特征子集,通過特征匹配,完成標貼內容的檢測。經過現場檢測,標貼匹配的檢測準確率達到99.19%。
玻璃缺陷在線檢測系統可以對生產線上的玻璃瓶進行在線質量控制,對尺寸及表面缺陷進行分析識別。在線檢查包裝在熱收縮膜內的瓶子,大檢測能力可達20包/分鐘
工作原理
玻璃瓶缺陷檢測系統解決方案基于2組6個攝像頭和一個特殊的背光系統。一組觀察瓶子的上半部分(上半部分),另一組觀察下半部分(下半部分)(見圖1)。而飲料瓶外觀的好壞直接或間接影響到其內部飲料的質量,所以為了減少不合格品的數量,需要增加檢測工序。每組的攝像機成角度設置以觀察瓶子的整個側壁表面。通過反復測試研究,這種配置可以獲得具有佳對比度的高分辨率圖像,以便檢測玻璃瓶的所有典型缺陷。