机器视觉定位如何在线检测螺丝、螺母的缺陷？
工业4.0时代，针对市场零件生产越来越趋于精密化，而用人成本不断增高，人工效率及稳定性也不高，误检、漏检比率高。
在目前的市场，推出基于机器视觉的检测方法，检测原理是通过CCD相机拍照，软件进行图像分析，这种方法高效、高速、非接触的检测。
就例如螺丝螺母对于品质要求极为严格，而且，螺丝螺母的使用量一般都很大，一般都是大批量生产，这时外观检测依靠人工是完全应付不过来的，所以只能采用光学影像检测设备来进行品质检测。
实现的过程如下：
1.采集图像→图像预处理→轮廓匹配→位置补正→螺纹检测→数据判断→数值显示。如下图，利用我们自主研发的软件就可以轻松检测出螺丝的圈数为5圈。
总结：在视觉检测中，处理的过程一般包括图像输入、图像定位、检测工具、输出结果。在本次案例中，图像定位的工具是轮廓匹配与位置补正，检测工具是螺纹检测，结果是显示螺纹的圈数。
在应用的过程中，要灵活的运用各工具之间的搭配使用，才能做到融汇贯通，熟能生巧。
螺丝螺母外观检测设备特点：
1.检测效率可到到-个/分钟
2.检测精度最高可达±0.02mm
3.检测准确性可达99.9%
4.自动上料，下料，无需人工操作。
外观检测设备，就是专门检测产品外观的设备。例如产品外观尺寸，瑕疵，缺陷，划痕，毛刺，污点，变形等等。
当今工业生产制造，由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷，这种方法由于人工的限制和技术的落后，不仅检测产品的速度慢、效率低下，而且在检测的过程中容易出错，从而导致了检测结果的不合格。
随着计算机技术的发展；出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更精确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。
机器视觉技术的应用更多是为了提高生产效率，降低人力成本。因此，工业生产和管理中的某些人工环节正逐渐被机器人代替。
小编推荐HOT
视觉+机器人，如何实现连接器的自动装配？
机器视觉在制造业应用的10个案例
机器视觉技术发展的五大趋势搞懂机器视觉基本内容，这份PPT就够了！
机器视觉系统集成发展的现状和前景
年光技术发展的十大趋势
机器视觉：PC式视觉系统与嵌入式视觉系统区别
干货：变成计算机视觉大师，需要经历的几个阶段
计算机视觉和图像处理之间有什么区别？
基于HALCON的机器视觉开发，C++或C#如何选择？
End
商务合作：
声明：部分内容来源于网络，仅供读者学习、交流之目的。文章版权归原作者所有。如有不妥，请联系删除。
更多是视觉资讯尽在“新机器视觉”
