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某种表面缺陷检测方法及装置
大学仕 2021-07-30 09:14 844浏览
种表面缺陷检测方法及装置;该方法首先对待检测的表面缺陷图像的各底层特征进行提取得到各特征图像金字塔,根据中心周边差机制确定各特征图像金字塔对应的各特征图,将各特征图进行归一化处理,并将同一类型的特征图进行相加得到各特征显著图,以各特征显著图所具有的能量比例为权重融合各特征显著图得到合成显著图,然后对表面缺陷图像的高层特征进行提取、融合和采样操作得到高层显著图,最后以合成显著图所具有的能量比例以及高层显著图所具有的能量比例为权重,融合合成显著图和高层显著图得到总显著图,再根据总显著图确定表面缺陷图像的缺陷种类和缺陷位置。本申请提高了表面缺陷检测的识别精度。种表面缺陷检测方法,其特征在于,包括: 获取待检测的表面缺陷图像; 对所述表面缺陷图像的各底层特征进行提取,得到各特征图像金字塔; 根据中心周边差机制确定所述各特征图像金字塔对应的各特征图; 将所述各特征图进行归一化处理,并将同一类型的特征图进行相加,得到各特征显著图; 以所述各特征显著图所具有的图像能量比例为权重,融合所述各特征显著图,得到合成显著图,所述各特征显著图所具有的图像能量比例为所述各特征显著图所具有的图像能量与各特征显著图所具有的图像能量之和的比例; 对所述表面缺陷图像的高层特征进行提取、融合和采样操作,得到高层显著图; 以所述合成显著图所具有的图像能量比例以及所述高层显著图所具有的图像能量比例为权重,融合所述合成显著图和所述高层显著图,得到总显著图,所述合成显著图所具有的图像能量比例为所述合成显著图所具有的图像能量,与所述合成显著图和所述高层显著图所具有的图像能量之和的比例,所述高层显著图层具有的图像能量比例为所述高层显著图所具有的图像能量,与所述合成显著图和所述高层显著图所具体的图像能量之和的比例; 根据所述总显著图,确定所述表面缺陷图像的缺陷种类和缺陷位置。        4.根据权利要求1所述的表面缺陷检测方法,其特征在于,所述根据中心周边差机制确定所述各特征图像金字塔对应的各特征图的步骤,包括: 根据中心周边差机制选取中心空间尺度和外围空间尺度; 针对任意一个特征图像金字塔,选取所述特征图像金字塔在所述中心空间尺度下的第一特征图和在所述外围空间尺度下的第二特征图; 采用插值法处理所述第一特征图和所述第二特征图,以保持所述第一特征图和所述第二特征图的大小一致; 将处理后的所述第一特征图和所述第二特征图进行相减,得到特征图。         7.根据权利要求1所述的表面缺陷检测方法,其特征在于,所述根据所述总显著图,确定所述表面缺陷图像的缺陷位置的步骤,包括: 从所述总显著图中确定目标像素点; 以所述目标像素点为初始生长种子,在所述总显著图中采用区域生长的方式进行区域生长,得到生长完成区域; 从所述表面缺陷图像中确定所述生长完成区域对应的缺陷位置。
某种陶瓷砖印花缺陷的检测方法
大学仕 2021-07-30 09:11 632浏览
种陶瓷砖印花缺陷的检测方法,S1)取待印花陶瓷砖坯置于覆有待检印花图案的丝印网板下方,在所述丝印网板上涂刷含有色素的印刷釉,印刷所述待检印花图案于所述待印花陶瓷砖坯的表面,制得显色印花砖;S2)将所述显色印花砖与对比样砖进行比对,找出所述显色印花砖的表面呈现为有色图案的所述待检印花图案中的印花缺陷,如果不存在印花缺陷,检测结束,反之,如果存在印花缺陷继续执行以下步骤;S3)根据获得的所述印花缺陷,确认所述丝印网板与所述印花缺陷对应的位置存在的网眼缺陷。本发明的所述陶瓷砖印花缺陷的检测方法简单有效,可靠性高。某        2.根据权利要求1所述的陶瓷砖印花缺陷的检测方法,其特征在于,步骤S1)中,所述色素为食用色素,所述食用色素与所述印花图案的色差值ΔE大于等于3.0。         5.根据权利要求1所述的陶瓷砖印花缺陷的检测方法,其特征在于,步骤S1)中,所述待检印花图案为由下到上依次套印的多个图案中的任一个图案,并且所述待印花陶瓷砖坯已印刷有需在所述待检印花图案前套印的所有图案;步骤S2)中,所述对比样砖印有所述待检印花图案,所述待检印花图案为显色图案。         8.根据权利要求1-7任一项所述的陶瓷砖印花缺陷的检测方法,其特征在于,还包括以下步骤: S4)根据所述网眼缺陷,分析造成对应的所述网眼缺陷的原因,修复所述网眼缺陷; S5)完成以上所述修复后,重复执行步骤S1)至S4),直至步骤S2)中所述印花缺陷消失。  
