Blob檢測根據(jù)上面得到的處理圖像，根據(jù)需求，在純色背景下檢測雜質(zhì)，并且要計算出的面積，以確定是否在檢測范圍之內(nèi)。因此圖像處理軟件要具有分離目標，檢測目標，機器視覺算法，并且計算出其面積的功能。Blob分析（Blob Analysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析，該連通域稱為Blob。經(jīng)二值化（Binary Thresholding）處理后的圖像中可認為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標，并可計算出目標的數(shù)量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關斑點間的拓撲結(jié)構(gòu)。在處理過程中不是采用單個的像素逐一分析，而是對圖形的行進行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼(RLE）來表示相鄰的目標范圍。這種算法與基于象素的算法相比，大大提高處理速度。



視覺處理器視覺處理器集采集卡與處理器于一體。以往計算機速度較慢時，采用視覺處理器加快視覺處理任務。采集卡傳輸圖像到存儲器，進而計算分析。當前主流配置的PLC，且配置較高，視覺處理器已經(jīng)幾乎退出市場。機器選型編輯在機器視覺系統(tǒng)中，獲得一張高質(zhì)量的可處理的圖像是至關重要。系統(tǒng)之所以成功，溫州機器視覺，首先要保證圖像質(zhì)量好，特征明顯。一個機器視覺項目之所以失敗，大部分情況是由于圖像質(zhì)量不好，特征不明顯引起的。要保證好的圖像，必須要選擇一個合適的光源。



⒈ 基于機器視覺的儀表板總成智能集成測試系統(tǒng)EQ140-Ⅱ汽車儀表板總成是中國某汽車公司生產(chǎn)的儀表產(chǎn)品，儀表板上安裝有速度里程表、水溫表、表、電流表、信號報等，機器視覺系統(tǒng)，其生產(chǎn)批量大，出廠前需要進行一次質(zhì)量終檢。檢測項目包括：檢測速度表等五個儀表指針的指示誤差；檢測24個信號報和若干照明9燈是否損壞或漏裝。一般采用人工目測方法檢查，機器視覺公司，誤差大，可靠性差，不能滿足自動化生產(chǎn)的需要。基于機器視覺的智能集成測試系統(tǒng)，改變了這種現(xiàn)狀，實現(xiàn)了對儀表板總成智能化、全自動、、快速質(zhì)量檢測，克服了人工檢測所造成的各種誤差，大大提高了檢測效率。



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