工業(yè)相機(jī)如何如何消除表面的干擾實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定檢測(cè)

如何消除表面的干擾，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定檢測(cè)？

通過(guò)不同方向照明進(jìn)行多張圖像分析

融合相機(jī)、照明和檢測(cè)算法的穩(wěn)定檢測(cè)新方案

使用新開(kāi)發(fā)的超高速相機(jī)和超高速部分亮燈照明，對(duì)對(duì)象工件進(jìn)行拍攝。這是一種全新的拍攝方法，它將對(duì)多個(gè)方向亮燈的數(shù)張 圖像進(jìn)行分析，并生成形狀（凹凸）圖像和紋理（圖樣）圖像。由于可排除周?chē)h(huán)境的影響及檢測(cè)時(shí)工件偏差帶來(lái)的不穩(wěn)定因素，因此，以往需花費(fèi)大量時(shí)間、具備豐富經(jīng)驗(yàn)才能完成的圖像，現(xiàn)在任何人都能輕松獲得。

檢測(cè)金屬鑄件表面的缺陷

忽略清洗液殘留、污點(diǎn)、細(xì)微紋路等因素，僅檢測(cè)凹痕和缺口等嚴(yán)重缺陷。

檢測(cè)薄膜上的刻印

去除對(duì)檢測(cè)造成不良影響的光暈，以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定檢測(cè)。

檢測(cè)金屬鑄件表面的刻印

從隨機(jī)的鑄件表面中，突顯具更大凹凸信息的刻印部分。

檢測(cè)印刷上的缺陷

不受背景復(fù)雜印刷的影響，生成僅抽取缺陷的圖像。

檢測(cè)熱封口寬度

通過(guò)顏色和濃淡狀態(tài)，捕捉不易發(fā)生變化的密封部凹凸信息，并進(jìn)行抽取。

檢測(cè)有無(wú)密封膠帶

即使受工件傾斜的影響突然出現(xiàn)正反射現(xiàn)象，也可消除光暈，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定檢測(cè)。

解決獲取穩(wěn)定圖像的課題

以往的圖像獲取課題

使用【LumiTrax ?】系統(tǒng)均可解決

【LumiTraxTM】 原理

1、超高速執(zhí)行來(lái)自不同方向的照明亮燈＆拍攝

上方照明圖像：

右方照明圖像：

左方照明圖像：

下方照明圖像：

2、分析各像素的亮度值變化情況，并在分離“形狀（凹凸）”、“紋理（圖樣）”后，進(jìn)行圖像化處理

紋理圖像：

形狀圖像：

像素A的亮度值：

像素B的亮度值：

像素C的亮度值：

像素D的亮度值：

如何避免明暗變化帶來(lái)的影響，僅檢測(cè)出異物？

可應(yīng)對(duì)變化的2 種外觀檢測(cè)

瑕疵

檢測(cè)穩(wěn)定性“一目了然”的業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)外觀檢測(cè)工具

該工具可在與周?chē)鷿獾燃?jí)進(jìn)行比較的同時(shí)檢測(cè)瑕疵和污點(diǎn)等缺陷。不僅具備卓越的檢測(cè)能力，還可僅篩選出大小、濃度、形狀、個(gè)數(shù)等要檢測(cè)的缺陷。

膠囊的污點(diǎn)檢測(cè)

【瑕疵模式】原理

視覺(jué)系統(tǒng)使用感光元件CCD 每個(gè)像素的濃度（亮度）數(shù)據(jù)，將濃度的變化檢測(cè)為瑕疵/ 邊緣。但是，以1 像素為單位全部進(jìn)行處理，需要花費(fèi)大量的處理時(shí)間，且對(duì)檢測(cè)無(wú)用的干擾數(shù)據(jù)還會(huì)影響結(jié)果。在此，視覺(jué)系統(tǒng)使用多個(gè)像素的小單位平均值進(jìn)行處理。瑕疵模式中使用“段”這一小單位與周?chē)骄鶟舛冗M(jìn)行比較，檢測(cè)出瑕疵。

