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一个典型的机器视觉系统包括以下三大块：照明。照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到较佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。探伤：采用超声波、射线等手段，对材料内部缺陷进行探测，确保产品质量。上海高度检测设备

检测内容：所有自动生产线的目标都是零剔除。鉴于当今的高速技术和潜在的人为错误，这个目标很难实现。视觉检测可以识别的典型缺陷包括：标签缺陷、封口和盖顶缺陷、产品与包装完整性缺陷、打印缺陷、容器缺陷。检测优势：1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。4、利用了机器视觉解决方案，可以节省大量劳动力资源，为公司带来可观利益。无锡直径检测供应外观检测：对产品外观进行细致检查，排除瑕疵，提升产品形象。

因果图方法，前面介绍的等价类划分方法和边界值分析方法，都是着重考虑输入条件，但未考虑输入条件之间的联系，相互组合等。考虑输入条件之间的相互组合，可能会产生一些新的情况. 但要检查输入条件的组合不是一件容易的事情，即使把所有输入条件划分成等价类，他们之间的组合情况也相当多，因此必须考虑采用一种适合于描述对于多种条件的组合，相应产生多个动作的形式来考虑设计测试用例. 这就需要利用因果图（逻辑模型）。因果图方法较终生成的就是判定表. 它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。

为什么不继续坚持走人工检测的老路呢？首先，人工检查需要一个人在场，一名检查员需要对所涉及的目标进行评估，并根据一些培训对它进行判断。 根据研究，目视检查错误的范围通常为20％至30％（Drury＆Fox 1975）。 一些缺陷可以归因于人为错误，而其他缺陷则归因于空间的限制。 某些错误可以通过培训和实践来减少，但不能完全消除。此外，人工检查还受到人类的先天缺陷限制，存在这样一个事实，即人眼虽然比任何机械摄像机都具有更高的技术水平，但也很容易被愚弄。比如：一种视觉错觉，黑点似乎在白线的交点处出现并消失。外径检测：对外部轮廓进行精确测量，确保零件尺寸符合设计要求，提高产品合格率。

建立步骤（根据软件规格说明）：①确定规则的个数.假如有n个条件.每个条件有两个取值（0,1），故有5种规则：②列出所有的条件桩和动作桩。③填入条件项。④填入动作项.等到初始判定表。⑤简化.合并相似规则（相同动作）。B. Beizer 指出了适合使用判定表设计测试用例的条件：①规格说明以判定表形式给出，或很容易转换成判定表。②条件的排列顺序不会也不影响执行哪些操作。③规则的排列顺序不会也不影响执行哪些操作。④每当某一规则的条件已经满足，并确定要执行的操作后，不必检验别的规则。⑤如果某一规则得到满足要执行多个操作，这些操作的执行顺序无关紧要。硬度检测：测量材料的硬度，评估其加工性能和力学性能。无锡直径检测供应

高度检测：利用激光测距技术，精确测量物体的高度，为精密制造提供保障。上海高度检测设备

在特定场景的定量和定性测量检测中，机器视觉的检测速度，准确性和可重复性优于人类的视觉。 机器视觉系统可以轻松评估太小而无法被人眼看到的物体细节，并以更高的可靠性和更少的误差对其进行检查。 在生产线上，机器视觉系统可以每分钟可靠且不辞辛苦地检查数百或数千个零件，远远超出了人类的检查能力。传统的自动化系统在较小化成本和提高效率的同时，还没有人类所具有的灵活性。 手工检查员能够区分细微的，外观上的和功能上的缺陷，并且可以解释可能影响感知质量的零件外观变化。 尽管人们处理信息的速度受到限制，但是人类具有独特的概念化和概括能力。 人类擅长通过示例学习，并且可以区分各部分之间的轻微异常。 这就引出了一个问题，即在许多情况下，机器视觉如何为复杂，无设定的场景（尤其是那些具有细微缺陷和不可预测的缺陷的场景）的定性解释做出较佳选择。上海高度检测设备