基于分形理论的高效机器视觉检测系统
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Author(s):
亚伟 李 - 大连理工大学土木水利学院
亚奎 李 - 武汉理工大学自动化学院
Industry:
Basic Materials - Steel/ Lumber/ Construction, Textiles/ Fibers/ Plastics, Manufacturing
Products:
Machine Vision, Distributed I/O, Software
The Challenge:
现代工业的发展对产品制件表面的检测提出了很高的要求，表面加工微观特性的评定从定性综合评定转向了定量、标准化参数评定阶段。而这些参数的测量与评定的难度大，生产过程中的相关检测过程增加了生产成本、严重影响生产效率。因此需要设计一个智能、高效的表面检测系统，对产品加工表面的形貌进行分析，并且有效降低现有生产检测的成本。
The Solution:
应用NI公司的虚拟仪器技术，采用CVS-1450实时紧凑视觉系统为前端、PXI系统为中心控制器，配合功能强大的LabVIEW开发环境，构建了一个基于分形理论，能够通过三维测量与识别来描述生产材料真实表面微观特性的视觉检测系统。通过对材料表面进行分形特性分析，实现产品的在线检测, 使现有的表面工程的检测系统发生了质的改变。
"CVS和PXI构成的检测系统可以和（其它生产设备）无缝连接，在整个的测试过程中可以保证实现实时在线检测……目前TLG23的产量由以前的单生产线100张/天提高到了825张/天，同时检测的准确率也大大提高。"
简介:
针对材料生产中日益增高的表面参数的检测需要，本文中介绍了一种使用NI公司虚拟仪器技术的高效图像采集检测系统。整个系统以NI公司的CVS紧凑视觉系统和PXI系统为硬件，满足了工业现场的高温等苛刻的生产条件，以LabVIEW为软件开发平台，利用其友好的界面、方便快捷的编程方式和功能丰富强大的函数库，完成整个系统的软件开发。其核心算法使用了当前备受关注的分形理论，成功的实现了产品表面参数的三维测量与识别。目前该系统已经成功应用于生产质子交换膜燃料电池气体扩散层核心材料TLG-23的生产线上，完全符合实际生产需要，达到了设计要求。此系统主要具有适用于各种复杂苛刻的工业现场环境、扩展性和二次开发能力强等特点，能够有效的提高生产线检测的效率，并且降低检测工作的成本。
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