某种基于机器视觉检测的机器人农业采摘装置
大学仕 2021-07-30 08:54 864浏览
种基于机器视觉检测的机器人农业采摘装置,包括拼装轨道槽,所述拼装轨道槽上安装有机体,所述机体的上表面插设有收集管,所述收集管的侧壁上插设有固定管,所述固定管远离收集管的一端滑动插设有伸缩管,所述伸缩管远离固定管的一端安装有弧形支撑板,所述机体的上表面安装有多轴机械臂,所述多轴机械臂的上端转动安装有剪切电机。本发明通过将摄像模组设置在剪切头上能够更加准确的采摘果实,通过单口弹力收集网缓冲收集避免较大的冲击而损坏果实,同时通过收集管、缓冲器和斜面暂存屉之间的配合,进一步降低了冲击损坏的可能性,使得装置采摘更加智能化,无需人工操作,且更加可靠安全,增加采摘效率以及良率。种基于机器视觉检测的机器人农业采摘装置,包括拼装轨道槽(1),其特征在于,所述拼装轨道槽(1)上安装有机体(2),所述机体(2)的上表面插设有收集管(5),所述收集管(5)的侧壁上插设有固定管(7),所述固定管(7)远离收集管(5)的一端滑动插设有伸缩管(8),所述伸缩管(8)远离固定管(7)的一端安装有弧形支撑板(9),所述机体(2)的上表面安装有多轴机械臂(3),所述多轴机械臂(3)的上端转动安装有剪切电机(31),所述剪切电机(31)远离多轴机械臂(3)的一侧安装有剪切头(4),所述机体(2)内分别开设有存储腔(21)和功能腔(22),所述收集管(5)的下端穿过功能腔(22)延伸至存储腔(21)内。种基于机器视觉检测的机器人农业采摘装置,其特征在于,所述收集管(5)内滑动插设有缓冲器(6),所述缓冲器(6)从上到下依次分为限位挡管(61)、弧形导片(62)和两个对称设置的弧形挂条(63),两个所述弧形挂条(63)的下端共同转动安装有缓冲盘(631),所述缓冲盘(631)的上表面安装有缓冲垫(632)。 某        4.根据权利要求2所述的种基于机器视觉检测的机器人农业采摘装置,其特征在于,所述固定管(7)的外侧壁上固定安装有可控伸缩杆(71),所述可控伸缩杆(71)的伸缩端固定在伸缩管(8)的外侧壁上,所述弧形支撑板(9)靠近伸缩管(8)的一侧安装有扇形固定架(10),所述扇形固定架(10)的中间安装有单口弹力收集网(101),所述伸缩管(8)的外侧壁上插设有连接管(81),所述单口弹力收集网(101)的网口固定套设在连接管(81)上。 种基于机器视觉检测的机器人农业采摘装置,其特征在于,所述弧形支撑板(9)远离伸缩管(8)的一侧对称安装有两个固定片(91),每个所述固定片(91)上均等距开设有多个圆端滑孔(911),任意对称的两个所述圆端滑孔(911)上均滑动插设有轴杆(912),每个所述轴杆(912)上均等距转动安装有多个支撑轮(914),每个所述轴杆(912)的两端侧壁均安装有固定在圆端滑孔(911)孔壁上的支撑弹簧(913)。 某        8.根据权利要求7所述的种基于机器视觉检测的机器人农业采摘装置,其特征在于,所述机体(2)的下底壁面安装有驱动底盘(23),所述驱动底盘(23)的底部安装有多个行走轮(231),所述驱动底盘(23)的侧壁对称安装有多个导向轮(232),多个所述行走轮(231)与拼装轨道槽(1)的槽底壁接触,多个所述导向轮(232)与拼装轨道槽(1)的槽侧壁接触。文章来源:互联网,倘若您发现本站有侵权或不当信息,请与本站联系,经本站核实后将尽快修正!
