跟着科技的快速发展，品质追求越来越高，在产品外壳丝印印刷的清晰度等质量要求也越来越高。由于在丝印工艺及印刷机械精度、印刷质量检测方法等要素的影响，常会出现各种缺点，现如今传统的人工检测印刷品质量不再满足生产质量要求。机器视觉技能应用基于图像处理，依据对印刷品图像特征，缺陷类型进行严密剖析的结果，使用机器视觉技能使用通过高清工业摄像机、高清工业镜头和机器视觉光源组成成像体系，用基于PC的自动识别软件自动的检测工件上字符的错料、混料、倒置等不良，并把不良品自动剔除的自动化设备，达到自动化检测的目的。
印刷品字符缺陷的自动检测，如标签字符缺点检测、瓶盖丝印字符检测、电子产品达标检测、食品外包装生产日期检测、汽车零部件字符缺点检测、电容外表丝印检测等。
下面以电子配件外观丝印检测案例
检测要求：
底部正光检测字符不一样、无字符
顶部正光检测字符不一样、毛边、无字符
机器视觉检测原理：
电子配件印刷字符、毛边检测通过采集图像信息，将图像转换成数字格局并传入计算机存储器。图像处理，处理器运用不同的算法来提高对检测有影响的图像要素。特征提取，处理器识别并量化图像的要害特征，实现存在的缺点检测、剖析处理并进行详细判断，来确保电子配件的质量要求。
视觉检测体系功能：
1.体系检测到缺陷时，输出报警信号。
2.信息实时展现，记录检测信息。
3.提供体系参数调整、图像保存等专用工具，体系界面具有友好型、可操作性和直观性。
4.为了确保数据的安全性，体系设罝了权限管理，只有具备权限的管理员才能修改相应体系参数。
5.依据产品的类型自动区分，自动匹配检测程序，检测区域可以依据实际情况调整。
6.检测历史记录的自动统计、保存、查询、调用等功能。
现如今利用机器视觉技术检测产品外观字符及碰伤划伤检测需求具有非常广阔的市场需求。具有高效代替人工品检，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，实现能更好更精确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。机器视觉技术的应用更多是为了提高生产效率，降低人力成本。
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