随着制造业的发展，零件生产厂商在生产零件产品时，为了适应多种型号设备，在现场难免会出现多种外观、尺寸非常接近的零件混杂在一起，极易混杂。        若零件制造商将错误型号的零件安装在设备中，将会导致设备工作异常，直接影响设备的性能及功能。此外，零件在生产过程中也会出现残次品，对零件的分类筛选非常必要。现阶段，客户现场采用人工筛选分类、甄别产品是否合格，但工作强度大、准确性差、效率低，因此欣维视觉根据市场需求推出了一套在线分类筛选系统来完成此项工作。
       该系统与自动化机构结合，以在线的形式进行检测，平均每个样品检测时间不超过0.5秒。设备首先通过传送带和导轨将零件排成队列，再通过分料气缸将零件推入视觉检测区域进行拍照检测。当完成检测后，输出I/O信号给运动控制系统，执行剔除/通过动作。       由于客户现场产品型号众多，同时也有将来增加的未知型号，为满足系统自适应要求，系统采用机器学习算法进行特征提取与分类，通过采样训练和更新参数的方式进行检测。

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