磁瓦表面缺陷检测采用机器视觉自动化检测
机器视觉检测系统主要由光源系统、图像采集设备、图像处理系统和执行机构组成。图像采集设备与磁瓦是非接触的，对磁瓦自身生产设备没有影响，而且采用高帧率设备和图像处理算法可以---提高检测速率。另外计算机可以对图像处理后提取的缺陷进行分类，既可以达到检测的目的，也可以对缺陷类型进行统计分析，为改进生产工艺提供帮助。
工业自动化为什么要使用机器视觉检测系统？
准确性和重复性，磁材缺陷检测分选机价格，由于人眼有物理条件的约束，机器视觉检测系统在准确性上就有明显的优点。即使人眼依靠放大镜或显微镜来检测提高，机器仍然会准确，因为它的精度能够达到千分之一英寸。机器可以以相同的方法把同一个产品一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦。与此相反，人眼每次检测产品时都会有细微的不同，即使产品时完全相同的。
机器视觉检测技术的---—图像处理技术
图像预处理：对于采集到的数字化的现场图像，由于受到设备和环境因素的影响，磁材缺陷检测分选机，往往会受到不同程度的干扰，磁材智能检测分选装备厂，如噪声、几何形变、彩色失调等，磁材缺陷检测分选机厂商，都会妨碍接下来的处理环节。为此，必须对采集图像进行预处理。常见的预处理包括噪声消除、几何校正、直方图均衡等处理。通常使用时域或频域滤波的方法来去除图像中的噪声；采用几何变换的办法来校正图像的几何失真；采用直方图均衡、同态滤波等方法来减轻图像的彩色偏离。总之，通过这一系列的图像预处理技术，对采集图像进行“加工”，为体机器视觉应用提供“---”、“更有用”的图像。
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