舟山智能货运托盘自动上料机

    观察火花：电器的触点在闭合、分断电路或导线线头松动时会产生火花，因此可以根据火花的有无、大小等现象来检查电器故障。例如，正常紧固的导线与螺钉间发现有火花时，说明线头松动或接触不良。电器的触点在闭合、分断电路时跳火说明电路通，不跳火说明电路不通。控制电动机的接触器主触点两相有火花、一相无火花时，表明无火花的一相触点接触不良或这一相电路断路；三相中两相的火花比正常大，别一相比正常小，可初步判断为电动机相间短路或接地；三相火花都比正常大，可能是电动机过载或机械部分卡住。在辅助电路中，接触器线圈电路通电后，衔铁不吸合，要分清是电路断路还是接触器机械部分卡住造成的。可按一下启动按钮，如按钮常开触点闭合位置断开时有轻微的火花，说明电路通路，故障在接触器的机械部分；如触点间无火花，说明电路是断路。动作程序：电器的动作程序应符合电气说明书和图纸的要求。如某一电路上的电器动作过早、过晚或不动作，说明该电路或电器有故障。另外，还可以根据电器发出的声音、温度、压力、气味等分析判断故障。运用直观法，不但可以确定简单的故障，还可以把较复杂的故障缩小到较小的范围。 视觉表面缺点检测系统基本组成主要包括图像获取模块、图像处理模块图像分析模块、数据管理及人机接口模块。舟山智能货运托盘自动上料机

    图像分析模块主要涉及特征提取、特征选择和图像识别。特征提取的作用是从图像像素中提取可以描述目标特性的表达量，把不同目标间的差异映射到低维的特征空间，从而有利于压缩数据量、提高识别率。表面缺点检测通常提取的特征有纹理特征、几何形状特征、颜色特征、变换系数特征等，用这些多信息融合的特征向量来区可靠地区分不同类型的缺点；这些特征之间一般存在冗余信息，即并不能保证特征集是比较好的，好的特征集应具备简约性和鲁棒性，为此，还需要进一步从特征集中选择更有利于分类的特征，即特征的选择。图像识别主要根据提取的特征集来训练分类器，使其对表面缺点类型进行正确的分类识别。数据管理及人机接口模块可在显示器上立即显示缺点类型、位置、形状、大小，对图像进行存储、查询、统计等。 舟山智能货运托盘自动上料机为了检测出所有需要的特征，需要不断地调整光源和相机的参数。

    电气设备的维修方法与实践5．先清洁后维修对污染较重的电气设备，先对其按钮、接线点、接触点进行清洁，检查外部控制键是否失灵。许多故障都是由脏污及导电尘块引起的，一经清洁故障往往会排除。6．先电源后设备电源部分的故障率在整个故障设备中占的比例很高，所以先检修电源往往可以事半功倍。7．先普遍后特殊因装配配件质量或其他设备故障而引起的故障，一般占常见故障的50%左右。电气设备的特殊故障多为软故障，要靠经验和仪表来测量和维修。8．先**后内部先不要急于更换损坏的电气部件，在确认**设备电路正常时，再考虑更换损坏的电气部件。9．先直流后交流检修时，必须先检查直流回路静态工作点，再交流回路动态工作点。10．先故障后调试对于调试和故障并存的电气设备，应先排除故障，再进行调试，调试必须在电气线路速的前提下进行。

    随着工业自动化水平的迅速提高以及制造业信息化大趋势的推动，企业对自动化的要求越来越高；工业领域生产线上种类繁多的控制设备和过程监控装置的普及应用，使得工业控制软件的重要作用愈加明显。自动化已成为我们生产中不可逆的发展趋势，在它的实现过程中，自动化控制软件将是生产的大脑，通过它们，对生产线的每一个环节都进行稳定的运行控制，使工业生产良品率及生产效率都保持较高的水准。自动化控制软件是自动化生产的设备的大脑，通过它们来进行生产控制。随着全球近年来以发展中国家为首的制造业转型，将进一步推动自动化软件市场的发展。近年来，我国工控行业在国家政策扶持、人力成本上升、技术实力偏低等众多因素的刺激下，积极进行产业转型升级，在电力、水力、石化、医药、汽车、航天等工业领域都有涉及。2011年，我国工控市场规模是1952亿元，预计到2015年将增长到3875亿元，市场前景十分可观。 产品表面缺点检测属于机器视觉技术的一种.

由光源构成的照明系统按其照射方法可分为明场照明与暗场照明、结构光照明与频闪光照明。明场与暗场主要描述相机与光源的位置关系，明场照明指相机直接接收光源在目标上的反射光，一般相机与光源异侧分布，这种方式便于安装；暗场照明指相机间接接收光源在目标上的散射光，一般相机与光源同侧分布，它的优点是能获得高对比度的图像。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的3维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 用机器视觉检测方法可以**提高生产效率和生产的自动化程度。舟山智能货运托盘自动上料机

机器视觉系统的优势在于提高生产的产品质量和生产线自动化程度。舟山智能货运托盘自动上料机

近年来有一些新的研究手段如神经网络、遗传算法和小波方法等被引入到图像分割的阈值选取中[65-69]，其效果仍在探索之中。

虽然有许多图像分割的方法，这些算法的共性问题在于分割精度与抗噪性的矛盾，同时，高实时性处理算法的研究远远滞后于通用图像处理算法的研究，应用于实际生产中的一些算法在准确性、实时性和可操作性上也还存在较大的困难。至今，图像分割算法大都是针对具体问题所提出的，虽然每年都有新的图像分割算法提出，但是并没有一种通用的算法能适用于所有的图像分割处理。

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