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基于机器视觉的尺寸测量方法具有非接触、灵活性、精确性等优点，能够快速方便的嵌 入到自动化产线上，实时获取产品的尺寸参数，在线对产品进行判定和分拣。上次实验使用了不同的工具进行了不同距离的测量，这次实验将尝试角度和面积的测量。
工业产品的表面瑕疵严重影响着产品本身的质量，随着制造业蓬勃发展，传统的人工检测早已无法满足生产需求，机器视觉代替人工对产品进行瑕疵检测将是一种趋势。机器视觉采集产品表面图像，经过图像处理、特征提取等过程对瑕疵进行检测，本次实验以瓶盖的划痕瑕疵为例，所需硬件包括150万像素的工业相机、6MM焦距的镜头、实验支架、同轴光源和工业处理器。硬件部署完成后就可以上机实验了
基于模板匹配的图形检索在工业中有很多实际的应用，如产品的有无检测，工件的 计数统计等，在整幅图像上搜寻模板图像，将其获得的位置信息作为其他视觉工具的参考中心，这样其他视觉工具的检测范围随着图像中检索出的模板位置进行旋转平移，而不再是图像中的固定位置，这在机器视觉应用中有广泛的实际价值。
汇萃智能科技有限公司自主研发的通用智能高速视觉平台包含定位、测量、检测、识别、3D、红外、机械手等九大功能模块和近百个工具，实际项目中往往需要多个工具组合使用才能满足需求，本次实验使用位置补正将轮廓识别工具，线角度工具和块状物中心工具进行组合。
基于机器视觉的尺寸测量方法具有非接触、灵活性、精确性等优点，能够快速方便的嵌 入到自动化产线上，实时获取产品的尺寸参数，在线对产品进行判定和分拣。
毛刺是工件加工过程中边缘部位产生的刺状物，它会影响产品的外观甚至性能，需要对其进行检测。
识别技术是机器视觉领域的一个重要分支，利用机器视觉对图像进行处理，分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。实验将从常见的条形码，二维码以及字符展开进行。
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