在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。
光源选型基本要素:
对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
海维鑫科技的核l心技术人员是国内早涉足机器视觉研发行业的人才，技术，并且机器视觉行业应用领域广阔，细分行业多，涵盖电气机械及器材制造业、汽车、、印刷包装、半导体、电子、薄膜、食品、及其他相关领域，应用领域呈多元化发展、分散性强，产品视觉成像差异大，软件系统研发周期长。因此每个机器视觉成套系统厂商都有自己特定的研发领域，竞争多集中在机器视觉初级门槛行业的:“软包印刷行业”。
海维鑫3D图像算法的功能
在缺陷检测方面：
可以与原始模型进行对比，检测缺陷，
对于凹坑，凸起，利用三维数据，可以快捷获取缺陷位置，
并能获得缺陷的深度大小数据，
在三维测量方面：
可获得孔洞深度，直径，
可测量内阶梯深度，
可测量长度，面积，角度，
可获得凸起高度，体积，
逆向工程：
快速便捷地获取物体整体或者单视角的三维模型。
机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
视觉检测的结果处理和控制
应用程序把返回的结果存入数据库或用户 zhi 定的位置，并根据结果控制机械部分做相应的运动。
根据识别的结果，存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询，管理者可以获知某段时间内流水线的忙闲，为下一步的工作作出安排；可以获知内布匹的质量情况等等。
以上信息由专业从事光学薄膜检测仪的海维鑫于2024/7/6 12:19:33发布
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