Resumo: As informações de aplicação da visão computacional na detecção automática de falhas em peças de trabalho de grande porte são fornecidas por excelentes fabricantes de medidores de vazão e medidores de vazão. 1 Introdução A visão computacional consiste em usar máquinas em vez de olhos humanos para realizar medições e julgamentos. O sistema de visão computacional refere-se ao equipamento de software e hardware que converte o alvo ingerido em sinais de imagem por meio de produtos de visão computacional e, em seguida, o transmite a um dispositivo especial de processamento de informações para processamento posterior. Confie em. Para mais fabricantes de medidores de vazão selecionarem modelos e cotações de preços, sinta-se à vontade para nos contatar. A seguir, os detalhes do artigo de aplicação da visão computacional na detecção automática de falhas em peças de trabalho de grande porte. 1 Introdução A visão computacional consiste em usar máquinas em vez de olhos humanos para medir e julgar. O sistema de visão computacional refere-se ao equipamento de software e hardware que converte o alvo ingerido em sinais de imagem por meio de produtos de visão computacional e, em seguida, o transmite a um dispositivo especial de processamento de informações para processamento posterior. Como os sistemas de visão computacional podem adquirir rapidamente uma grande quantidade de informações e são fáceis de processar automaticamente e integrar com informações de controle de processo, os sistemas de visão computacional são amplamente utilizados no monitoramento de condições de trabalho, inspeção de produtos acabados e controle de qualidade em processos de produção automatizados modernos. e outros campos. As características do sistema de visão computacional são automáticas, objetivas, sem contato e de alta precisão, o que pode facilmente melhorar a flexibilidade e a automação da produção. Em alguns ambientes de trabalho perigosos, inadequados para trabalho manual ou onde a visão artificial é difícil de atender aos requisitos, a visão computacional é frequentemente usada para substituir a visão artificial; no processo de produção industrial em larga escala, o uso da visão artificial para verificar a qualidade do produto é ineficiente e preciso. O uso de métodos de inspeção por visão computacional pode melhorar significativamente a eficiência e a automação da produção. Como a visão computacional é fácil de realizar a integração de informações, é uma das tecnologias básicas para realizar a manufatura integrada por computador. Em conclusão, com a maturidade e o desenvolvimento da própria tecnologia de visão computacional, pode-se esperar que ela seja cada vez mais amplamente utilizada em empresas de manufatura modernas e futuras. Como todos sabemos, a tecnologia de TC industrial, como uma tecnologia avançada de ensaios não destrutivos, pode ser usada não apenas para ensaios não destrutivos, avaliação de qualidade, análise qualitativa e julgamento da estrutura interna e defeitos de peças de trabalho, mas também pode realizar a estrutura interna de peças de trabalho por meio da medição de imagens de TC industrial. O tamanho e o tamanho do defeito são medidos e analisados quantitativamente, com alta precisão de medição e boa repetibilidade. Nos últimos anos, o desenvolvimento da detecção qualitativa para a medição quantitativa tem sido uma importante direção de pesquisa da tecnologia de TC industrial, com grande progresso. No entanto, atualmente, a maioria das medições de imagens de TC industriais no país e no exterior ainda depende de métodos manuais. Não apenas a repetibilidade da medição é baixa, mas também a precisão da medição não é alta, e é cada vez mais difícil atender às necessidades de trabalho de processamento de imagens em larga escala. Portanto, combinado com a prática de engenharia, este artigo discute alguns problemas existentes na medição manual e discute o método de medição automática de imagens de TC industriais. De acordo com as características das imagens de TC industriais, um método de medição automática baseado na extração de bordas é proposto. 2Princípio de detecção de bordas de Canny Introdução As imagens tomográficas de grandes peças metálicas são obtidas por máquinas de TC industriais e, em seguida, transmitidas ao sistema de gerenciamento central. O sistema usa tecnologia de processamento de imagens para analisar as imagens adquiridas, extrair as informações de tamanho relacionadas aos defeitos da peça e armazená-las no banco de dados. O sistema de análise de imagem pode analisar com precisão e objetividade a estrutura da matriz, o conteúdo de impurezas, a composição do tecido, o tamanho do defeito, etc. de metais ou outros materiais, e fornecer uma base confiável para a qualidade do produto. Do ponto de vista da aquisição do sinal, os fótons transmitidos através da peça a ser testada são convertidos em sinais analógicos pelo detector e, em seguida, convertidos em sinais digitais por meio de A/D. O princípio de difusão pontual no algoritmo de reconstrução de retroprojeção do produto [2] mostra que o limite real é de 3 pixels na faixa de borda da imagem digital. Canny transforma o problema de detecção de borda no problema de detecção do valor máximo da função unitária [3]. No ruído gaussiano, uma borda típica representa uma mudança gradual na intensidade. (1) Um bom operador de detecção de borda deve ter três indicadores: baixa probabilidade de erro, não apenas a borda real é perdida, mas também a não borda é menos julgada como uma borda; alta precisão de posicionamento, a borda detectada deve estar na posição da borda real; tem uma resposta * para cada borda, resultando em bordas com um pixel de largura.
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