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AOI機器視覺行業先行者
塑料薄膜具有較高的商業價值，由于各個方面條件的限制，塑料薄膜表面會出現諸如孔洞、黑點、晶點、劃傷等缺陷，嚴重影響了塑料薄膜的品質，為了保證高產量下的塑料薄膜品質。機器視覺檢測技術的塑料薄膜外觀缺陷檢測，通過建立ccd接收到的放置塑料薄膜前后的圖像，利用相同的圖像采集硬件和不同的軟件分析方法。為工業半透明薄膜生產提供經濟、簡便、通用的質量評估方法。
工業視覺檢測是工業流程中十分重要的一個環節。機器視覺技術在工業領域的應用十分廣泛，具備非常高精確度的機器視覺檢測系統，可以取得和主動解決眾多的信息。機器視覺檢測系統將傳統的“簡單東西+人眼”模式變成高速運行高精確度的主動檢測效果，節約了眾多的人力成本。
機器視覺塑料薄膜外觀缺陷檢測原理
機器視覺檢測系統是一種依托于光電圖像采集與分析的智能化模塊，由LED光源、鏡頭、CCD工業相機、圖像采集卡等組合而成，廣泛運用于流水線工業產品的二維缺陷、定位及尺寸檢測，大幅提升了生產效率。
機器視覺塑料薄膜外觀缺陷檢測硬件
采用視覺系統進行二維缺陷判別時，根據缺陷尺寸、缺陷特征、檢測速率、空間局限等條件選擇光源、相機、鏡頭的基本參數，以獲得具備充足對比度的清晰圖像。
像素越高的相機可以識別越小的缺陷，通常可以滿足最小0.1mm×0.1mm缺陷識別
塑料薄膜在線加工系統的傳輸速度一般800m/min
采用黑白傳感芯片對塑料薄膜缺陷識別
相機曝光時間不適合設定太長，否則在運動情況下采集的動態圖像會有些模糊;
為進一步提升光密度檢測精度及分辨率，在選擇合適的相機之后還要進行全面的各器件運行參數的選擇與設定，包括鏡頭的F數、焦距等，根據各自對測量對象的影響進行設定，但在大多數情況下，測量目標也可能因為一些設定的沖突做出相對應的優化提升。
歸功于高精密成像、微米水平無損檢測技術、自主感知等新技術的應用，工業機器視覺系統能夠實現比人類更高的視覺識別效率以及精度，而且規避了人為因素發生的概率，有利于提升產品的達標率、加快生產線運行的速率
CCD機器視覺系統：圖像處理與自動化檢測的深度解析
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