目视检查

结合照明、图像和数据处理，实现了视力检查系统可以检测和监控生产过程和产品外观损坏情况，保证产品的高质量。目视检测在许多领域得到了广泛的应用汽车，低压电气，dota2雷竞技，精密电子产品和其他领域。凭借多年的经验和丰富的专业知识，L竞技可以根据您的需求设计完整的视觉检查解决方案。

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视觉检测系统是工业自动化生产的产物。在现代工业自动化生产中，它涉及到广泛的检验、测量和零件识别应用，如汽车零部件尺寸检测和自动装配完整性检测、电子装配线组件自动定位、饮料瓶盖印刷质量检测、产品包装上的条形码和字符识别。这类应用的共同特点是连续批量生产，对外观质量要求较高。这种重复性高、智能化程度高的工作，通常只能通过人工检查来完成。我们经常看到数百甚至数千名检查工人在一些工厂的现代化装配线后面执行这一过程。虽然工厂增加了巨大的人工成本和管理成本，但仍然不能保证100%的检验通过率，在今天的企业竞争中甚至连0.1%的缺陷都不允许。在某些情况下，如小尺寸的精确快速测量、形状匹配、颜色识别等，人眼无法连续稳定地执行，其他物理量传感器也难以使用。这时，人们开始考虑将计算机对结果的快速性、可靠性和再现性与人类视觉的高度智能和抽象能力相结合，从而逐渐形成了一门新的学科——视觉检验。

视觉检测是研究利用计算机模拟生物的宏观视觉功能的科学技术。通俗地说，就是用机器而不是眼睛进行测量和判断。首先，利用CCD相机将摄入的目标转换为图像信号，再将其传输到专用图像处理系统，并根据像素分布、亮度、颜色等因素将其转换为数字化信号;图像系统对这些信号进行各种操作，提取目标的特征，如:面积、长度、数量、位置等。最后根据预先设定的公差和其他条件输出结果，如:尺寸、角度、偏移量、数量、通过/失败、存在/缺席等。目视检查具有自动化、客观性和非接触性的特点。与一般的图像处理系统相比，视觉检测强调识别和判断，以及在工业现场环境中的可靠性。

目视检查是一个相当迅速发展的研究领域。从20世纪50年代开始，人们开始研究二维图像的统计模式识别。在20世纪60年代，Roberts开始研究3D目视检查。在20世纪70年代中期，麻省理工学院人工智能实验室正式开启了“视觉检验”课程，研究开始在20世纪80年代全球繁荣，目视检查已蓬勃发展，新的概念，新的理论继续出现。今天，目视检查仍然是一个非常活跃的研究领域，相关学科包括：图像处理，计算机图形，模式识别，人工智能，人工神经网络等。

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