接着利用自定义的核7*7,进行图像卷积运算提取端面图片高频分量:
再利用加权平均值算法,按照imagemerge1=k1*image1+k2*image2+b对凸台图片和端面图片进行融合,按照imagemerge2=a*imagemerge1+b获得终的融合图片,根据融合照片进行缺陷检测。其中imagemerge1表示初步融合图片,imagemerge2表示融合图片,a表示拉伸系数,b表示拉伸偏移;image1表示凸台图片,image2表示端面图片,k1表示凸台权重系数,k2表示端面权重系数。
表面瑕疵检测是精密零部件质量检测环节极其重要的步骤,检测过程中涉及平面度、是否存在瑕疵、边框整齐度、工件表面亮度等方面。具体测量对象随着精密制造业的发展也在不断的完善和丰富中。表面瑕疵检测设备凝聚了机器视觉领域的多项先进技术成果,并融入了多项创新的检测理念,既可以和现有生产线无缝对接检测。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司随着纸张产品在、食品包装、电子行业等方面应用的日益广 泛,对纸张表面的质量要求变的越来越严格,由于受造纸环境及生产工艺的影
响,纸张的表面很容易出现破洞、蚊虫、污点褶皱、浆块等表面瑕疵,严重影响产品质量。再加上传统人工肉眼无法满足高质量的检测标准,越
来越多的企业开始采用赛默斐视SIMV纸病在线检测系统来完成纸张表面瑕疵缺陷的在线测量。
以上信息由专业从事双摄像头缺陷检测的宣雄于2024/5/1 6:28:21发布
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