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CCD视觉检测 |
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如何正确的选择二维码条形码检测仪
商业二维码条形码检测仪常用的主要有:
CCD扫描器，激光手持式扫描器和全角度激光扫描器二种。
一、HHP QC二维码条形码检测仪是利用光电藕合(HHP)原理，对条形码印刷图案进行成像，然后再译码。它的优势是:无转轴，马达，使用寿命长;价格便宜。HHP因战略原因，从2012年停产全线所有检测仪相关产品，专注于条码扫描枪的业务。
选择CCD扫描器时，重要的是两个参数:
景深由于CCD二维码条形码检测的成像原理类似于照相机，如果要加大景深，则相应的要加大透镜，从而使CCD体积过大，不便操作。的CCD应无须紧贴条形码即可识读，而且体积适中，操作舒适。
分辨率 如果要提高分辨率，增加成像处光敏元件的单位元素。一般是5个像素(pixel)，识读EAN，UPC等商业码已经足够，对于别的码制识读就会困难一些。中档CCD以1024pixel为多，有些甚至达到2048pixel，能分辨窄单位元素为0.1mm的条形码。但也有更高像素的易阅条码检测仪使用4096pixel以提高窄单位元素，使其达到0.02mm的条形码。
二、激光手持式二维码条形码检测扫描器是利用激光二极管作为光源的单线式扫描器，它主要有转镜式和颤镜式两种。
转镜式的代表品牌是QC890(已在2012年停产)，它是采用高速马达带动一个棱镜组旋转，使二极管发出的单点激光变成一线。
颤镜式的制作成本低于转镜式，但这种原理的激光枪不易提高扫描速度，一般为33次/秒。个别型号，如POTICON可以达到100次/秒，其代表品牌为Symbol，PSC和POTICON。
商业企业在选择激光二维码条形码检测扫描器时，重要的是注意扫描速度和分辨率，而景深并不是关键因素。因为当景深加大时，分辨率会大大降低。的手持激光扫描器应当是高扫描速度，固定景深范围内很高的分辨率。
二维码条形码检测仪的选择建议不要盲目的从扫描速度和高分辨率这方面来选择，因为不同品牌，不同型号的二维码条形码检测仪扫描同一个条码时，得出的结果很大可能会是不一样的;从的角度来讲，选择条码检测仪时尽量选择跟对方使用的检测仪的品牌、型号一样，才是佳选择。
表面缺陷检测中的主要应用技术
在产品印刷过程中，由于工艺等原因，印刷品往往会出现色差、套印不准等现象，还会出现一些缺陷点、墨线、黑皮之类的外观缺陷，从而导致印刷次品的出现。印刷企业一般采用人工方法，在印中抽样及印后逐一进行目测的方法分拣次品，检测效率低、成本高、劳动强度大。
随着机器视觉技术的不断发展，行业逐步利用机器视觉系统来代替人进行印刷品缺陷检测，的提高了生产效率，降低生产成本，给力行业应用。
一、视觉检测
视觉检测主要包含两部分，即缺陷检测及识别。印刷缺陷表现在图像上，即为采集图像缺陷处的灰阶值与标准图的差异。将采集图像的灰度值同标准图进行差分（像素值相减），判断其差值（两幅图灰阶值的相差程度）是否超出以预先设定的标准值范围，就能判断出这幅印刷品有无缺陷。
缺陷识别过程，即差分完成后，得到一幅同采集图大小相同的差分图，其像素值是每两幅图像对应像素点的差值。随后，对差分图像进行逐行扫描，对缺陷点进行探测。当遇到缺陷点像素时（其值>0），用递归的方法遍历整个缺陷区域，同时记录下缺陷区的大小、尺寸。整个扫描过程完成后，递归的次数就是缺陷的个数。
利用基于PC的机器视觉系统代替人工进行印刷品检测，利用计算机精度高、速度快的特点，迅速而地检测出印刷品的外观缺陷，并对缺陷程度进行综合分析，从而判断印刷品是否为次品或废品。较之外观缺陷要困难得多的如色差、套印不准等缺陷的检测与识别问题，机器视觉印刷质量检测系统可以提高智能化信息处理能力，大大提高生产效率和生产的自动化程度，并且有效控制劳动力成本，同时其行业应用也将逐步加剧。
二、图像采集及预处理
图像采集过程中，由于摄像机精度、照明环境等因素的影响，采集的图像会存在一定的随机噪声，从而导致图像失真。这里采用即可去掉尖锋干扰，又能保持边缘细节的加权中值滤波算法。确定一个像素个数为奇数的窗口W，先对窗口内各像素加权，某一像素加权值为m，即窗口像素灰度排队时该像素重复m个，再将窗口内的各像元按灰度值从大到小排列，再用其中间位置的灰度值代替原图像f（x，y）的中间值，得到增强图像g（x，y）。
CCD视觉检测的优势
1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。
2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。
3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。
4、利用了机器视觉解决方案，可以节省大量劳动力资源，为公司带来可观利益。柯能自动化科技有限公司（KEN），是一家专注于机器视觉、工业自动化检测、运动控制与视觉一体化领域，全力打造视觉设备。产品应用 柯能自动化提供的视觉设备，广泛运用于多个行业： 电子行业：半导体元件表面缺陷特征监测、字符印刷残缺检测、芯片引脚封装完整检测、元件破损检测、端子引脚尺寸检测、编带机元件极性识别、键盘字符检测等； 制造行业：零件外形检测、表面划痕检测、漏加工检测、表面毛刺检测等； 印刷行业：印刷质量检测、印刷字符检测、条码识别、色差检测等； 汽车电子：面板印刷质量检测、字符检测、SPI检测系统、色差检测等； 医疗行业：药瓶封装缺陷监测、药品封装缺漏检测、胶囊封装质量检测等； 食品行业: 外观封装检测、食品封装缺漏检测、外观和内部质量检测、颜色质量检测、食品包装定位等； 五金行业：微小金属正反面判别、零件表面检测、零件尺寸检测等。
