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建立步骤（根据软件规格说明）：①确定规则的个数.假如有n个条件.每个条件有两个取值（0,1），故有5种规则：②列出所有的条件桩和动作桩。③填入条件项。④填入动作项.等到初始判定表。⑤简化.合并相似规则（相同动作）。B. Beizer 指出了适合使用判定表设计测试用例的条件：①规格说明以判定表形式给出，或很容易转换成判定表。②条件的排列顺序不会也不影响执行哪些操作。③规则的排列顺序不会也不影响执行哪些操作。④每当某一规则的条件已经满足，并确定要执行的操作后，不必检验别的规则。⑤如果某一规则得到满足要执行多个操作，这些操作的执行顺序无关紧要。探伤技术可用于检测金属材料内部缺陷。嘉兴间隙检测供应商

Color检测，一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红（R）绿（G）蓝（B）三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。欧盟、美国等国家已通过法规明确规定了产品制造商应该进行的视觉检测项目及标准。国内外也有很多厂商设计出了高度智能的视觉检测解决方案。嘉兴离线检测系统设计无损检测：在不破坏产品的前提下，检测其内部和表面的缺陷，保障产品质量。

尽管机器视觉系统可以区分因缩放，旋转和姿势变形而导致的零件外观变化，但是复杂的表面纹理和图像质量问题仍然带来了严峻的检查挑战。 单凭机器视觉系统无法评估在视觉上非常相似的图像之间存在巨大差异和偏差的可能性。基于深度学习的系统非常适合复杂的视觉检查, 深度学习擅长解决复杂的表面和外观缺陷，例如旋转，刷过或发亮的零件上的划痕和凹痕。 无论是用来定位，识别，检查或分类感兴趣的特征，基于深度学习的图像分析在概念化和泛化零件外观的能力上都与传统的机器视觉有所不同。

应用，水浸（喷水）法检测钢管、锻件；单（双）探头检测焊缝；多探头检测大型管道；板材超声波探伤；复合材料超声探伤；非金属材料检测等应用。X射线探伤原理，x射线的特性 X射线是一种波长很短的电磁波，是一种光子，波长为10-6~10-8cm。x射线有下列特点：穿透性 x射线能穿透一般可见光所不能透过的物质。其穿透能力的强弱，与x射线的波长以及被穿透物质的密度和厚度有关。x射线波长愈短，穿透力就愈大;密度愈低，厚度愈薄，则x射线愈易穿透。在实际工作中，通过球管的电压伏值(kV)的大小来确定x射线的穿透性(即x射线的质)，而以单位时间内通过x射线的电流 (mA)与时间的乘积表示x射线的量。及时的检测与反馈有助于生产过程的优化。

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。这些因素必须采取一致的方式对待。如果在测量物体的宽度，则需要使用水平方向的 CCD 规格，等等。如果以英寸为单位进行测量，则以英尺进行计算，较后再转换为毫米。参考如下例子：有一台 1/3” C 型安装的 CDD 摄像机（水平方向为 4.8 毫米）。物体到镜头前部的距离为 12”（305 毫米）。视野或物体的尺寸为2.5”（64 毫米）。换算系数为 1” = 25.4 毫米（经过圆整）。离线检测指的是在离散的时间或场合进行的检测。嘉兴间隙检测供应商

各种检测方法可根据不同测试要求选择合适的方案。嘉兴间隙检测供应商

目前，大型食品企业如伊利、蒙牛等已经率先应用机器视觉技术，但行业整体的渗透率仍有待提高。以欧洲鲜货市场为例，食品分拣器得到了普遍应用。这些分拣器采用多台摄像机，捕捉产品整个表面的影像，确保无遗漏。当产品基本为圆形时，分拣器内部设有特殊机构，使产品在摄像机下进行旋转，从而全方面展示其形态。在分拣过程中，产品的形状、颜色等特征成为关键。形状的分选依据较大直径、较小直径以及比例关系等，而颜色的判断则基于已扫描的整个表面情况。嘉兴间隙检测供应商