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    紙張表面缺陷檢測的四種方法!

    2020-09-14 10:19

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    雖然現(xiàn)在已經(jīng)是電子信息時代,手機、電腦、ipad、等電子產(chǎn)品不斷更新迭代,充斥著我們的眼球,但是紙張作為文字的載體之一,仍然屬于我們生活的一部分,有著廣泛的市場。但是在紙張生產(chǎn)過程中,由于照明系統(tǒng)、紙機故障、人工操作不當、紙漿不均勻等原因,會造成紙張存在大量塵埃、斑點、條痕、皺褶、空洞及破邊等外觀缺陷,給紙張的生產(chǎn)造成巨大損失,這也給紙張表面缺陷檢測方法帶來的改變,因此,國辰機器人所自主研發(fā)的視覺缺陷檢測系統(tǒng)應運而生。

    基于機器視覺檢測技術的紙張表面缺陷檢測的幾種方法:

    1、閾值法是比較常見的紙張表面缺陷檢測方法。當紙張出現(xiàn)缺陷時,缺陷部分及其邊緣的對比度比周圍正常紙張的對比度有明顯的提高,對比度的提高量與紙張缺陷的類型有直接的關系,我們可以根據(jù)這種關系,通過對比度的提高量是否超過預設閾值來判斷紙張缺陷的類型。

    2、基于統(tǒng)計處理的紙病檢測,利用紙張纖維結構的統(tǒng)計特性,可以得出紙張圖像隨機信號所滿足的統(tǒng)計規(guī)律,用統(tǒng)計的方法來檢測各種紙病。

    3、形態(tài)學方法也是紙病檢測中常用的方法,其基本方法是用形態(tài)學描述被測區(qū)域的形狀,并預測和快速處理如過濾、細化、修飾等,把紙張圖像的形態(tài)特征為研究對象,設計一整套算法來描述紙病的基本特征和基本結構。

    4、光學機器視覺智能檢測是以圖像處理理論為核心,以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機技術為基礎的信息處理科學的重要分支,廣泛應用于各種無損檢測技術中。光學機器視覺智能檢測的基本原理是:一定的光源照在待測金屬表面上,利用高速CCD攝像機獲得連鑄板坯表面圖像,通過圖像處理提取圖像特征向量,通過分類器對紙張表面缺陷進行檢測與分類。

    機器視覺是研究利用仿生學的原理,用計算機的高性能計算能力、處理能力來模擬生物宏觀視覺功能、抽象能力、判斷功能,從而完成對被測物體的識別判斷。機這是人工視覺檢測手段無法實現(xiàn)的。機器視覺檢測是當代興起的一種自動化檢測技術,其市場推廣是達成社會共識的基礎。國辰機器人將會進一步抓住這一機遇,帶來更優(yōu)的產(chǎn)品,為更多行業(yè)賦能。


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