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基于机器视觉的缺陷检测应用例子
随着工业制造的不断发展和人工智能的兴起，各行业对产品质量的要求越来越高，机器视觉也受到广大用户的青睐。这主要是因为人工检测难以适应目前市场的发展，与人们对质量的要求相比，机器视觉具有检测精度高、检测速度快、准确度高、安全可靠、可24小时连续工作等诸多优于人工检测的优点。接下来，四川远景达例举四个行业应用来说明机器视觉缺陷检测。
1. 在汽车安全方面的应用
对于大多数人来说，在驾驶过程中判断紧急情况仍然是主观的思维和意识。随着安全事故的频繁发生，安全的概念引起了人们的广泛关注。数字化已成为汽车安全监控系统的主流。
2. 在零件检测中的应用
缺陷检测机器视觉检测可以轻松处理汽车零部件、连接器等金属零部件生产的质量控制。通过图像处理，可以发现金属表面的划痕、凹凸、脏污、指纹等缺陷，引导机械传动系统剔除缺陷产品，大大提高了生产效率。同时，对缺陷类型进行统计分析，可以指导生产参数的调整，提高产品质量。
3. 在印刷行业的应用
使用在线视觉系统来发现印刷过程中的质量问题，如油墨堆积、油墨模糊、漏印、套印不准确、色差等。同时，视觉设备可以检测颜色偏差和油墨量，反馈给PLC控制印刷设备的供墨量，并在线调节供墨量，提高印刷质量和效率。
4. 在PCB检测中的应用
使用视觉系统检查裸露的PCB板，检查电路板上的电线和元件是否位置和间距不正确，电线和元器件是否尺寸不准确，元件是否形状不正确。
机器视觉缺陷检测是利用工业相机代替人眼完成识别、测量和定位等功能。通用缺陷检测机器视觉是工业相机、工业镜头和光源的组合，可以替代条码字符、裂缝、定位、有无和凹痕的人工检测。缺陷检测机器视觉的使用，可以有效提高生产线的检测速度和精度，大大提高产量和质量，降低人工成本，防止人眼疲劳造成的误判。
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