现代工业自动化生产中涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用,如汽车零配件批量加工的尺寸检查和自动装配的完整性检查、电子装配线的元件自动定位、IC上的字符识别等。通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的,但在某些特殊情况下,如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等,依靠肉眼根本无法连续稳定地进行,其它物理量传感器也难以胜任。人们开始考虑用CCD照相机抓取图像后送入计算机或**的图像处理模块,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此产生了机器视觉测试技术的概念。 目前汽车轮毂企业在轮毂类型识别和检测方面,采取人工识别的方式。然而人工识别效率低、准确率低、成本高,不能满足生产需求。 台州轮毂分拣系统采用机器视觉技术,综合图像处理、模式识别等相关方法,实现轮毂的轮廓及内部形状特征进行轮毂型号的识别,为后续自动化生产线提供可靠的数据信息。 台州轮毂分拣系统性能指标 1,可实现在线式自动识别轮毂类型; 2,对外提供数据接口,可以与ERP系统无缝集成;3,自动生成报表,汇总轮毂种类信息; 4,检测速度 1S/个; 5,整个程序运行效率较高,识别准确率在99%以上。