趨勢(shì)邊緣缺陷

最適合毛刺/ 缺陷檢測(cè)的輪廓缺陷檢測(cè)工具

該工具可從工件邊緣抽取輪廓，將與該輪廓線(xiàn)差別較大的部分識(shí)別為毛刺/ 缺陷。以最多5000 點(diǎn)的邊緣信息為基準(zhǔn)，不僅支持圓或直線(xiàn)檢測(cè)，還支持由橢圓或自由曲線(xiàn)構(gòu)成的復(fù)雜形狀輪廓的檢測(cè)。

塑料瓶凹陷檢測(cè)

通過(guò)多點(diǎn)信息，準(zhǔn)確檢測(cè)出細(xì)微凹陷

【趨勢(shì)邊緣缺陷】原理

電容器的毛刺檢測(cè)

1、沿著工件形狀，最多可檢測(cè)出5000 點(diǎn)邊

緣。（線(xiàn)上的圓點(diǎn)為邊緣檢測(cè)點(diǎn)）

2、在1測(cè)量的邊緣點(diǎn)中推定并檢測(cè)出作為工件輪廓的基準(zhǔn)模型線(xiàn)

3、將距基準(zhǔn)模型線(xiàn)一定距離的邊緣點(diǎn)檢測(cè)為不良（毛刺/ 缺陷）

在亮度變化較大的地方，如何實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定檢測(cè)？

邊緣強(qiáng)度100% 補(bǔ)正

邊緣模式

該位置檢測(cè)工具可通過(guò)“邊緣強(qiáng)度波形”確認(rèn)檢測(cè)穩(wěn)定性

設(shè)定時(shí)，可一邊觀看邊緣強(qiáng)度波形一邊調(diào)整邊緣檢測(cè)等級(jí)。另外，在實(shí)際生產(chǎn)線(xiàn)中，為穩(wěn)定邊緣將始終進(jìn)行補(bǔ)正，保持微分絕對(duì)值最大為100%，這樣即使產(chǎn)生亮度變化，內(nèi)部也將以相同條件進(jìn)行檢測(cè)。

【邊緣】原理

檢測(cè)方法1

對(duì)投影處理后的波形設(shè)定檢測(cè)等級(jí)的方法

檢測(cè)方法2

對(duì)微分波形設(shè)定檢測(cè)等級(jí)的方法（不進(jìn)行100% 補(bǔ)正時(shí)）

檢測(cè)方法3

保持邊緣強(qiáng)度最大值為100% 的補(bǔ)正方法

檢測(cè)邊緣時(shí)需要求出微分波形，為了保持實(shí)際生產(chǎn)線(xiàn)中檢測(cè)穩(wěn)定，始終進(jìn)行保持微分值最大值為100％的補(bǔ)正。對(duì)于補(bǔ)正后的波形將“邊緣敏感度（%）”設(shè)置為邊緣檢測(cè)閾值，因此即使絕對(duì)亮度產(chǎn)生變化，也可保持內(nèi)部以相同條件進(jìn)行檢測(cè)，邊緣檢測(cè)穩(wěn)定。

邊緣位置不穩(wěn)定產(chǎn)生誤抓取時(shí)怎么辦？

最多5000 點(diǎn)的邊緣檢測(cè)

趨勢(shì)邊緣模式

趨勢(shì)邊緣位置、寬度、缺陷的3 種模式

通過(guò)多條檢測(cè)出的邊緣位置信息可以求出虛擬直線(xiàn)或虛擬圓，用于位置檢測(cè)、角度檢測(cè)等?？上惓５奈恢脭?shù)據(jù)，進(jìn)行穩(wěn)定檢測(cè)。

直線(xiàn)檢測(cè)

圓檢測(cè)

利用趨勢(shì)邊緣的3 種檢測(cè)模式

趨勢(shì)邊緣位置

通孔中心檢測(cè)

可通過(guò)各檢測(cè)點(diǎn)判定，求出虛擬直線(xiàn)或虛擬圓用于運(yùn)算。

趨勢(shì)邊緣寬度

電容器的尺寸測(cè)量

執(zhí)行2 種趨勢(shì)邊緣處理，求出段之間的寬度。還可以檢測(cè)直徑等。

趨勢(shì)邊緣缺陷

瓶蓋的毛刺檢測(cè)

以檢測(cè)點(diǎn)為基礎(chǔ)求出基準(zhǔn)線(xiàn)，并將與基準(zhǔn)線(xiàn)的距離檢測(cè)為缺陷。也可用于毛刺/ 缺陷檢測(cè)。

