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貴州CCD自動定位對位系統(tǒng)生產(chǎn)

來源: 發(fā)布時間:2022-05-22

    這是三個定位點,圖形旋轉(zhuǎn)也不影響識別?,F(xiàn)在常見的二維碼是OR二維碼(OR是一種碼制),我們便以它為例。我們看一個二維碼,較早看到的當(dāng)然是幾何圖形。這些圖形中,藏了不少重要的“部件”。首先,OR二維碼的三個“角”上有三個方塊,它叫位置探測圖形。有了這三個點,不管是從哪個方向讀取二維碼,信息都可以被識別。即使將二維碼圖形旋轉(zhuǎn),也可以識別。也許你會問,為什么不是四個角上都有方塊呢?事實上,是可以設(shè)更多的點,但幾何知識告訴我們,3點就可以確定一個平面,節(jié)省出的一個角可以嵌入更多信息。另外,二維碼上還有一些圖形混雜在幾何圖形中,是肉眼看不出來的,比如定位圖形和分隔符。定位圖形就是圖中連接三個位置探測圖形之間的兩根“線”,它的作用是決定二維碼符號中模塊的坐標,而分隔符的作用是將位置探測圖形與符號的其余部分分開。也就是說,通過掃描能讀取的數(shù)據(jù)信息在二維碼中的位置是由定位圖形和分隔符決定的。還有兩個圖形肉眼也難以發(fā)現(xiàn),位于左下角位置探測圖形上面的是“版本信息”,每個二維碼都有一個版本號,我們常說的、;包圍在三個位置探測圖形周邊的則是“格式信息”,這指的是這個二維碼采用的編碼格式。視覺系統(tǒng)優(yōu)劣的關(guān)鍵取決于什么?貴州CCD自動定位對位系統(tǒng)生產(chǎn)

    平面條紋光源使用平面條紋式照明,通過反射的光線相互干涉而形成明暗相間的干涉直條紋,當(dāng)檢測物體表面有凹凸不平時,由于光程變化使得部分直條紋產(chǎn)生形變,以此來檢測元件表面的凹凸點及細小缺陷問題。平面條紋光源可很好的彌補同軸光源難以檢測的凹凸點及細小缺陷不明顯的短板,適用于反光物體、膜材、五金件、玻璃上的凹凸點及細小缺陷的檢測。在實際應(yīng)用中,平面條紋光源以其獨特的發(fā)光原理,有著無可替代的成像優(yōu)勢。從上述案例中可以得知,只有根據(jù)產(chǎn)品的檢測需求以及產(chǎn)品的自身特性來選擇合適的光源,才能得到好的光學(xué)方案。隨著光源的種類不斷增多,在保證成像質(zhì)量的同時也朝著節(jié)省空間與成本的方向發(fā)展,同時很多檢測上的疑難點得到了解決與改善。在機器視覺檢測系統(tǒng)中,正確選用適合的光源,不僅可以有效提升成像對比度、保證圖像均勻性,同時還可降低算法難度,大幅提升了檢測效率,使得檢測化繁為簡,更具性價比。 昆明AOI系統(tǒng)開發(fā)介紹了機器視覺的概念和機器視覺的組成,闡述了機器視覺技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀。

    和數(shù)據(jù)信息混在一起編入二維碼的還有糾錯碼信息。這是因為當(dāng)我們對二維碼進行掃描時,不能保證掃的每一位信息都正確,這就需要依賴糾錯碼信息了。此外,二維碼中還藏著非常重要的校正圖形。當(dāng)二維碼遭到污染或者破壞時,校正圖形保證了沒有被破壞的信息仍然可以被識別。也就是說,我們掃描讀出的信息在二維碼中備份了很多份。“即使二維碼的損毀面積高達50%,信息仍然可以讀取?!边@也就是我們對著一個二維碼掃描時,不需要只掃描整個圖形,而只對著圖形的某一個部分,就可能成功獲取信息的原因。在我們用光電掃描器或者手機智能終端的掃描軟件進行掃描時,其實是一個解碼的過程,解碼恰恰是編碼的逆過程。具體說來,是位置探測圖形定位二維碼的區(qū)域,根據(jù)二維碼的編碼格式信息和糾錯碼,對數(shù)據(jù)進行解讀。如果編碼時經(jīng)過加密處理,解碼時則需要加密時的密鑰信息。

    黑色表示二進制的“1”,白色表示二進制的“0”“我們之所以對二維碼進行掃描能讀出那么多信息,就是因為這些信息被編入了二維碼之中?!秉S海平說,“制作二維碼輸入的信息可以分成三類,文本信息,比如名片信息;字符信息,比如網(wǎng)址、電話號碼;還有圖片信息,甚至還可以包括簡短的視頻?!睌?shù)據(jù)信息是怎么被編入的呢?信息輸入后,首先要選擇一種信息編碼的碼制。現(xiàn)在常見的二維碼都是以QR碼作為編碼的碼制。QR碼是矩陣式二維碼,它是在一個矩形空間內(nèi),通過黑、白像素在矩陣中的不同分布,來進行編碼的。我們知道電腦使用二進制(0和1)數(shù)來貯存和處理數(shù)據(jù),而在二維碼中,用黑白矩形表示二進制數(shù)據(jù)我們?nèi)庋勰芸吹降暮谏硎镜氖嵌M制“1”,白色表示二進制的“0”,黑白的排列組合確定了矩陣式二維條碼的內(nèi)容,以便于計算機對二維碼符號進行編碼和分析。 AOI系統(tǒng)集成技術(shù)包含哪些?

    引導(dǎo)還可用于與其他機器視覺工具進行對位,這是機器視覺一個非常強大的功能。因為在生產(chǎn)過程中,元件可能是以未知的方向呈現(xiàn)到相機面前的。通過定位元件,并將其他機器視覺工具與該元件對位,機器視覺能夠?qū)崿F(xiàn)工具自動定位。這涉及到元件關(guān)鍵特征的定位,以確??ǔ?、Blob、邊線或其他視覺軟件工具的精確定位,進而讓它們能夠與元件正確互動。這種方法讓制造商能夠在同一生產(chǎn)線上生產(chǎn)多種產(chǎn)品,從而減少了檢驗過程中用于保持元件位置的昂貴硬膜的需要。有時,引導(dǎo)還需要進行幾何圖案匹配。圖案匹配工具在保證每次可靠定位元件的同時,還必須能夠應(yīng)對較大的對比度和光線變化,以及尺度變化、旋轉(zhuǎn)和其他因素。這是因為,圖案匹配所獲取的位置信息必須能夠讓其他機器視覺軟件工具與元件精確對位。 外觀缺陷檢測中如何打光?昆明視覺檢測系統(tǒng)價格

機器視覺相比于人工的優(yōu)勢有哪些?貴州CCD自動定位對位系統(tǒng)生產(chǎn)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具通常用于確定零件的存在或圖像中的物體是好是壞。這些工具屬于一組稱為圖像分類器的算法,從基于實例的分類器(如k-nearestneighbor(k-NN))到?jīng)Q策樹分類器。在JasonBrownlee2013年11月的《機器學(xué)習(xí)算法之旅》(ATourofMachineLearningAlgorithms)中可以找到不同類型分類器的圖表。其中許多可以用于機器視覺應(yīng)用程序。MVTecSoftware已經(jīng)在其HALCON軟件包中提供了預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(SVM)、高斯混合模型(GMM)和k-NN分類器。需要注意的是,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練從無到有,每一個錯誤類別都需要幾十萬張樣本圖像才能獲得有效的識別結(jié)果。 貴州CCD自動定位對位系統(tǒng)生產(chǎn)

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