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

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。

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。

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！

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！

种喷墨印刷品的视觉检测方法。本发明通过待测产品图像与标准检测模板进行匹配，能够有效提高识别效率，对标准产品图像进行预处理和二值化阈值处理，可有效减少运算量，提高了运算速度，提高了检测的实时性；本发明能够实现印刷产品的自动化漏印检测，节省人力成本，提高工作效率。某        2.如权利要求1所述的喷墨印刷品的视觉检测方法，其特征在于，对标准产品图像进行预处理和二值化阈值处理，包括： 获得标准产品图像，对标准产品图像进行预处理获得包含有印刷区域的预设区域图像，对预设区域图像进行二值化处理，获得预设区域图像的二值化数值，通过预设区域图像的二值化数值与设定阈值进行比较以筛选出包含有印刷区域的检测图像。         5.如权利要求3所述的喷墨印刷品的视觉检测方法，其特征在于，对待测产品图像进行连通性处理来筛选出代表待检测图形的最大连通域，再对待检测图形的最大连通域图像进行特征值处理以筛选出待检测图形轮廓。         8.如权利要求7所述的喷墨印刷品的视觉检测方法，其特征在于，检测产品轮廓与标准图形轮廓重合时，将检测产品轮廓的中心点A、标准图形轮廓的中心点B分别投影在标准检测平面H上获得投影点A、投影点B，当投影点A与投影点B重合或者投影点A在投影点B附近时，则待测产品图像与标准检测模板相似度达到要求，表示待测产品合格；否则，待测产品图像与标准检测模板相似度未达要求，表示待测产品不合格。

某2.如权利要求1所述的种全自动视觉检测机，其特征在于：所述移动轮(26)外壁与滑槽(29)外壁相接触。 某5.如权利要求1所述的某7.如权利要求1所述的种全自动视觉检测机，其特征在于：所述侧检测杆(5)位于主检测杆(4)右侧。 

种焊点视觉检测设备，包括设备主体，所述设备主体内开设有工作腔(5)，其特征在于：所述工作腔(5)内设有转盘(21)，所述转盘(21)通过驱动组件带动其转动，转盘(21)上沿其周向均匀的设有四组用于装夹产品的夹持组件(26)，其中一组夹持组件(26)正上方设有第一面阵相机组(18)，第一面阵相机组(18)逆时针45°处设有第二面阵相机组(16)，第一面阵相机组(18)逆时针135°处设有第三面阵相机组(14)，所述第一面阵相机组(18)相对侧的夹持组件(26)处设有第一线阵相机组(10)和第二线阵相机组(13)。        3.根据权利要求2所述的焊点视觉检测设备，其特征在于：所述第一面阵相机组(18)、第二面阵相机组(16)、第三面阵相机组(14)、第一线阵相机组(10)及第二线阵相机组(13)均通过滑台(25)固定于上机架(1)底部。         4.根据权利要求2所述的焊点视觉检测设备，其特征在于：所述工作腔(5)的入口处对称设有一对光栅(6)，所述光栅(6)通过高度调节架(28)固定于上机架(1)底部。         9.根据权利要求1所述的焊点视觉检测设备，其特征在于：所述第一线阵相机组(10)和第二线阵相机组(13)分别相对于水平面成15°和-15°夹角。

种视觉测量系统，包括大型结构件、用于变形测量的视觉检测图样、散斑干涉传感模块、多组双目视觉传感器及数据处理模块；其中，所述大型结构件上布置用于变形测量的视觉检测图样；所述多组双目视觉传感器用于测量所述视觉检测图样中特征点三维空间位置；所述散斑干涉传感模块用于采集关键测量区域数字散斑干涉图像。种视觉测量系统，其特征在于，包括大型结构件、用于变形测量的视觉检测图样、散斑干涉传感模块、多组双目视觉传感器及数据处理模块；其中， 所述大型结构件上布置用于变形测量的视觉检测图样； 所述多组双目视觉传感器用于测量所述视觉检测图样中特征点三维空间位置； 所述散斑干涉传感模块用于采集关键测量区域数字散斑干涉图像。        6.根据权利要求4所述的视觉测量系统，其特征在于，所述高速计算集群包括若干个独立计算单元。