趨勢(shì)邊緣寬度

趨勢(shì)邊緣位置（寬度）模式可對(duì)檢測(cè)區(qū)域內(nèi)寬度較窄的邊緣窗口進(jìn)行掃描，同時(shí)檢測(cè)出各點(diǎn)邊緣位置。通過(guò)使用該檢測(cè)模式，可在1個(gè)窗口中檢測(cè)出多點(diǎn)邊緣寬度，不放過(guò)目標(biāo)工件的任何細(xì)微變化。

通過(guò)趨勢(shì)邊緣寬度進(jìn)行最大外部尺寸檢測(cè)

通過(guò)趨勢(shì)邊緣寬度進(jìn)行最小內(nèi)部尺寸檢測(cè)

【趨勢(shì)邊緣】原理

使寬度較窄的區(qū)域段以較細(xì)的移動(dòng)寬度（移動(dòng)量）向趨勢(shì)方向移動(dòng)，檢測(cè)各點(diǎn)的邊緣寬度或邊緣位置，并檢測(cè)出最大值/ 最小值。另外，運(yùn)算中可以使用全部點(diǎn)的檢測(cè)值。

如何在圖像不穩(wěn)定的情況下進(jìn)行準(zhǔn)確的形狀搜索？

如何在圖像不穩(wěn)定的情況下進(jìn)行準(zhǔn)確的形狀搜索？

ShapeTrax

在惡劣條件下，追求處理能力、高速、高精度的搜索工具

該工具可使用從對(duì)象抽取的輪廓形狀信息進(jìn)行搜索。即使搜索對(duì)象產(chǎn)生缺陷或?qū)Ρ榷冉档?、大小變化等，也可穩(wěn)定搜索。作為其他工具的位置偏移補(bǔ)正源，也可發(fā)揮卓越的搜索能力。

ShapeTrax 特點(diǎn)

超高速處理

通過(guò)改善處理算法，實(shí)現(xiàn)比以往快10 倍的大幅度高速化。此外，即使是500 萬(wàn)像素等大容量圖像，也可稍微增加處理速度，實(shí)現(xiàn)較高速的處理。

CCD 像素?cái)?shù)和搜索處理時(shí)間（角度范圍±180 度）

CV-X100 系列的評(píng)估數(shù)據(jù)

超高精度

直線(xiàn)性和重復(fù)精度皆已實(shí)現(xiàn)0.025 像素的業(yè)界超高等級(jí)。滿(mǎn)足因?qū)ο蟮募?xì)微化和高精度化而提升搜索精度的需求。

直線(xiàn)性數(shù)據(jù)（代表例）

結(jié)合圖像的預(yù)處理功能，實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)定的檢測(cè)

支持對(duì)比度低的工件（使用預(yù)處理功能）

ShapeTrax 的特點(diǎn)之一為支持對(duì)比度低的工件，加上利用CV-X/XG 系列獨(dú)有的預(yù)處理功能“實(shí)時(shí)濃淡補(bǔ)正”，即可檢測(cè)出如下圖片所示的2 種定位標(biāo)記（大圓圈和小圓形）。重點(diǎn)在于通過(guò)預(yù)處理去除周期性陰影，和ShapeTrax 針對(duì)對(duì)比度低工件的檢測(cè)能力。

【ShapeTrax】原理

輪廓形狀搜索的重點(diǎn)在于如何抽取工件的輪廓信息實(shí)現(xiàn)高精度搜索，以及使用大量輪廓信息時(shí)如何實(shí)現(xiàn)高速處理。

ShapeTrax 為了解決以上問(wèn)題，執(zhí)行多級(jí)處理。

1、粗劣搜索

根據(jù)設(shè)定確定壓縮率，從壓縮的圖像中得出輪廓圖形，并在壓縮圖像內(nèi)進(jìn)行搜索，先檢測(cè)出大致位置。因信息量較少，可以實(shí)現(xiàn)高速搜索。

2、精細(xì)搜索

鎖定在粗略搜索中檢測(cè)的位置周邊，再得出無(wú)壓縮的輪廓圖形進(jìn)行搜索。使用不壓縮的全部像素信息，可實(shí)現(xiàn)高精度搜索。由此，通過(guò)粗略搜索鎖定大致位置，并通過(guò)精細(xì)搜索檢測(cè)出最終位置，使得hapeTrax 實(shí)現(xiàn)了高速性和高精度的并存。