某种电池外观缺陷的检测系统及方法
大学仕 2021-07-29 09:07 750浏览
种电池外观缺陷的检测系统及方法,包括:成像模组、图像预处理模块和缺陷检测模块;成像模组包括承载台、成像相机和侧部光源组,承载台用于承载被检测电池,成像相机和侧部光源组位于承载台的上方,侧部光源组包括4个侧部光源,侧部光源朝向承载台,且围绕承载台设置;成像模组,用于获取多种光照环境下拍摄的被检测电池的多张外观图像;图像预处理模块,用于对所述多张外观图像进行融合处理,得到一高维度图像;缺陷检测模块,用于将高维度图像输入外观缺陷检测模型,得到被检测电池的外观缺陷。本发明可以提高自动化缺陷检测的检出率,降低了漏检率,提高了缺陷类型的检测覆盖率。种电池外观缺陷的检测系统,其特征在于,包括: 成像模组、图像预处理模块和缺陷检测模块; 所述成像模组包括承载台、成像相机和侧部光源组,所述承载台用于承载被检测电池,所述成像相机和所述侧部光源组位于所述承载台的上方,所述侧部光源组包括4个侧部光源,所述侧部光源朝向所述承载台,且围绕所述承载台设置; 所述成像模组,用于获取多种光照环境下拍摄的所述被检测电池的多张外观图像; 所述图像预处理模块,用于对所述多张外观图像进行融合处理,得到一高维度图像; 所述缺陷检测模块,用于将所述高维度图像输入外观缺陷检测模型,得到所述被检测电池的外观缺陷。        4.根据权利要求3所述的检测系统,其特征在于: 所述成像模组,还用于通过逐次开启一个侧部光源并拍摄,得到各个角度的单角度图像;根据所有得到的单角度图像合成所述光度图像。         7.根据权利要求1所述的检测系统,其特征在于,还包括: 模型构建模块,用于基于深度学习网络构建外观缺陷检测模型。 某        9.根据权利要求8所述的电池外观缺陷的检测方法,其特征在于: 所述的获取多种光照环境下拍摄的被检测电池的外观图像,包括: 获取所述被检测电池的低曝光图像、高曝光图像和光度图像; 所述的对所述外观图像进行融合处理,得到一高维度图像,包括: 对所述高曝光图像、所述低曝光图像和所述光度图像进行融合处理,得到一高维度图像。         10.根据权利要求9所述的电池外观缺陷的检测方法,其特征在于,获取所述被检测电池的光度图像包括: 通过逐次开启一个侧部光源并拍摄,得到各个角度的单角度图像; 根据所有得到的单角度图像合成所述光度图像。
某种缺陷检测方法和装置
大学仕 2021-07-29 09:02 610浏览
种缺陷检测方法和装置,其中,该方法包括:采集训练样本图像;对训练样本图像进行灰度化和去均值化处理,以获取目标样本集,并对目标样本集进行标注以将目标样本集划分为良好样本集和缺陷样本集;根据良好样本集和缺陷样本集采用对角白化变换的方式构造空域滤波器;采用空域滤波器对良好样本集和缺陷样本集进行处理,以获取相应的目标特征向量;根据目标特征向量对SVM算法进行训练,以获取SVM分类模型;根据SVM分类模型对待检测产品进行缺陷检测。根据本发明的缺陷检测方法,不仅能够准确地进行缺陷检测,而且方案实施简单,并且所需的样本较少,即使在复杂工业环境下也能够保证缺陷检测的准确性。