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圖像處理技術(shù)在零件表面破損檢測中的設計及應用

  • 表面破損檢測問(wèn)題的提出

    準確、快速地探測零件表面缺陷，直接關(guān)系產(chǎn)品質(zhì)量，若不及時(shí)剔除不合格產(chǎn)品，將會(huì )帶來(lái)質(zhì)量隱患。但在以批量生產(chǎn)方式為特徵的汽車(chē)、摩托車(chē)、內燃機等行業(yè)，識別和檢測重要零件關(guān)鍵部位的表
  • 關(guān)鍵字： 檢測  設計  應用  破損  表面  技術(shù)  零件  圖像處理  

使用NI智能相機和LabVIEW來(lái)開(kāi)發(fā)零件精加工和檢測系

  • Author(s):
    Michael Muldoon - AVR Vision Robotics
    Catherine Boulet - AVR Vision RoboticsIndustry:
    Aerospace/Avionics, Manufacturing, Machine Vision/ImagingProducts:
    LabVIEW,
  • 關(guān)鍵字： LabVIEW  智能相機  零件  加工    

基于視覺(jué)圖像的微小零件邊緣檢測算法研究

  • 高精度的微小零件邊緣檢測中，傳統邊緣檢測算法存在實(shí)際應用可操作性較差，檢測結果難以達到精度要求等問(wèn)題。為了提高邊緣檢測精度，提出了基于Soble算子的改進(jìn)算法，該算法擴展了Sobel算子邊緣檢測的模板，并對擴展的梯度方向圖進(jìn)行了細化處理，而后在梯度圖像上實(shí)現多項式插值亞像素細分，從而完成對目標邊緣的精確定位。
    實(shí)驗結果表明，該方法的定位精度為0．20 pixel，滿(mǎn)足微小零件在實(shí)際檢測的精度要求。
  • 關(guān)鍵字： 視覺(jué)圖像  零件  邊緣檢測  算法研究    

戴爾一變到底 將零件采購權下放代工廠(chǎng)

  • 是堅持還是變通？面對市場(chǎng)競爭日趨激烈、利潤不斷攤薄和業(yè)績(jì)下滑的尷尬，戴爾(DELL)最終選擇了后者。 昨日獲悉，戴爾的策略正在進(jìn)一步發(fā)生改變，其未來(lái)將不再一手掌握所有個(gè)人計算機零件的采購權，而是將部分下放給代工廠(chǎng)。未來(lái)戴爾自己的工廠(chǎng)有可能以組裝臺式PC為主，筆記本電腦產(chǎn)品生產(chǎn)將陸續交給廣達、仁寶、緯創(chuàng )及華碩等主力代工廠(chǎng)組裝。 來(lái)自臺灣方面的消息稱(chēng)，戴爾將大幅下放鍵盤(pán)、機殼、PCB(印刷電路板)等周邊零組件采購權給代工廠(chǎng)，戴爾采購部門(mén)未來(lái)僅掌握面板、處理器、硬盤(pán)、內存、電池等八項關(guān)鍵零組件的采購權。首款整機
  • 關(guān)鍵字： 戴爾  零件  消費電子  消費電子  

機器視覺(jué)軟件sherlock在生產(chǎn)線(xiàn)零件對準方面的應用

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