黑龙江涂胶检测,黑龙江机器视觉系统-施努卡

由于之前涂胶检测都是用人工在荧光灯下检测,造成效率低、漏检高,而且无法进行数据保存,施努卡视觉系统,解决了客户一直以来的涂胶检测难题,形成了在线视觉检测,涂胶机器人进行喷涂的一体化流程,省时省力。
涂胶检测系统是配套在糊盒机上,对胶水厚薄和有无进行质量监控和检测的系统。该系统采用进口面阵CCD相机,通过光电传感器判定产品到位后,触发相机采集产品涂胶水部位的图像,对图像再进行一系列的分析和预处理后,得出判定结果,检测出胶水的有无等问题,并将有问题的图像保存下来供查看。同时,该检测系统可以实时显示胶水部位的图像信息,用户可以通过系统界面随时观察胶水的涂抹情况,出现问题及时采取纠正措施,减少废品输出。

特点及应用:
涂胶检测系统具有检测精确、运行稳定、操作方便等特点,能广泛用于药品包装、化妆品包装、食品包装等印刷品的糊盒过程,监控胶水的涂抹质量,及时发现问题及时采取补救措施,有效降低废品率。
机器视觉则是主要是指工业领域视觉的应用研究。它通过在工业领域将图像感知、图像处理、控制理论与软件、硬件紧密结合,并研究解决图像处理和计算机视觉理论在实际应用过程中的问题,以实现高效的运动控制或各种实时操作。
统计模式识别:在二维图像分析和识别上,目的是为了实现非接触时自动检测和机器人导引。
Robert基于积木玩具开创了以理解三维场景为目地的三维机器视觉研究。
参与麻省理工学院(MIT)人工智能(atificial intelligence)实验室机器视觉理论、算法、系统设计研究的David Marr教授提出了不同于Roberts积木式分析方法的计算视觉(computational vision)理论。
视觉是一个信息处理系统,对此系统研究应分为3个层次:计算机理论层(computational level)、算法与表示层(algorithemic\reopresentational level)和物理实现层(implementation level)。