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機器視覺概述：
機器視覺是采用圖像采集設備（相機等工具）將目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給特定的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色、對比度等信息，圖像處理系統(tǒng)將其轉(zhuǎn)化為人們所需要的特征值，根據(jù)這些特征值（形狀、大小、面積、輪廓等），配合相應的控制設備，達到人們所需要的自動化識別的目標。
模具保護器工作原理：
模具保護器系統(tǒng)在一個完整的成型周期內(nèi)對所關心的模具型腔面進行兩次拍照，即一檢和二檢，通常一檢所選擇的時機為模開剛剛完成，頂出動作還沒有進行的時刻，這時的型腔多附有剛成型出的產(chǎn)品，即有品腔，這時間拍照通常會檢出所成型的產(chǎn)品是否不良，是否有殘留在定模的產(chǎn)品；通常二檢所選擇的時機為頂出回退到位（不使用機械手時）或機械手已到安全區(qū)域且頂出回退到位，在合模還沒有動作之前。這時的模具型腔內(nèi)不含有成型品，即無品腔，這時拍照會檢出是否有未脫落的制品，還能幫助判斷鑲件、頂桿和滑塊的位置或狀態(tài)是否正常。
由機器視覺在注塑行業(yè)應用衍生出來的模具保護器系統(tǒng)。綜其設備構架，均是視覺傳感器加上相應的圖像處理系統(tǒng)組成。而由市場上各家的模具保護器來看，根據(jù)注塑行業(yè)的特征，以及產(chǎn)品成本的定位，基本上采用的是黑白相機進行對現(xiàn)場狀況的采集，通過圖像處理軟件針對采集到的黑白圖片進行處理，然后輸出檢測結果，輔以相應的控制程序，達到檢測，控制的效果。因此，不難看出，圖像處理系統(tǒng)為此種系統(tǒng)的核心。
圖像處理軟件的原理即是采集一張或多張標準的圖片，然后在圖片上標出需要檢測的地方，然后在指定的周期時間段內(nèi)，將相機采集到的當前畫面與標準畫面進行比對，然后通過調(diào)節(jié)好的圖像識別精讀參數(shù)，完成圖片的對比判別，完成檢測的過程。
市場上出現(xiàn)的以視覺技術為基礎的模具保護器系統(tǒng)，其圖像處理軟件比較通用的是利用圖片像素的灰度值、對比度為基礎，輔助一些圖像的除雜、濾波處理等等，然后細分成若干個靈敏度調(diào)節(jié)數(shù)值，實現(xiàn)精度的相應調(diào)節(jié)。此種為最基本的處理方式，
誤報率普遍存在：
而伴隨著市場上以視覺系統(tǒng)為主要的模具保護器行業(yè)中，視覺圖像的采集，以及視覺圖像的處理受到現(xiàn)場環(huán)境，以及檢測要求限制等等相應的因素干擾，在滿足檢測要求的同時，都會普遍存在一定的誤報率，如何最大化的降低誤報率，成為各個廠家競相解決的問題。
幾何特征定位技術：
視覺龍VDMM采用當前世界上最先進的幾何特征定位技術。將其應用在模具保護器系統(tǒng)中，分為定位模式，缺陷檢測模式，成功的將普遍存在的誤報率降至最低點。
根據(jù)幾何特征，定位技術采用最先進的輪廓檢測技術來識別對象和模式。即是將被檢測對象按照其本身的幾何形狀，自動構建最優(yōu)化的物體模板，有效的處理因局部遮蓋，背景凌亂，對比度翻轉(zhuǎn)以及非線性光照等情況，配以強大的多重模板分析能力，可以區(qū)分高相似度的物體。
同時，在缺陷檢測中，以產(chǎn)品的幾何輪廓為主導兼容了灰度對比，旋轉(zhuǎn)精度，像素位置精度、以及多模板學習等一系列強大的功能，在模具保護器應用中全方面滿足客戶的檢測要求的同時，再大大的減少了系統(tǒng)的誤報率。
相對的圖像處理算法按MMX/SSE/SSE2指令集進行了最優(yōu)化設計，包括數(shù)學運算、賦值操作、邏輯運算、圖像濾波、形態(tài)分析、清晰度測評以及直方圖分析等函數(shù)。在所需要的檢測區(qū)域內(nèi)采用雙線性插值取樣，結合校正后的單位換算，得到精確的測量結果。
先進的幾何特征加以強大的算法處理使檢測精度可以達到：平移重復精度1/64亞像素；旋轉(zhuǎn)重復精度0.05（1/20）度；搜索比例范圍：1/10單位；同時采用了MMS和SSE擴展技術，快速并行處理。
客戶現(xiàn)場試用結果：
總結：
強大的幾何特征定位技術在VDMM中的應用，使視覺龍模具保護器在誤報率控制方面，超卻了市場上許多同類產(chǎn)品，先后在醫(yī)療器械，電子連接器，包裝行業(yè)等很多注塑生產(chǎn)中中針對大模具，一模多穴，嵌件檢測，透明產(chǎn)品的檢測，等很多比較復雜的檢測環(huán)境中成功PK掉很多同行業(yè)產(chǎn)品。得到了客戶廣泛的好評。
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