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圖像處理技術(shù)在零件表面破損檢測(cè)中的設(shè)計(jì)及應(yīng)用

  • 表面破損檢測(cè)問題的提出

    準(zhǔn)確、快速地探測(cè)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)帶來質(zhì)量隱患。但在以批量生產(chǎn)方式為特徵的汽車、摩托車、內(nèi)燃機(jī)等行業(yè)，識(shí)別和檢測(cè)重要零件關(guān)鍵部位的表
  • 關(guān)鍵字： 檢測(cè)  設(shè)計(jì)  應(yīng)用  破損  表面  技術(shù)  零件  圖像處理  

使用NI智能相機(jī)和LabVIEW來開發(fā)零件精加工和檢測(cè)系

  • Author(s):
    Michael Muldoon - AVR Vision Robotics
    Catherine Boulet - AVR Vision RoboticsIndustry:
    Aerospace/Avionics, Manufacturing, Machine Vision/ImagingProducts:
    LabVIEW,
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基于視覺圖像的微小零件邊緣檢測(cè)算法研究

  • 高精度的微小零件邊緣檢測(cè)中，傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算法存在實(shí)際應(yīng)用可操作性較差，檢測(cè)結(jié)果難以達(dá)到精度要求等問題。為了提高邊緣檢測(cè)精度，提出了基于Soble算子的改進(jìn)算法，該算法擴(kuò)展了Sobel算子邊緣檢測(cè)的模板，并對(duì)擴(kuò)展的梯度方向圖進(jìn)行了細(xì)化處理，而后在梯度圖像上實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式插值亞像素細(xì)分，從而完成對(duì)目標(biāo)邊緣的精確定位。
    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的定位精度為0．20 pixel，滿足微小零件在實(shí)際檢測(cè)的精度要求。
  • 關(guān)鍵字： 視覺圖像  零件  邊緣檢測(cè)  算法研究    

戴爾一變到底 將零件采購權(quán)下放代工廠

  • 是堅(jiān)持還是變通？面對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈、利潤(rùn)不斷攤薄和業(yè)績(jī)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，其未來將不再一手掌握所有個(gè)人計(jì)算機(jī)零件的采購權(quán)，而是將部分下放給代工廠。未來戴爾自己的工廠有可能以組裝臺(tái)式PC為主，筆記本電腦產(chǎn)品生產(chǎn)將陸續(xù)交給廣達(dá)、仁寶、緯創(chuàng)及華碩等主力代工廠組裝。 來自臺(tái)灣方面的消息稱，戴爾將大幅下放鍵盤、機(jī)殼、PCB(印刷電路板)等周邊零組件采購權(quán)給代工廠，戴爾采購部門未來僅掌握面板、處理器、硬盤、內(nèi)存、電池等八項(xiàng)關(guān)鍵零組件的采購權(quán)。首款整機(jī)
  • 關(guān)鍵字： 戴爾  零件  消費(fèi)電子  消費(fèi)電子  

機(jī)器視覺軟件sherlock在生產(chǎn)線零件對(duì)準(zhǔn)方面的應(yīng)用

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