Principio de separación de colores de la visión artificial

Los sistemas de inspección por visión artificial suelen utilizar cámaras CCD (dispositivo de carga acoplada) para capturar imágenes de inspección y convertirlas en señales digitales, y luego utilizan tecnología avanzada de software y hardware para procesar las señales digitales de las imágenes y obtener los valores característicos necesarios para varias imágenes de destino y, sobre esta base, se realizan varias funciones como el reconocimiento de patrones, el cálculo de coordenadas y los mapas de distribución en escala de grises.

La característica del sistema de visión artificial es que puede mejorar la flexibilidad y la automatización de la producción. En algunos entornos de trabajo peligrosos que no son adecuados para la operación manual o situaciones donde la visión artificial no puede cumplir con los requisitos, la visión artificial a menudo se utiliza para reemplazar la visión artificial.

Además, en los procesos de producción industrial a gran escala, los sistemas de visión artificial pueden detectar la calidad del producto significativamente más rápido y con mayor precisión que los métodos manuales, lo que puede mejorar en gran medida la eficiencia y la automatización de la producción. Además, los sistemas de visión artificial facilitan la integración de la información y son la tecnología básica para realizar la automatización industrial moderna.

Tres funciones principales de la aplicación del sistema de visión artificial

1. Inspección visual: comprobar si hay problemas de calidad en los productos en la línea de producción. Este es también el enlace que más reemplaza. mano de obra. Por ejemplo, inspección de obleas semiconductoras en la industria electrónica, inspección de rayones en la superficie en la industria manufacturera, inspección de calidad de impresión de paneles en la industria automotriz, inspección de diferencias de color en la industria de la impresión, inspección de defectos en el empaque de frascos de medicamentos en la industria médica, inspección de apariencia del empaque en la industria alimentaria, etc.

2. Reconocimiento visual: El reconocimiento utiliza el posicionamiento por visión artificial para procesar, analizar y comprender imágenes para identificar diferentes patrones de objetivos y objetos. Puede rastrear y recopilar datos y se usa ampliamente en autopartes, alimentos, medicinas y otros campos. Por ejemplo, distribución de materiales, clasificación, escaneo de códigos de barras en el proceso de producción industrial y clasificación rápida en la industria de la logística.

3. Posicionamiento visual: El posicionamiento visual requiere que el sistema de visión artificial encuentre de manera rápida y precisa las piezas que se están probando y confirme su posición, utilice la visión artificial para posicionar los materiales de carga y descarga y guíe el robot. brazo para agarrar con precisión. Por ejemplo, en el campo del embalaje de semiconductores, el equipo necesita ajustar el cabezal de recogida en función de la información de posición del chip obtenida mediante visión artificial, recoger el chip con precisión y unirlo.