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电线电缆是一种十分重要的工业加工材料,而表观质量作为产品给人的视觉印象,已成为衡量产品的一个重要标准,直接影响消费者对产品的满意度,也在很大程度上影响产品的终性能。近年来伴随着计算机图像处理技术以及机器视觉检测技术的快速发展,机器视觉检测已经深入到各行各业的产品质量检测过程中。将机器视觉技术应用到线缆表观缺陷检测中,不仅可以实现全过程实时在线检测,还能在很大程度上提高检测的准确性,从而提高线缆的质量与产量。图像技术与图像处理技术作为机器视觉系统的两大,在高速生产的产线上图像技术决定了图像的质量,

药品灌装质量检测是制药过程的一个重要环节,是药品质量的可靠保证.针对大输液可见异物视觉检测的需求,研制出基于多视觉的大输液自动化检测识别系统.首先研究了图像的高速高可靠性预处理方法,有效消除由机械振动和跟踪引起的干扰.研究了以药液微小异物为目标的改进模糊细胞神经网络图像分割方法,揭示了液体中异物目标、微粒、气泡等产生机理,综合分析目标的形态特征、边缘轮廓、运行特征等,得到各种异物的类型特征以及在序列图像中的动态变化信息.,使用序列图像的目标特征。

西林瓶视觉检测设备 西林瓶瑕疵检测系统 西林瓶缺陷检测设备

西林瓶视觉检测设备采用多台高分辨率相机对西林瓶进行多角度检测，检测内容包括瓶口破损、气线、杂质、直径、斜肩、瓶底破损、异形等，检测速度大于每分钟300个。检测速度：高达60000瓶/小时

检测对象：新瓶、旧瓶、冰花瓶（可排除瓶身图案、花纹、字符等的图像干扰）

检测内容：瓶口、瓶身、瓶底、瓶内异物、异形瓶、残碱残液等不合格次瓶。

检测精度：3x3mm2（不透明缺陷）