不用写算法的视觉检测软件--- ALFA机器视觉外观检测软件

在刚开始检测一个新的项目，只需要采集几百到一千张的图像，在这些图像上面标记缺陷种类，然后进行一轮训练。训练过后再放进一批新的样品图，会发现检测率相当的高，一开始就可以保持在95%~98%左右。在训练次数越多的情况下，检测率是可以无限接近100%的。

利用ALFA缺陷检测模块工具的管理模式和ALFA分类模块的自动化检测与分类，将会使气缸外观缺陷检测变得非常简单。 
首先需要收集大量的气缸套在生产过程中可能产生的砂眼、疏松、碰伤、花缸、亮斑、锈蚀划痕、托板磨痕等外观缺陷图片，检测图片做为学习样本库，其中包括正常品和残次品，每种残次品的检测图片至少包含一组以上。样本库中的样本越多，学习效果越好，后续的检测也会越准确。 
接下来ALFA软件通过图片样本库进行训练学习，并产生检测的参照模型，这个学习过程只需要不到10分钟，具体学习取决于电脑的硬件配置。 
最后把系统训练后的文档放置在工共机上，并连接采用进口工业相机快速获取产品图像，通过图像识别、分析和计算，输出当前气缸套和标准的产品是否一致，并输出OK、NG信号，用于控制NG品的剔除。 

系统可以自动完成被检产品与相机获取图像同步； 自动完成气缸套和标准结构的匹配判断功能； 自动完成样品数--据保存功能； 对产品图像进行自动存储，可进行历史查询， 最多保存容量为100万条供查询； 自动统计检测总数、缺陷总数、缺陷类型等信息； 系统有自学习功能，且学习过程操作简单。纵观行业发展，机器视觉在工业生产中的应用较为广泛，主要集中在中间生产流程与检验检测方面。 不用写算法的视觉外观缺陷检测软件----ALFA软件只需结合高性能计算机+机器设备和机械手等通过对图像的学习和理解可以对很多工业现场做出和人类似的反应,类似最近很热的阿尔法狗。ALFA和人脑类似的工作方式,识别结果稳定且一致！

机器人视觉系统最早应用于汽车生产线的成体生产机器人上。如果没有视觉系统，如需要采用特殊的工具在车体上加工孔径，以便使机器人能够知道车体的具体位置。然而在视觉摄像系统开发以后，就再也不需要这类昂贵的加工工具了。机器人能够自动地确定车体的确切位置，然后通过数学方式计算出这四个孔径的位置。