种缺陷检测方法,其特征在于,包括以下步骤: 采集训练样本图像; 对所述训练样本图像进行灰度化和去均值化处理,以获取目标样本集,并对所述目标样本集进行标注以将所述目标样本集划分为良好样本集和缺陷样本集; 根据所述良好样本集和所述缺陷样本集采用对角白化变换的方式构造空域滤波器; 采用所述空域滤波器对所述良好样本集和所述缺陷样本集进行处理,以获取相应的目标特征向量; 根据所述目标特征向量对SVM算法进行训练,以获取SVM分类模型; 根据所述SVM分类模型对待检测产品进行缺陷检测。        4.根据权利要求1所述的缺陷检测方法,其特征在于,根据所述良好样本集和所述缺陷样本集采用对角白化变换的方式构造空域滤波器,包括: 采用离散小波变换的方式分别对所述良好样本集和所述缺陷样本集进行N层小波分解,其中,N为正整数; 将所述良好样本集进行N层小波分解的小波系数按照分解的顺序组成第一特征矩阵,并将所述缺陷样本集进行N层小波分解的小波系数按照分解的顺序组成第二特征矩阵; 计算所述第一特征矩阵的第三协方差矩阵,并计算所述第二特征矩阵的第四协方差矩阵; 对所述第三协方差矩阵和所述第四协方差矩阵进行求和运算以获取第七矩阵; 根据所述第七矩阵进行白化变换,以获取第八矩阵; 根据所述第八矩阵分别对所述第三协方差矩阵和所述第四协方差矩阵进行处理,以获取第九矩阵和第十矩阵; 对所述第九矩阵和所述第十矩阵进行同时对角化变换,以获取第二特征向量; 根据所述第二特征向量和所述第八矩阵计算第二投影矩阵,并通过所述第二投影矩阵构建所述空域滤波器。         5.种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时,实现根据权利要求1-4中任一项所述的缺陷检测方法。 某
某种高精度定位的机器视觉检测装置
大学仕 2021-07-29 08:56 775浏览
种高精度定位的机器视觉检测装置,包括机架及镜筒移动机构、拍照定位机构和镜片移动机构,镜筒移动机构包括第一十字模组和设置在第一十字模组移动端上的镜筒托盘,镜片移动机构包括第二十字模组和设置在第二十字模组移动端上的真空吸嘴,拍照定位机构包括相机移动模组和设置在相机移动模组移动端上的相机,相机的镜头前方设置有分光镜,分光镜的分光面相对于镜头倾斜设置,本发明只需要一个相机即可对分别位于上下两侧的镜片和镜筒进行拍照定位,节省了成本,在拍照定位时,可进行位置补偿,因此定位的精度更高,镜片与镜筒之间的装配更加高效和精准。种高精度定位的机器视觉检测装置,其特征是,包括机架(10)及沿机架(10)高度方向自下而上依次设置的镜筒移动机构、拍照定位机构和镜片移动机构,所述镜筒移动机构包括第一十字模组(20)和设置在第一十字模组(20)移动端上的镜筒托盘(30),所述镜片移动机构包括第二十字模组(60)和设置在第二十字模组(60)移动端上的真空吸嘴(70),所述拍照定位机构包括相机移动模组(40)和设置在相机移动模组(40)移动端上的相机(50),相机(50)的镜头前方设置有分光镜(51),分光镜(51)的分光面相对于镜头倾斜设置,位于分光镜(51)上下两侧的镜片和镜筒在分光面的折射下由相机(50)同时拍照。        3.如权利要求1所述的高精度定位的机器视觉检测装置,其特征是,所述第一十字模组(20)包括第一X轴移动组件(21)和设置在第一X轴移动组件(21)移动端上的第一Y轴移动组件(22),所述镜筒托盘(30)设置在第一Y轴移动组件(22)的移动端上。         