SIMV锂电隔膜瑕疵检测仪可有效提高生产效率
现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，ic上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。
由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
越来越多的薄膜生产企业要求速度更快、幅度更高的生产线。在生产过程中薄膜表面产生的各种污点、杂质、蚊虫以及孔洞等等,依靠人工检测早已无法满足生产和高速的薄膜生产线的需求，容易造成质量的损失。
基于机器视觉检测技术的simv锂电隔膜瑕疵检测仪凝聚了机器视觉领域的多项先进技术应用，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实时在线检测，也可以离线进行检测，在对材料表面的瑕疵以及半透明材料内部瑕疵进行快速检测的同时能够直观的给予生产数据报告反馈，检测精确、稳定、快速、可大幅度提高生产的柔性及自动化程度以提高生产效率，且易于实现信息集成。
simv锂电隔膜瑕疵检测仪检测原理：
针对透光率高的薄膜材料，系统采用透射的打光检测方式进行检测，即光源在薄膜的下方，相机在薄膜的上方进行图像拍摄（对于不透明的材料则采用反射的打光方式，即光源与相机在所要检测面的同一侧）。产线运行时，系统通过编码器实时的采集产线运行状态信息并开始检测，系统将相机采集到的图像通过simv图像分析软件进行瑕疵处理，由于瑕疵与正常产品的图像在灰阶上存在明显差异，从而使得系统能够发现瑕疵，并通过进一步的计算、分析来确定瑕疵的大小、位置、类型等信息。
fqj
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