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检测系统以每40秒检测一个车身的速度，检测三种类型的车身。系统将检测结果与人、从CAD模型中撮出来的合格尺寸相比较，测量精度为±0.1mm。 ROVER的质量检测人员用该系统来判别关键部分的尺寸一致性，如车身整体外型、门、玻璃窗口等。实践证明，该系统是成功的，并将用于ROVER公司其它系统列汽车的车身检测。 ⒋ 纸币印刷质量检测系统： 该系统利用图像处理技术，通过对纸币生产流水线上的纸币20多项特征（号码、盲文、颜色、图案等）进行比较分析，检测纸币的质量，替代传统的人眼辨别的方法。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为。辽宁机器视觉公司

汽车车身检测系统 英国ROVER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的100%在线检测，是机器视觉系统用于工业检测中的一个较为典型的例子，该系统由62个测量单元组成，每个测量单元包括一台激光器和一个CCD摄像机，用以检测车身外壳上288个测量点。汽车车身置于测量框架下，通过软件校准车身的精确位置。 测量单元的校准将会影响检测精度，因而受到特别重视。每个激光器/摄像机单元均在离线状态下经过校准。同时还有一个在离线状态下用三坐标测量机校准过的校准装置，可对摄像顶进行在线校准。辽宁机器视觉公司基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。

从二维图像提取三维信息；④序列图像分析和运动参量求值；⑤视觉知识的表示；⑥视觉系统的知识库等。 机器视觉***发现 编辑 机器视觉的阿喀琉斯之踵：据麻省理工《技术评论》报道，来自谷歌和OpenAI研究所的研究人员发现了机器视觉算法的一个弱点：机器视觉会被一些经过修改的图像干扰，而人类可以很容易地发现这些图像的修改之处。 [7] 机器视觉应用领域 编辑 机器视觉的应用主要有检测和 机器人视觉两个方面： ⒈ 检测：又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）

等机器视觉图像识别的应用。 【机器视觉特点】 ⒈摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像； ⒉零件的尺寸范围为2.4mm到12mm，厚度可以不同； ⒊系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测，并输出结果； ⒋针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以精确调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测； ⒌机器视觉系统分辨率达到2448×2048，动态检测精度可以达到0.02mm； ⒍废品漏检率为0； ⒎本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。

系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。 光源选型基本要素： 对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的**重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生比较大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。 亮度：当选择两种光源的时候，比较好的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。***，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够。辽宁机器视觉公司

流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。辽宁机器视觉公司

工作距离 (WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。 · CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。 · 这些因素必须采取一致的方式对待。如果在测量物体的宽度，则需要使用水平方向的 CCD 规格，等等。如果以英寸为单位进行测量，则以英尺进行计算，***再转换为毫米。 机器视觉镜头 参考如下例子：有一台 1/3” C 型安装的 CCD 摄像机（水平方向为 4.8 毫米）。物体到镜头前部的距离为 12”（305 毫米）。视野或物体的尺寸为2.5”（64 毫米）。换算系数为 1” = 25.4 毫米（经过圆整）。 FL = 4.8 毫米 x 305 毫米 / 64 毫米 FL = 1464 毫米 / 64 毫米 FL = 按 23 毫米镜头的要求 FL = 0.19” x 12” / 2.5” FL = 2.28” / 2.5” FL = 0.912” x 25.4 毫米/inch FL = 按 23 毫米镜头的要求辽宁机器视觉公司