视觉检测系统的软件设计

通常情况下图像处理的流程如图下图所示。首先需要通过标定系统所得到的系统内外参数和图像的畸变模型对图像进行校正和恢复，使其能够反映工件表面的实际情况。其次，在视觉测量精度要求不高的情况下，可以直接在图像采集过程所得到的原始图像的基础上进行测量；而在本系统中，对测量的精度要求较高，所以需要对原始图像进行滤波和增强等预处理㈣。最后就是对图像中关注的特征进行定位，进而测量所需要的特征量，这是整个测量过程的核心。为了提高测量精度，本文先采用Sobel边缘检测算法进行粗定位，再采用亚像素特征定位方法进行细位。

无纺布表面缺陷检测

检查对象：无纺布

典型缺陷：污点、节点、蚊虫、异物、油污、褶皱、纤维等；

检测宽度：可满足2600mm以上幅宽（可通过相机的组合满足不同的幅宽） 检测速度：可适应300m/min以上的车速；      

检测精度：0.2mm~1mm（取决于车速、材质以及相机数量）。

检测对象：纺织布料检测，棉纺异纤清除【QCROBOT-T02】

1.纺织布料材质在线鉴定，如棉纤维成熟度 绒毛鳞片结构分析 反射特性等 

2.合成纱线横截面分析、纱线结构分析

3.花纹识别，纹理分析比较

4.精准套色

5.实时监控产品质量、可检出纤维、纱线、织物. 棉结等织物疵点（色差、断线，缺经 、断纬 、轻微划伤 、吊经 、磨损，油斑 、水迹 ，断丝）

布匹检测系统主要应用于纺织行业中的各种布匹的生产缺陷检测以及布匹染印过程中出现的染印缺陷。缺陷主要包括：飞絮、蚊虫、脏点、断（错）经、断（错）纬、结头、漂白不匀等（根据国家的布匹检验标准，总共有超过50种以上的缺陷，这些缺陷将布匹分成不同档次）。印染过程中的缺陷包括：套印不准、偏色等。

检测对象：无纺布在线检测系统【QCROBOT-T03】

检测纺粘、水刺、热扎、化学粘合、热风等无纺布材料生产过程中布面缺陷与疵点检测 

无纺布生产线速度：800米/分钟 

检测幅宽：任何宽度（多相机）

 图像精度：0.1mm-0.5mm

检测内容：无纺布材料表面疵点（孔洞，熔点，亮点和昆虫等）

疵点缺陷识别尺寸：0.2mm*0.2mm

发现疵点处理办法：报警（根据手动设定），自动记录位置（卷长方向和宽度方向），自动判别疵点类型，自动保存疵点图片信息。

检测结果汇总：系统自动生成无纺布卷材质量报表和疵点分布图表。

工业零件形状尺寸的机器视觉检测系统的研究

在工业生产中，传统的检测技术需要众多的检测工人，不仅影响生产效率，而且带来不可靠因素。视觉检测技术克服了传统检测技术的缺点，它以检测的安全性、可靠性及自动化程度高等优点而得到广泛的应用，成为当今检测技术的研究热点之一。 机器视觉检测的主要过程为：首先采用CCD摄像机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。

图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如：面积、长度、数量、位置等。最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格／不合格等，极大的提高了工作效率和产品的质量。随着跨学科基础研究的不断深入，计算机性能的快速提高和其它视觉测量外围组件性价比的提高，基于机器视觉的精密检测技术必将会有更广阔的应用景。