6.如权利要求1所述的高精度定位的机器视觉检测装置,其特征是,所述相机(50)的镜头轴线沿X轴方向设置,所述分光镜(51)的分光面相对于镜头轴线呈45°倾斜设置。         7.如权利要求5所述的高精度定位的机器视觉检测装置,其特征是,所述相机(50)的镜头前方设置有分光镜安装座(52),所述分光镜安装座(52)内开设有相互连通的第一光路通道(521)和第二光路通道(522),第一光路通道(521)与相机(50)镜头同轴设置,第二光路通道(522)沿Z轴方向设置,所述分光镜(51)设置在第一光路通道(521)和第二光路通道(522)的交汇处。
非标自动化设备在使用过程中有哪些故障?
大学仕 2021-07-28 09:36 648浏览
   非标自动化设备在应用过程中有哪些故障?   随着科学技术和生产技术的不断提高,使用非标自动化设备的领域越来越多。然而,非标自动化设备仍存在一些问题,主要是外部因素和设备本身造成的。   从失败的原因来看,可以分为硬失败和软失败,两种失败可以同时存在;此外,故障还可以分为静态故障和动态故障。静态故障更容易观察和排除。我们来看看非标自动化设备可能出现的故障。   1.电源出现故障   这个故障是静态故障。这些故障大多是由电源线或接地线开路、连接错误或接触不良引起的。当然,也有可能是设备或电路板组件的输入电压超出允许偏差范围,电源组件本身电路故障导致的输出电压超出允许偏差范围。   2.无源器件失效   这种情况主要是由于电容器开路,电阻器端盖松动引起开路,电阻值变化。电阻值改变可能导致逻辑值模糊,电容值改变可能导致去耦不良,振荡器频率改变,电机等设备无法启动。   3.电源去耦不良   这种问题通常是干扰波形和正常波形重叠。这些干扰可以通过使用具有大容量和优异高频性能的陶瓷片状电容器来防止。   除了以上故障,还会有软件设计故障、设备设计故障和接触不良等。非标自动化设备的故障很难避免,但要找出问题的原因,根据原因找出方法,加以改进或预防。非标自动化设备在运行过程中的故障会越来越少。
某种缺陷视觉检测设备的控制方法
大学仕 2021-07-28 09:29 386浏览
种缺陷视觉检测设备的控制方法,通过控制缺陷视觉检测设备中的传感器、一个以上的摄像头和多个品类的喷头进行转盘上顺序经过的被检测物的拍照和分类,控制方法包括步骤一缺陷视觉检测设备控制软件的初始化,步骤二通过传感器检测被检测物的经过,同时初始化一个新的结点,步骤三读取链表中各个结点并分析,步骤四缺陷视觉检测设备的执行以完成被检测物的拍照和分类;本发明提供的缺陷视觉检测设备的控制方法具有线程数量少且固定、无资源竞争、运行高速可靠的优点,适用于对控制速度有严格要求的缺陷检测设备。种缺陷视觉检测设备的控制方法,通过控制缺陷视觉检测设备中的传感器、一个以上的摄像头和多个品类的喷头进行转盘上顺序经过的被检测物的拍照和分类,控制方法包括以下步骤: 步骤一、缺陷视觉检测设备控制软件的初始化 1)、初始化一空的链表; 2)、初始化每个摄像头的摄像头线程,初始化每个品类喷头的喷头线程,初始化判断线程,摄像头线程、喷头线程和判断线程均为睡眠状态; 3)、初始化每个摄像头的摄像头队列,初始化判断队列; 