通過(guò)有無(wú)/ 辨別或個(gè)數(shù)計(jì)算保持檢測(cè)穩(wěn)定的訣竅是？

根據(jù)對(duì)象選擇檢測(cè)項(xiàng)目

面積模式

進(jìn)行面積檢測(cè)的簡(jiǎn)單檢測(cè)工具

面積檢測(cè)方法又稱(chēng)面積二值化處理，通過(guò)統(tǒng)計(jì)黑白二種像素?cái)?shù)，檢測(cè)是否有應(yīng)檢測(cè)出的部分。

貼片電容有無(wú)檢測(cè)

檢測(cè)壓紋帶內(nèi)有無(wú)貼片電容。對(duì)檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行黑白二值化處理，對(duì)計(jì)算出的面積設(shè)定公差。

方便面調(diào)料包有無(wú)檢測(cè)

檢測(cè)方便面有無(wú)料包和湯包。使用1 臺(tái)控制器即可控制多列檢測(cè)，提高了運(yùn)行效率。

密封膠帶的有無(wú)/ 破損檢測(cè)

檢測(cè)密封膠帶的有無(wú)/ 破損?？蓪?duì)檢測(cè)范圍內(nèi)的膠帶面積設(shè)定公差，進(jìn)行檢測(cè)。

效能說(shuō)明書(shū)的有無(wú)檢測(cè)

檢測(cè)方便面有無(wú)料包和湯包。使用1 臺(tái)控制器即可控制多列檢測(cè)，提高了運(yùn)行效率。

斑點(diǎn)模式

面積、周長(zhǎng)、圓度、個(gè)數(shù)、重心位置等綜合檢測(cè)工具

斑點(diǎn)（blob）有“小塊”的意思，在有無(wú)檢測(cè)中指濃度相同的像素的集合體。根據(jù)集合體面積（像素?cái)?shù)）等算出“斑點(diǎn)的特征量”，可檢測(cè)要檢測(cè)部分的有無(wú)。

藥片個(gè)數(shù)計(jì)算

計(jì)算藥片的個(gè)數(shù)。通過(guò)斑點(diǎn)處理計(jì)算區(qū)域內(nèi)的藥片個(gè)數(shù)，并對(duì)計(jì)算出的個(gè)數(shù)設(shè)定公差。

飲料瓶數(shù)量計(jì)算

使用500 萬(wàn)像素相機(jī)，即使在寬廣視野下也能進(jìn)行高精度檢測(cè)。除計(jì)算個(gè)數(shù)之外，僅用1 臺(tái)相機(jī)即可檢測(cè)字符或顏色的細(xì)微區(qū)別，分辨瓶蓋是否為同一品種等。

SD 卡數(shù)量計(jì)算

計(jì)算托盤(pán)內(nèi)的SD 卡數(shù)量。使用高像素相機(jī)，還可以同時(shí)檢測(cè)容量記錄的不同等。

檢測(cè)軸承內(nèi)是否有潤(rùn)滑脂

檢測(cè)軸承內(nèi)是否有潤(rùn)滑脂。只要使用圖像處理模式之一的“斑點(diǎn)”或“面積”，即可進(jìn)行穩(wěn)定檢測(cè)。

如何在字符檢測(cè)中即使刻印狀態(tài)發(fā)生變化，也可穩(wěn)定檢測(cè)？

處理字符大小、位置、刻印品質(zhì)、亮度變化

OCR（字符識(shí)別）

放心、準(zhǔn)確的識(shí)別字符工具，將切割狀態(tài)和穩(wěn)定度可視化

本工具可識(shí)別產(chǎn)品上印刷、刻印的字符。為了應(yīng)對(duì)作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)時(shí)刻變化的刻印狀態(tài)，基恩士致力于將字符切割、穩(wěn)定度、字庫(kù)等識(shí)別字符的重要因素可視化。

通過(guò)不使用二值化的灰度處理，即使周?chē)炼劝l(fā)生變化，也可穩(wěn)定檢測(cè)。此外，采用字符切割方式，可輕松掌握識(shí)別狀態(tài)。

代表性用途示例

保質(zhì)期印字檢測(cè)

