⒈ 基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统eq140-ⅱ汽车仪表板总成是某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、表、电流表、信号报等，其生产批量大，出厂前需要进行一次终检。检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报和若干照明9灯是否损坏或漏装。一般采用人工目测方法检查，误差大，---性差，不能满足自动化生产的需要。基于机器视觉的智能集成测试系统，改变了这种现状，外观视觉检测，实现了对仪表板总成智能化、全自动、---、快速检测，克服了人工检测所造成的各种误差，---提高了检测效率。整个系统分为四个部分：为仪表板提供模拟信号源的集成化多路标准信号源、具有图像信息反馈定位的双坐标cnc系统、---机图像获取系统和主从机平行处理系统。
一、介绍缺陷检测被广泛使用于布匹瑕疵检测、工件表面检测、航空航天领域等。传统的算法对规则缺陷以及场景比较简单的场合，能够---工作，但是对特征不明显的、形状多样、场景比较混乱的场合，则不再适用。近年来，基于---学习的识别算法越来越成熟，许多公司开始尝试把---学习算法应用到工业场合中。对于制造业企业来说，产品缺陷问题一直是---痛点之一，这一问题若不得到解决，极易诱发事故。而如何提升产品和良品率，从而降低原材料消耗和人工成本投入，产品外观检测，成为了工厂在数字化、智能化改造的过程中面临的---问题。
对于制造业企业来说，产品缺陷问题一直是---痛点之一，这一问题若不得到解决，极易诱发事故。而如何提升产品和良品率，外观检测机，从而降低原材料消耗和人工成本投入，成为了工厂在数字化、智能化改造的过程中面临的---问题。 为了解决这一问题，近年来，部分企业开始了基于机器视觉识别技术的缺陷检测探索，然而在实际的应用过程中，传统机器视觉识别虽然能够解放一部分生产力，但也存在着识别率低，外观检测，复杂环境下无法---取代人工检测等一系列难题，这也导致目前的质检市场仍大量采用人工目检的方式，而机器视觉的覆盖率不足5%。虽然人眼具有较强的目视能力，识别能力要高于传统的机器视觉识别，但人工检查成本高昂，并且易受到工人熟练度影响，导致检测准确性及效率差异较大。因此，企业需要有---的技术方法来实现生产线的自动化检测。
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