步骤二、通过传感器检测被检测物的经过,同时初始化一个新的结点 1)、计算被检测物到达各个摄像头和各个品类喷头的时间并存入此结点内; 2)、初始化“判断结果”变量,初始化每个摄像头的“未拍照”变量并设为真,并将它们存入此结点内; 3)、将此结点添加到链表内; 步骤三、读取链表中各个结点并分析 1)、摄像头执行如下: 如果所读取结点的被检测物到达某个摄像头的时间为当前时间,同时此结点的该摄像头的“未拍照”为真并且此结点的该摄像头前面的所有摄像头的“未拍照”为假,则将此结点的该摄像头的“未拍照”改为假,将此结点的地址放入该摄像头的摄像头队列并唤醒该摄像头的摄像头线程; 如果所读取结点的被检测物到达某个摄像头的时间超过当前时间,同时此结点的该摄像头的“未拍照”为真,则从链表中删除此结点; 2)、各个品类的喷头执行如下: 如果所读取结点的被检测物到达某个品类喷头的时间为当前时间,同时此结点的“判断结果”与该品类喷头的品类一致,则从链表中删除此结点并唤醒该品类喷头的喷头线程; 如果所读取结点的被检测物到达各个品类喷头的时间均超过当前时间,则从链表中删除此结点; 步骤四、缺陷视觉检测设备的执行以完成被检测物的拍照和分类 1)、摄像头执行如下: 被唤醒的某个摄像头的摄像头线程将启动该摄像头进行拍照以获取照片,取出该摄像头的摄像头队列的结点地址,将照片存入此结点地址对应的结点内,然后将此结点地址放入判断队列并唤醒判断线程,最后进入睡眠; 被唤醒的判断线程将依次取出判断队列的各个结点地址,读取所取出结点地址对应的结点所存放的照片,通过给定的图像判断算法分析该照片从而得到判断结果,然后将此判断结果写入此结点地址对应的结点的“判断结果”,最后进入睡眠; 2)、各个品类的喷头执行如下: 被唤醒的各个品类喷头的喷头线程将打开相应品类的喷头,等待给定时长,最后关闭该喷头并进入睡眠。        3.根据权利要求1所述的缺陷视觉检测设备的控制方法,其特征在于,每个摄像头均对应一个以上判断线程、一个以上判断队列和一个“判断结果”,步骤三中的各个品类的喷头执行如下: 如果所读取结点的被检测物到达良品喷头的时间为当前时间,同时此结点的所有摄像头的“判断结果”均为良品,则从链表中删除此结点并唤醒良品喷头的喷头线程; 如果所读取结点的被检测物到达除良品喷头以外的其它品类喷头的时间为当前时间,同时此结点的某个摄像头的“判断结果”为不良,则从链表中删除此结点并唤醒不良喷头的喷头线程; 步骤四中的摄像头执行如下: 被唤醒的某个摄像头的摄像头线程将启动该摄像头进行拍照以获取该摄像头的照片,取出该摄像头的摄像头队列的结点地址,将该摄像头的照片存入此结点地址对应的结点内,然后将此结点地址放入该摄像头的一个判断队列并唤醒该摄像头的一个判断线程,最后进入睡眠; 被唤醒的某个摄像头的某个判断线程将依次取出该摄像头的判断队列的各个结点地址,读取所取出结点地址对应的结点所存放的该摄像头的照片,通过给定的图像判断算法分析该照片从而得到判断结果,然后将此判断结果写入此结点地址对应的结点的该摄像头的“判断结果”,最后进入睡眠。
某种视觉自动碰焊检测一体机
大学仕 2021-07-28 09:23 528浏览
