势:可以有效避免因产线瓶子摆放位置高低不平引起的液位检测误差,当瓶子出现高低变化是,会自动跟随变化。
食品类酱油瓶液位检测案例:优势:可以一次检测多个瓶子的液位,整体提高检测效率。一组观察瓶子的上半部分(上半部分),另一组观察下半部分(下半部分)(见图1)。随着国家工业化脚步的加快,机器视觉行业逐渐成为一支新型产业力量,而欣维视觉经过多年发展,目前在机器视觉液位检测行业,拥有丰富的经验,可以准确、解决客户遇到的各种液位检测问题。
传统的特征选择算法基于多样本分析验证,而在实际应用中,人工操作只能提供少数训练样本,无法获取先验知识,不适用于样本较少的在线特征选择。改进了自适应特征选择算法,依据FISHER准则,提出了评价特征优劣的衡量标准,并对颜色特征以及纹理特征的重要性排序。传统的特征选择算法基于多样本分析验证,而在实际应用中,人工操作只能提供少数训练样本,无法获取先验知识,不适用于样本较少的在线特征选择。根据不同类别的标贴样本获取合适的特征子集,通过特征匹配,完成标贴内容的检测。经过现场检测,标贴匹配的检测准确率达到99.19%。
玻璃缺陷在线检测系统可以对生产线上的玻璃瓶进行在线质量控制,对尺寸及表面缺陷进行分析识别。在线检查包装在热收缩膜内的瓶子,大检测能力可达20包/分钟
工作原理
玻璃瓶缺陷检测系统解决方案基于2组6个摄像头和一个特殊的背光系统。一组观察瓶子的上半部分(上半部分),另一组观察下半部分(下半部分)(见图1)。而饮料瓶外观的好坏直接或间接影响到其内部饮料的质量,所以为了减少不合格品的数量,需要增加检测工序。每组的摄像机成角度设置以观察瓶子的整个侧壁表面。通过反复测试研究,这种配置可以获得具有佳对比度的高分辨率图像,以便检测玻璃瓶的所有典型缺陷。
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