存在检查（数量，缺少零件）
存在检查（数量，缺少零件）
存在检查用于检查目标的数量或存在或不存在目标。存在许多不同类型的存在检查，例如：
- 在纸板箱中计算瓶子
- 检查包装中的手册/配件的存在
- 检查食品标签的存在
- 检查PCB上电子组件的存在
- 检查螺钉/垫圈的存在以固定零件
- 检查粘合剂应用的存在
- 检查切割或无聊的工作的存在
当然，在接受/运输和生产线路期间，已经进行了存在检查。由于近年来工厂自动化（FA）的增加，机器视觉和图像处理技术已被积极引入。此页面描述了使用机器视觉和图像处理进行在场检查的优势，以及使用图像处理的实施检查的基本原理和实践应用。
存在的基本原理检查准确识别图像中数量或缺失零件的原理
引入图像处理的优点
长期以来，在使用人眼中使用人眼的视觉检查依赖于视觉检查。但是，这涉及监督的风险，具体取决于检查员的身体状况或经验，房间中的亮度或一天中的时间。为了减少这种人为错误并提高工作效率，已经引入了图像处理以进行检查。
视觉检查可能会导致由于工人和监督的个体差异而导致准确性的差异。100％检查需要大量时间和劳动。为了解决这些问题，已经引入了图像处理，以取代人眼，以识别和判断目标。近年来，能够进行高速传输的高像素全彩相机已获得，图像处理技术也取得了重大进展。现在，图像处理已在各种行业（例如汽车，食品/药品，电子设备和商品）中广泛，并且对于FA来说是必不可少的。
提高工作效率 +降低人工成本
视觉检查需要每个过程的检查员。必须离线检查复杂的产品，欧宝官网开户这需要额外的时间。现在，机器视觉已经发展为提供更快的图像传输和处理，以便即使在内联使用时，它也可以实现可靠的存在检查。这提供了提高的工作效率和额外的积极影响，例如大幅降低人工成本。
即使是微小或半透明的零件也可以识别
使用常规的单色相机，很难区分对比度低的物体，例如白色和黄色物体。彩色摄像头可以稳定检测，并确保准确检测难以在视觉上区分的物体，例如施用油脂的存在。此外，高像素机视觉的外观，例如21百万像素类型以及过滤器和其他图像增强技术的进步，已使微小零件的准确计数能够准确计数。
存在基础检查：二进制处理和斑点分析
使用机器视觉检查的存在检查基于两种图像处理方法：二进制处理和斑点分析。本节使用使用典型的256级单色相机捕获的数据描述了二进制处理和斑点分析。
二进制处理将数据转换为两个阴影级别的黑白水平
单色摄像机代表具有256个灰色阴影的图像。二进制处理将以灰度表示的图像转换为由黑色和白色的两个阴影级别组成的图像。每个像素根据指定的阈值转换为黑色或白色。（如果一个值超过阈值，则转换为白色，如果值低于阈值，则转换为黑色。）
二进制处理将图像从模棱两可的图像更改为清除并使提取更轻松，从而快速准确地判断。
计数目标的斑点分析
BLOB分析是一种用于分析已通过二进制处理转换的图像以更容易区分的图像的典型方法。斑点意味着一个小肿块。在存在检查中，这意味着具有相同阴影值的像素的聚合。例如，假设二进制处理后有两个白色部分（目标或斑点）。计算这些白色部分的数量是存在检查的基本方法之一。
在下面的示例中，原始图像通过二进制处理进行转换，并根据面积大小对白色块进行计数。这是另一个斑点分析。
除了计数外，BLOB分析可用于获取各种信息，例如：
- 图像中存在/不存在目标
- 图像中的目标数
- 图像中的目标区域（单位：像素）
- 图像中目标的长度或周长（单位：像素）
- 图像中目标的位置
- 图像中目标的缺陷或几何特征
其他存在检查方法
除了二进制处理和斑点分析外，还有其他用于检测数量或缺失零件的方法。让我们看一下这些方法。
搜索类似于注册目标的对象
注册一个主人，以计算要计算的目标，然后检测搜索区域内的类似目标。
基于颜色信息的判断
用彩色摄像头捕获图像，将色调的三个值，色度和目标的亮度转换为数值，然后执行颜色分化。可以根据颜色差异来识别差异，从而可以更准确地判断。
实际应用
使用图像处理的存在检查已用于各种任务。本节介绍了一些示例。
在包装中计算瓶子
在场检查的最基本用途是计数。即使在生产线上也可以准确计数饮料宠物瓶或医疗安排的数量。该应用程序正在传播到需要安全的食品和制药行业。
检测油脂申请的量
存在检查不仅限于简单的应用来判断存在或不存在。例如，在汽车行业中，图像处理技术已被用于判断用于球形接头和驱动轴轴承的油脂状况。
在情况下检查产品数量欧宝官网开户
图像检查能够区分目标类型以及计数目标。它也用于发货之前的最终检查（用于计数，类型分化，存在检测等）。
