首先需要收集大量的零部件检测图片做为学习样本库,其中包括正常品和残次品,每种残次品的检测图片至少包含一组以上。样本库中的样本越多,学习效果越好,后续的检测也会越准确。
接下来迈迅威视觉软件通过图片样本库进行训练学习,并产生检测的参照模型,这个学习过程只需要不到10分钟,具体学习取决于电脑的硬件配置。
后即可将迈迅威视觉软件用于实际的检测中。
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针对ccd采集到的焊件外观图像的特点,将图像预处理模块分为图像灰度化转换、图像复原、图像降噪以及图像增强等四个功能。其中,光学筛选机制造,采用维纳滤波法对物体在运动状态下采集到的模糊图像进行复原处理,以得到清晰的图像。之后,采用图像降噪及图像增强等方法提高图像的信噪比及对比度,光学筛选机,为后续图像的分割提供---的焊件外观图像。 进一步通过对焊件外观图像的分析,光学筛选机厂家地址,针对图像中焊件表面形貌复杂等问题,采用基于核改进的模糊k均值法对焊件表面图像进行区域的分割,通过引入核束缚系数β和隶属度调节系数λ,实现对roi区的确分割。

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