韩国视觉检测设备企业-汉特士CCD视觉检测设备厂家

我司自主研发汉特士三维测量H3DScan软件已成功应用。目前，我国已成为机器视觉发展活跃的地区之一。真正工业领域的广泛应用起步于十几年前，目前行业正处于快速发展期，存在很大的发展空间。具体表现为行业市场容量在快速增长、应用领域逐渐扩大，从业企业数量也在快速增加。

在欧美等发达工业国家，随着对生产效率、生产质量以及生产成本控制要求的不断提高，传统的二维机器视觉技术已经难以满足要求，3D机器视觉技术已经成为制造行业的一个发展趋势。

从产业竞争角度来看，本土企业还是以代理商为主，自身业务技术含量不高，产品主要偏低端应用，技术空缺。领域目前被国际厂商垄断，国内企业普遍缺乏竞争力。虽然中国本土的机器视觉技术发展尚不成熟，但是中国市场对于机器视觉系统的需求却不断加深。劳动力成本提高、产品品质要求提高、以及生产率提高构成了行业对3D机器视觉技术需求驱动力的主要来源。

工业4.0风潮的兴起，对制造系统在质量的前提下的生产效率、生产速度、生产灵活性提出了新的要求，这也带动了在制造系统中对机器视觉设备需求大幅增温；从技术的角度，低速低精度低效率的离线检测向在线高速高精率的可视化检测转化则是低端领域对接工业4.0智能化生产的关键所在之一，而且在一个3D空间制造系统的质量是一个3D的检测手段，这也是3D在线高精机器视觉技术的用武之地。

机器视觉技术在工业应用上的范畴很广，包含机器人手眼校正、特征识别、安全保障、定位预测、人机互动、视觉检测等等；如今大多的视觉检测仍停留在二维时代，未来将渐渐被3D取代。机器视觉检测在生产线上的功能包括如物件取放、航位推算、功能防错、实时测量等。3D视觉系统因为是在3D空间工作，可实现的功能愈来愈全面，性能也越来越可靠；而二维视觉系统将客观存在的3D空间压缩至二维空间，而且性能由于环境光、零件颜色等各种因素在实际使用中并不可靠。正因为此，3D视觉检测在工业应用上的需求正在火速攀升。

二维机器视觉检测系统利用有限的照明条件，获取被测物体的二维灰度图像，并通过灰度图像中的对比度进行相关应用的判断。可以想见，如果零件颜色出现变化，或者零件的几何形态发生变化、或者制造系统所在工厂的照明条件发生变化等等，其判断的可靠性都会大打折扣。而3D视觉系统通过几何或者物理原理，利用非接触式的光学成像技术辨别被测物体的空间立体位置，被测物体会被转换成3D点集，3D视觉检测系统进行的判断都是基于3D点集，从而避免了由于二维机器视觉受到外在因素影响检测可靠性的问题，这也是欧美日本等发达工业国家在制造系统中使用3D视觉系统已经成为趋势的原因。

机器视觉应用领域已经渗透到各行各业，包括电子、制造、印刷、汽车、医疗、五金、食品等，随着3D机器视觉检测技术性能的不断提高，3D机器视觉系统将更加广泛的用于新能源汽车的制造，安全系统的监控、跟踪以及航天军事方面的卫星遥感、景物识别等。

表面缺陷检测如何克服现代工艺生产需要
传统的工业生产制造，由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷，这种方法由于人工的限制和技术的落后，不仅检测产品的速度慢、效率低下，而且在检测的过程中容易出错，从而导致了检测结果的不。

当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。

产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理、计算、终进行实际检测、控制和应用。产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分，其检测的准确程度直接会影响产品终的质量优劣。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂产品的生产与制造业智能自动化的发展。

机器视觉智能检测系统应用表面缺陷检测系统，提高了检测的准确度和效率。那么，在进行产品表面检测之前，有几个步骤需要注意。，要利用图像采集系统对图像表面的纹理图像进行采集分析；第二，对采集过来的图像进行一步步分割处理，使得产品表面缺陷能像能够按照其特有的区域特征进行分类；第三，在以上分类区域中进一步分析划痕的目标区域，使得范围更加的准确和。通过以上的三步处理之后，产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认，这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。

CCD视觉检测中图像分割的原理与方法
由于对图像处理要求的不同，CCD视觉检测图像处理方法多种多样，主要有图像变换、图像增强、图像锐化、图像分割与特征提取等多种方法。CCD视觉检测图像分割是图像处理技术的基本方法之一，可应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。CCD视觉检测图像分割是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理，没有正确的分割就不可能有正确的识别。今天，CCD视觉检测为您简析图像分割的基本原理和处理方法。

图像处理软件平台

　　CCD视觉检测分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面。在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量，其本质是将像素进行分类，分类的依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。

　　通常CCD视觉检测按两种原则进行图像分割：一是基于点相关的分割技术，即依据各个像素点的灰度不连续性进行分割；二是基于区域相关的分割技术，即依据同一区域内具有相似的区域或组织特征寻求不同区域之边界。依据这两条原则，CCD视觉检测分割方法分为基于直方图、基于边缘、基于区域和边缘分割等方法。

　　CCD视觉检测分割主要有两种方法：一是鉴于度量空间的灰度阈值分割法。CCD视觉检测是根据图像灰度直方图来决定图像空间域像素聚类，但CCD视觉检测只利用了图像灰度特征，并没有利用图像中的其它有用信息，使得分割结果对噪声十分敏感。二是空间域区域增长分割方法。它是对在某种意义上如灰度级、组织、梯度等具有相似性质的像素连通集构成分割区域。该方法有很好的分割 效果，但缺点是运算复杂，处理速度慢。其它的方法还有如边缘追踪法、锥体图像数据结构法、标记松弛迭代法、基于知识的分割方法等等。

图像分割

图像分割+阈值法

　　一般简单图像的分割，用灰度阈值分割法就足够了。灰度阈值分割法是一种基本区域的技术，这种方法是把每一个像素的灰度值与一个阈值进行比较，根据CCD视觉检测是否超过该阈值而将该像素归于两类中的一类，其关键在于阈值的计算与选取。目前大部分CCD视觉检测系统都采用LED做为外部光源，实际上当外部光源照明不均匀、有突变噪音或者背景灰度变化比较大时，整幅图像分割将没有适合的单一阈值，因为单一的阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况。这时可对图像按照坐标分块，对每一个块分别选取一个阈值进行分割，这种与坐标相关的阈值称为动态阈值法。这类算法的时间复杂度和空间复杂度比较大，但是抗噪音能力较强，对采用全局阈值不容易分割的图像有比较好的效果。动态阈值的选取比较简单的法则是，对每个像素确定以它为中心的一个邻域窗口，计算窗口内像素的大值和小值，然后取它们的均值作为阈值。

　　CCD视觉检测机器视觉行业十余年，对于图像处理技术有着丰富的经验，我们研发产品的二维、三维测量(CCD视觉检测/定位，连接器/接插件检测，高速冲压检测)；产品颜色、外观的检测与识别（表面缺陷检测，颜色识别，线材/线束安装次序检测，字符条码二维码检测）； 软件配合自动化设备的机器视觉(载带高速冲压检测，全自动视觉检测包装机，光学选钉机)； 研发、设计、制造非标自动化机器；条码识别、字符识别、缺陷检测、焊点检测、可实现您几乎所有的图像处理需求，欢迎前来咨询选购。