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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多年的曆史，其功能以及應用範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、新理論不斷湧現。

　　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。

一、檢測對象：密封圈

(O

型圈

)

，汽車油封等，

二、可檢測內容有：

?

產品出現的混料情況；

?

能夠檢測出兩端麵出現缺料、裂縫等；

?

能夠檢測出分模麵的毛邊毛刺等缺陷；

?

可實現

360

度檢測內外側缺陷；

?

可根據客戶要追加尺寸檢測項目。

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

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