供應信息
一
、篩選物件基本流程
步驟
1.
先確認篩選物件、尺寸規格、實際量測尺寸
步驟
2.
確認篩選項目，選擇適合機型
依實際樣品判斷
步驟
3.
選擇適合的光源，進行物件取像教導
依實際樣品教導
步驟
4.
人機設定
定位設定、轉速調整
步驟
5.
將不良品做記號備用
方便目測分辨不良品
步驟
6.
先行靜態測試
測試良品與不良品是否教導正確
步驟
7.
實際運轉、觀看良率是否正常
運轉中隨機放不良品進去，觀看不良品是否有排出
機器視覺技術是計算機學科的一個重要分支，自起步發展至今，機器視覺已經有20多年的歷史，其功能以及應用范圍隨著工業自動化的發展逐漸完善和推廣。
20世紀50年代開始研究二維圖像的統計模式識別。
60年代Roberts開始進行三維機器視覺的研究。
70年代中，MIT人工智能實驗室正式開設“機器視覺”課程。
80年代開始，開始了全球性的研究熱潮，機器視覺獲得了蓬勃發展，新概念、新理論不斷涌現。
現在，機器視覺仍然是一個非常活躍的研究領域，與之相關的學科涉及：圖像處理、計算機圖形學、模式識別、人工智能、人工神經元網絡等。
2. 篩選精度
大部分人認為提高精度的話一定要提高相機配置，實際上精度也會受到燈光以及鏡頭得影響。 多數業者會建議你購買高精度相機，以提升檢測時的精度，但很多時候，適當的燈源及鏡頭就能達到客戶需求，況且別忘了高精度的相機也會增加計算機處理時間而影響檢測速度。
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