镜头FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意：①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变视觉检测中如何确定镜头的焦距为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素：· 视野 - 被成像区域的大小。· 工作距离 (WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间
视觉缺陷检测系统
镜头FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意：①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变视觉检测中如何确定镜头的焦距为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素：· 视野 - 被成像区域的大小。· 工作距离 (WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。· CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。
武汉市海维鑫科技有限公司是集研发与生产机器视觉检测系统为一体的新型科技企业。
海维鑫系统的主要特点：
● 针对不同产品分别设定检验等级，满足质量管理的细微差别，检测时自动匹配方案；
● 缺陷处理灵活人性，可根据缺陷类型及严重程度，设置不同检测模式并判定产品等级， 输出质量报告；
● 可对同一产品设置蒙板检测区，每个蒙板区的检测精度均可独立设置，蒙
版区数量、形状、大小、位置不限；
海维鑫输出缺陷记录
当前记录
通过数据表格记录当前缺陷的相关信息（生产批号、缺陷位置、坐标、面积、类别、产生时间等信息）；
可对缺陷信息即时删除和缺陷类别的人工判定修改。
历史记录
通过图片墙和数据表两种方式来查看历史记录, 图片墙和数据表对应互动；
多种方式（时间或产品名称等）搜索历史记录；
历史记录的管理（编辑，删除，更新）。
视觉行业的发展突飞猛进，从传统的小面阵到现在的面阵，从传统的工业进发到目前的民用产品，从传统的机器视觉算法到目前的深度学习算法，可以说海维鑫从之前的机器视觉行业进入到更加的行业，这6年来我们秉承着，质量，技术两手抓的企业文化，已经让海维鑫进入到目前视觉行业公司的领域，我们未来也会坚持不断更新新的技术，不断保证产量，为客户带来更好的机器视觉产品。
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