對(duì)食品容器上保質(zhì)期的正誤進(jìn)行字符核對(duì)(OCV）

型號(hào)的字符識(shí)別

通過(guò)視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)電子部件上的型號(hào)進(jìn)行字符識(shí)別（OCR）。

【OCR（字符識(shí)別）】原理

視覺(jué)系統(tǒng)的字符識(shí)別可以逐一識(shí)別相機(jī)拍攝到的目標(biāo)物上的字符，然后與內(nèi)部預(yù)先注冊(cè)的字庫(kù)（字符字體群組）比對(duì)，形狀最為一致的則識(shí)別為相應(yīng)的字符。此外，通過(guò)將正確的字符串作為判定公差進(jìn)行注冊(cè)，對(duì)是否與已識(shí)別的字符串完全一致作出判定，然后輸出OK/NG 的判定結(jié)果。另外，還可以將讀取的字符串作為字符數(shù)據(jù)輸出至外部設(shè)備。

自動(dòng)字符切割設(shè)定

1、最大支持20 個(gè)字符/ 行，2 行/ 范圍

2、根據(jù)獨(dú)特的投影波形獲取字符串的位置，自動(dòng)調(diào)整切割范圍

3、直接從灰度圖像中切割，無(wú)需二值化處理，不易受亮度變化的影響

切割檢測(cè)范圍內(nèi)字符的同時(shí)檢測(cè)以下內(nèi)容。與字庫(kù)圖形核對(duì)并進(jìn)行補(bǔ)正，提高識(shí)別度。

1、行的角度旋轉(zhuǎn)傾斜

2、字符高度偏差

3、字符間隔偏差

4、字符大小偏差

貼合切割功能

對(duì)于一同切割出的字符，會(huì)將每個(gè)字符微調(diào)至最佳的切割狀態(tài)。

通過(guò)個(gè)別補(bǔ)正每個(gè)字符產(chǎn)生的細(xì)微變化并進(jìn)行對(duì)照，以提高識(shí)別度。

貼合切割ON（標(biāo)準(zhǔn)規(guī)格）

貼合切割OFF

字符識(shí)別

如何檢測(cè)出細(xì)微的表面顏色差異？

利用顏色信息穩(wěn)定檢測(cè)

顏色濃淡處理

生成處理了色相、飽和度、亮度全部信息的灰度圖像

在顏色濃淡處理中，可將以往黑白相機(jī)無(wú)法分辨的圖像轉(zhuǎn)換為高對(duì)比度的灰度圖像，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的圖像處理檢測(cè)。

在窗口1 的灰度圖像中，各顏色的對(duì)比度不明顯，檢測(cè)不穩(wěn)定。窗口2、3 中，通過(guò)顏色濃淡處理，可以?xún)H準(zhǔn)確抽取特定顏色。即使是對(duì)比度較低的對(duì)象，也可轉(zhuǎn)換為具有明顯濃淡差的圖像。

實(shí)際檢測(cè)示例

使用邊緣檢測(cè)功能檢測(cè)8 號(hào)的寬度如左邊2 幅圖像所示。左邊為灰度處理，右邊為顏色濃淡。在顏色濃淡中得到8 和7、9 的對(duì)比度，在灰度處理中7 和8 幾乎沒(méi)有對(duì)比度，邊緣檢測(cè)也不穩(wěn)定。表示邊緣邊界部變化強(qiáng)弱的邊緣強(qiáng)度如下表所示，顏色濃淡處理一方較高。

顏色濃淡處理應(yīng)用示例

鍍金連接器的焊接位置檢測(cè)

【顏色濃淡處理】原理

這種預(yù)處理方式可以將數(shù)據(jù)量大的彩色圖像轉(zhuǎn)換成以指定顏色為最高階調(diào)亮度的256 階調(diào)灰度圖像。除亮度之外，還使用了顏色信息，支持進(jìn)行金色和銀色的辨別、淺色辨別等黑白相機(jī)難以檢測(cè)的情況。

在檢測(cè)左圖所示的淺色圖案時(shí)，如使用黑白濃淡處理，則只能得到非常淡的圖像。但是采用基于顏色信息的顏色濃淡處理后，可以看到，背景成為黑色，淡色部位可以清晰地轉(zhuǎn)換為灰色的圖案。