种视觉自动碰焊检测一体机,这种视觉自动碰焊检测一体机包括:机架、设于机架上的X轴移动机构和设于X轴移动机构上的Y轴移动机构;Y轴移动机构上设置有Z轴碰焊组件;Z轴碰焊组件上设置有视觉检测装置;视觉检测装置包括设于Z轴碰焊组件上的主图像采集模块和主图像采集模块连接的显示模块;主图像采集模块包括连接于Z轴碰焊组件的连接件和设于连接件上的图像采集器。这种视觉自动碰焊检测一体机具有能够碰焊检测一体化,减少设备投入的效果。种视觉自动碰焊检测一体机,其特征在于,包括: 机架(1)、设于机架(1)上的X轴移动机构(2)和设于X轴移动机构(2)上的Y轴移动机构(3); 所述Y轴移动机构(3)上设置有Z轴碰焊组件(4); 所述Z轴碰焊组件(4)上设置有视觉检测装置(5); 所述视觉检测装置(5)包括设于Z轴碰焊组件(4)上的主图像采集模块(51)和所述主图像采集模块(51)连接的显示模块(52); 所述主图像采集模块(51)包括连接于Z轴碰焊组件(4)的连接件(6)和设于连接件(6)上的图像采集器(7)。某        3.如权利要求2所述的种视觉自动碰焊检测一体机,其特征在于, 所述Z轴碰焊组件(4)包括设于Y轴移动机构(3)上的固定座(44)和设于固定座(44)上的竖向碰焊气缸(41),所述竖向碰焊气缸(41)的活塞杆上设置有碰焊头(42)。 某        6.如权利要求5所述的某        8.如权利要求7所述的种视觉自动碰焊检测一体机,其特征在于, 所述Y轴移动机构(3)包括设于嵌入式滑轨(22)上的Y轴滑轨(31)和用于驱动固定座(44)的驱动件。文章来源:互联网,倘若您发现本站有侵权或不当信息,请与本站联系,经本站核实后将尽快修正!
某种面向切削表面的机器视觉在位检测平台
大学仕 2021-07-27 09:43 612浏览
种面向切削表面的机器视觉在位检测平台。本发明包括拍照装置,用于带动拍照装置三维空间曲线运动的的滚珠丝杆龙门式四轴电动滑台,用于带动拍照装置三维空间旋转运动的蜗轮蜗杆电动旋转台,用于实现拍照装置微调运动的相机夹持微调装置以及用于各部分相互连接的连接板,电动滑台、电动旋转台以及相机夹持微调装置均由电机分别驱动,各个电机均由计算机统一控制,相互配合工作。本发明能够用于工业生产的在位检测,也可用于离线检测,能够实现对多种不同工件或产品的表面进行检测,使用范围可满足大部分工业生产过程的视觉检测需求。种面向切削表面的机器视觉在位检测平台,其特征在于,包括滚珠丝杆龙门式四轴电动滑台,所述滚珠丝杆龙门式四轴电动滑台通过连接板与蜗轮蜗杆电动旋转台连接,所述蜗轮蜗杆电动旋转台通过连接板连接有相机夹持微调装置,所述相机夹持微调装置上通过连接板安装有拍照装置。某        3.根据权利要求2所述的种面向切削表面的机器视觉在位检测平台,其特征在于,所述Z轴滚珠丝杆电动直线滑台还包括同步传送带,电机通过同步传送带驱动滑台运动。 种面向切削表面的机器视觉在位检测平台,其特征在于,所述蜗轮蜗杆电动旋转台包括电机和分度旋转盘,用于带动拍照装置的三维空间的旋转运动。 某        7.根据权利要求1所述的种面向切削表面的机器视觉在位检测平台,其特征在于,在位检测平台的全部电机均由计算机统一协调控制。文章来源:互联网,倘若您发现本站有侵权或不当信息,请与本站联系,经本站核实后将尽快修正!
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