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軸承是機械行業中非常重要且應用十分廣泛的轉動部件,其生產批量大、精度要求高。但目前,我國大多數軸承生產廠家在軸承尺寸的檢測方面還是依靠機械式、光學式等測量儀器,不能做到**的檢測比例和“零廢品率”的檢測目標,人工檢驗易產生視覺疲勞,因此檢測效率低、精度低,應用范圍窄。 近年來,各生產企業通過技術改造,使軸承生產上采用了自動化單機或自動化生產線,并向現代化邁進,但唯有表面缺陷檢測與剔除仍采用人
現代工業自動化生產中涉及到各種各樣的檢驗、生產監視和零件識別應用,如汽車零配件批量加工的尺寸檢查和自動裝配的完整性檢查、電子裝配線的元件自動定位、IC上的字符識別等。通常這種帶有高度重復性和智能性的工作是由肉眼來完成的,但在某些特殊情況下,如對微小尺寸的精確快速測量、形狀匹配以及顏色辨識等,依靠肉眼根本無法連續穩定地進行,其它物理量傳感器也難以勝任。人們開始考慮用CCD照相機抓取圖像后送入計算機
目前中國制造業產業規模巨大,但大多數企業存在著自主創新能力弱、產業結構不合理、資源浪費多等問題,處在附加**較低的環節,在**市場的競爭能力有限。 隨著“劉易斯拐點”的到來,原有的粗放型成長模式難以為繼,企業的生存發展面臨嚴峻挑戰。需盡快進行產業升級,提升企業競爭力。目前國家正在大力推動兩化融合,調整優化經濟結構,可以說中國的制造業轉型從內在需要到國家重視、到產業環境都已經具備了良好的基礎,在這
自動化視覺檢測已經成為現代計算機集成制造系統中較其重要的組成部分。在生產制造中,涉及到各種各樣的檢驗、生產監視及零件識別應用,視覺檢測往往是不可缺少的環節。機器視覺系統一般采用CCD或CMOS照相機攝取檢測圖象,并轉化為數字信號,再采用**的計算機硬件與軟件技術對圖象數字信號進行處理,從而得到所需要的各種目標圖象特征值,并由此實現零件識別或缺陷檢測等多種功能,然后再根據其結果進行相應的自動化流程
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