在進(jìn)行標(biāo)記形狀差異或位置偏移檢查時(shí)，兩種處理在效果上的差異一目了然。

新機(jī)器視覺(jué)：www.vision263.com

如何消除微小干擾，強(qiáng)調(diào)微小變化？

預(yù)處理功能（基礎(chǔ)篇）

膨脹濾波器

消除背景中黑色干擾成分的預(yù)處理功能

不單個(gè)使用，而是以相同次數(shù)多次應(yīng)用膨脹→收縮，在維持原有形狀的基礎(chǔ)上消除干擾。

【膨脹濾波器】原理

膨脹濾波器的算法

在包含以3 × 3 中心像素濃度為中心的9 個(gè)像素中，替換為最大濃度的處理。有去除黑色干擾成分的效果。

收縮濾波器的算法

在包含以3 × 3 中心像素濃度為中心的9 個(gè)像素中，替換為最小濃度的處理。具有強(qiáng)調(diào)黑色像素、穩(wěn)定檢測(cè)出黑點(diǎn)等瑕疵的效果。

重點(diǎn)：

不單個(gè)使用，通過(guò)相同次數(shù)的膨脹→收縮動(dòng)作，在維持原有形狀的基礎(chǔ)上，只去除黑色的毛邊形狀。

各種預(yù)處理功能

如何不受背景影響進(jìn)行檢測(cè)？

預(yù)處理功能（應(yīng)用篇）

實(shí)時(shí)濃淡補(bǔ)正

消除漸變的濃淡變化，可以?xún)H抽取缺陷的預(yù)處理功能

取消工件表面產(chǎn)生的陰影或不均勻光量，補(bǔ)正為最適合檢測(cè)的圖像。即使每次濃淡狀況均發(fā)生變化，仍可實(shí)時(shí)執(zhí)行補(bǔ)正，并僅抽取缺陷部。

【實(shí)時(shí)濃淡補(bǔ)正濾波器】原理

1、制作推定背景圖像

根據(jù)參數(shù)抽取低于指定抽取尺寸的缺陷，推定最佳背景圖像。

2、從輸入圖像中減去推定背景圖像

3、調(diào)整圖像至最佳狀態(tài)

圖像的最佳調(diào)整可通過(guò)選擇明缺陷、暗缺陷的對(duì)象缺陷顏色，或提升增益/ 去除干擾，將差分圖像調(diào)整到更適合于檢測(cè)的圖像。

各種預(yù)處理功能

新機(jī)器視覺(jué)：www.vision263.com

如何使任何人都可以迅速對(duì)焦或調(diào)節(jié)亮度？

實(shí)現(xiàn)“在任何時(shí)候，任何地方都相同”

拍攝環(huán)境再現(xiàn)導(dǎo)航

使位置、亮度、焦點(diǎn)返回導(dǎo)入初始狀態(tài)的實(shí)用功能

在沿用生產(chǎn)線(xiàn)時(shí)的初期調(diào)整、相機(jī)移動(dòng)后進(jìn)行重新調(diào)整等情況下，可無(wú)需變更檢測(cè)程序，任何人都可準(zhǔn)確且迅速地進(jìn)行調(diào)整。

通過(guò)拍攝環(huán)境再現(xiàn)導(dǎo)航一舉解決！

可在如下情況中使用。

● 橫向沿用生產(chǎn)線(xiàn)時(shí)

● 向國(guó)外出口裝置并在當(dāng)?shù)亟M裝使用時(shí)

● 運(yùn)行中頻繁出現(xiàn)誤判定時(shí)

● 操作錯(cuò)誤導(dǎo)致相機(jī)位置或焦點(diǎn)移動(dòng)時(shí)

拍攝環(huán)境再現(xiàn)導(dǎo)航

可再現(xiàn)運(yùn)行良好的相鄰生產(chǎn)線(xiàn)

可將輸入圖像的拍攝狀態(tài)與基準(zhǔn)圖像的拍攝狀態(tài)匹配。

● 在沿用到新的生產(chǎn)線(xiàn)時(shí)，與運(yùn)行良好的生產(chǎn)線(xiàn)的基準(zhǔn)圖像匹配

● 與設(shè)定時(shí)的基準(zhǔn)圖像進(jìn)行比較，確認(rèn)“是否與以往的狀態(tài)相同”?？伸`活應(yīng)用于上述場(chǎng)合。

位置調(diào)整

亮度調(diào)整

焦點(diǎn)調(diào)整