QM系列闪测仪如何辩别缺陷和排除毛边？

QM系列闪测仪利用多种先进的图像处理技术和算法，能够精确地识别并排除毛边和缺陷，进而显著提升测量的准确性和效率。其主要实现方式包括：

亚像素图像边缘处理：

亚像素图像边缘处理的核心在于通过软件算法提高检测系统的分辨率，从而实现更精确的边缘定位。传统像素级边缘检测方法只能识别边缘的像素点，而亚像素级边缘检测则通过细分像素单位，实现更精细的边缘定位。QM系列闪测仪采用亚像素级图像处理技术，将1个像素分割到0.05以下，进行边缘高精度检测。这种技术能够更精细地识别边缘，有效排除因毛边或缺陷导致的偏差。

自动祛除毛刺和异常点：

QM系列闪测仪内置最小二乘法回归处理算法，可自动祛除毛刺和异常点。对特征位置的影响降至最低。该算法通过拟合处理，提取100个以上的测量边缘点，进行拟合，识别线、圆、圆弧等特征，从而排除毛边和缺陷对测量结果的影响。

AI自动寻边技术：

光子精密QM系列闪测采用AI自动寻边技术，利用深度学习算法对图像中的边缘特征进行自动学习和提取，使AI模型能够有效地识别图像中的边缘信息，并将其转化为可测量的坐标点。能够解决边界模糊、多重边界、毛刺过多、边缘干扰多等传统测量痛点。并通过连续优化迭代AI模型，提高测量的稳定性和准确性。

自动识别与匹配模板：

在批量测量中，QM系列闪测仪可以自动识别工件并匹配模板，无需人工干预。这种自动识别功能能够有效排除因毛边或缺陷导致的识别错误。更支持导入CAD图纸，通过“比较测量”功能识别缺陷，如将实际齿廓图像与标准CAD图的齿廓对比，可以得到缺齿、断齿等缺陷信息。

QM系列闪测仪通过亚像素图像处理、自动祛除异常点、AI寻边、自动识别与匹配模版等多种技术手段，实现了对毛边和缺陷的有效识别与排除，从而确保测量结果的准确性和可靠性。