SIMV紙病在線檢測系統(tǒng)通過的圖像處理處理算法分割，通過灰階、亮度的對比實現(xiàn)紙病的檢測及分類，通過處理分割的計算出瑕疵分布的位置、大小等信息，同時記錄成報表，方便后期查詢、統(tǒng)計及打印，江蘇字符檢測，有效的減少了人工成本，提高了產(chǎn)量及企業(yè)競爭力。
生產(chǎn)線正常生產(chǎn)時，高亮的LED線性聚光冷光源采用透射的原理照射在產(chǎn)品表面.




 



 
字符檢測，又叫OCR或OCV檢測，是專門對各種電子元器件、手機鍵盤、電腦鍵盤等物品表面上印刷或雕刻的字符進行識別和檢測，常見的字符包括數(shù)字、英文字母、符號、漢字等。目前國內(nèi)外不少研究機器視覺的企業(yè)開發(fā)了相應(yīng)的檢測軟件，進行簡單設(shè)定后，即可對被檢測字符自動識別、檢測，如有異常發(fā)生，ocr字符檢測批發(fā)，可提示報警或者控制機器停機。對不符合要求的工件檢測后可輸出控制信號，字符缺陷檢測，剔除不合格品，自能化程度相當高。





隨時技術(shù)的發(fā)展，也出現(xiàn)了采用固定式或動態(tài)閾值分割方式進行檢測的算法，但此方法同樣存在缺陷：
1、鏡頭鏡片區(qū)域結(jié)構(gòu)紋理復(fù)雜，單一的閾值方法不能區(qū)分缺陷和產(chǎn)品本身結(jié)構(gòu)；
2、鏡頭的端面、凸臺區(qū)域，存在大量的紋理干擾，現(xiàn)有的閾值方法難以進行有效分割缺陷；
3、現(xiàn)有方法采用定焦采圖的方式，獲得的缺陷尺寸不準確，導(dǎo)致漏檢率難以控制。





 
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