自动化检测设备如何检测表面缺陷
2022-07-25
表面缺陷检测设备凝聚了机器视觉领域的多项先进技术成果，并融入了多项创新的检测理念，既能同生产线无缝对接检测，也可离线进行检测，在对材料表面的瑕疵以及半透明材料内部瑕疵进行快速检测的同时能够直观的给予生产反馈，可以广泛应用于纤维行业、塑化行业、造纸及电子行业、金属行业等领域。
表面缺陷检测设备凝聚了机器视觉领域的多项先进技术成果，并融入了多项创新的检测理念，既能同生产线无缝对接检测，也可离线进行检测，在对材料表面的瑕疵以及半透明材料内部瑕疵进行快速检测的同时能够直观的给予生产反馈，可以广泛应用于纤维行业、塑化行业、造纸及电子行业、金属行业等领域。
机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器(颁颁顿相机)获取产物的表面图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作。
随着工业4.0时代的到来，机器视觉检测在智能制造业领域的作用越来越重要。机器视觉检测技术可以极大地提高生产操作的效率，避免了由于操作条件，人工目测的主观判断等因素而影响检测结果的准确性，并能够更好、更快、更准确地对产物进行尺寸测量以及检测表面缺陷，确保产物质量，提高生产效率。
表面瑕疵检测系统由图像传感器、成像系统、照明系统、图像采集系统、图像处理系统组成。一般是采用颁颁顿或颁惭翱厂高速照相机摄取检测图象，并转化为数字信号，再采用的计算机硬件与软件技术对图象数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图象特征值，实时截图瑕疵保存，按客户要求可以实时在线报警提示、记录保存瑕疵坐标位置。由此实现零件识别或缺陷检测等多种功能，替代传统人工识别，提升生产效率。检测对象：金属、薄膜、玻璃、无纺布、纸张、铝塑板、锂电等卷板带箔。
压铸件表面瑕疵缺陷检测，在光学技术特性下当光源光线入射工件表面后，各种瑕疵缺陷会在反射、折射等方面表现出与周围有不同的异样。例如，当均匀光垂直入射产物表面时，如产物表面没有瑕疵缺陷，射出的方向不会发生改变，所探测到的光也是均匀的;当产物表面含有瑕疵缺陷时，
在任何产物的制造过程中，质量检测都是一个非常重要和关键的环节。传统的产物检测方法基本上依靠人眼或检验员依靠某些特定工具。该方法效率低、速度慢、误判率高，已不能满足现代工业制造的需要。机器视觉检测技术的引入是适应现代制造业发展趋势的必然要求。
传统检测依靠人工进行缺陷筛选检查，对于横线、竖线、亮点、尘点等客观缺陷，人工可以通过直观目测或高倍镜进行检查，但光学均匀性、暗影等主观缺陷，受检测人员主观意识影响，依据人员经验进行判断，标准较难量化。因此引入了机器视觉的方式对背光模组发光显示表面做缺陷检测处理，代替原有人工检测方式，避免人眼疲劳造成的漏检、错检的同时实现更快速的检测，对于均匀性等主观缺陷，也可进行量化检测，有效防止不良品流入下游组装成成品。
在“智能制造”的概念提出后，作为人工智能一个重要的分支“机器视觉”已经成为当下炙手可热的技术之一。在制造业转型升级、新兴产业发展的过程中，中国市场释放出惊人的机器视觉技术及产物需求，为本土机器视觉行业的成长提供了关键驱动力。
胶密封圈在生产组装线上是一种常见的密封件，它具有较好密封性、安装使用方便和成本低等优势，它是一种适应性较强的的密封件。橡胶密封圈性能的好坏会直接影响生产组装线的正常工作。目前橡胶密封圈的检测主要是依赖人工去检测，这种检测方法容易受密封圈弹性形变和加工误差的影响，造成其尺寸公差误差大和边缘轮廓存在缺陷。并且橡胶密封圈需要连续大批量生产，人工需长时间进行高强度作业，容易造成视力疲劳而出现差错，同时检测精度和效率也不高等问题。
随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。