收到机器后,开箱时应小心,避免机件不必要的损坏,按装箱清单清点零部件的完整性。
机器应置于有栏杆的坚固平台、支架上并应找水平,平台离地面的距离要根据客户所选包装机的高度设计,确保数粒机和包装机的正确对接。用水准仪调整机器的水平度达2/1000mm或者以下。机器周围应留有通道以便操作、巡视、保养。送料系统对应用户提升机(用户根据需要及现场情况配置提升装置)的出口。
1)主机及配套设备,必须良好接地。
2)主机及配套设备,电源处必须按照要求装有规定负荷的空气开关。
3)主机及配套设备,电源线必须选用符合规定要求负荷的电线,并请专业人员严格按照国家标准布线。
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使用数粒机,需要先对种子进行清选,去除种子中的杂质,因为当种子中掺有杂质时,也会在光导管中形成投影而计数,影响数粒结果。还有一个需要注意的地方就是控制或者调节好数种盘的轨道宽度,因为正确的数粒要求种子排成一行,一次落下,落下一粒即产生一个投影,计数为1。如果轨道过于宽大,种子以两粒或者三粒的方式同时落下,则它们由于下落高度相同,种子质量也相差无几,无法区分出他们的下落时间差,结果就是在光导管上只产生了一个投影,错误记数为1粒种子,这时候误差就会产生,所以为了避免这种误差,应实现调节好数粒机的轨道宽度。
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由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于设备集成,可为机器人等其他执行机构提供输入参数。因此,在现代自动化工业生产过程中或极度危险及污染的环境中,人们将机器视觉系统应用地用于工况监视、成品检验和质量控制等方面,取代人工操作且比人工检更操作精确、提高生产效率和产品质量,推进智能自动化制造的进程。**初,机器视觉技术在国际范围内比较大的应用领域是半导体及电子行业。在半导体行业中机器视觉技术与的诸如锡膏印刷机、AOI检测等设备结合使用,从上游晶圆加工制造的分类切割,到末端电路板印刷、贴片,都依赖于高精度的视觉测量对于运动部件的引导和定位
广义的识别在不同的场合又演化成了几个略有差异的概念:识别(狭义的):对一个或多个经过预先定义或学习的物体或物类进行辨识,通常在辨识过程中还要提供他们的二维位置或三维姿态。鉴别:识别辨认单一物体本身。例如:某一人脸的识别,某一指纹的识别。监测:从图像中发现特定的情况内容。例如:医学中对细胞不正常技能的发现,交通监视仪器对过往车辆的发现。监测往往是通过简单的图像处理发现图像中的特殊区域,为后继更复杂的操作提供起点。
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一个计算机视觉,图像处理和机器视觉所共有的经典问题便是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体,图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决,但是到目前为止,还没有某个单一的方法能够准确的对各种情况进行判定:在任意环境中识别任意物体。现有技术能够也只能够很好地解决特定目标的识别,比如简单几何图形识别,人脸识别,印刷或手写文件识别或者车辆识别。而且这些识别需要在特定的环境中,具有指定的光照,背景和目标姿态要求。
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模仿人类的视觉系统,计算机视觉系统中信息的处理和分析大致可以分成两个阶段:图像处理阶段又称视觉处理中的低水平和中水平阶段;图像分析、理解阶段又称视觉处理中的高水平处理阶段。计算机视觉系统中,视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法,它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、等特征。物体通过光源和相机之间,由这些数据编码输送到相机数据处理单元,从而在相机上将物料的大体轮廓成像,再将成像数据传输计算机进行运算。
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