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机器视觉技术在产品表面缺陷检测的应用-安祺拉

来源:未知       阅读量:     时间:2019-03-14

背景

在现今快速发展中的中国,工业制造体系尤为庞大,中国制造是世界上认知度最高的一个标签之一。在每天都要生产大量的工业制造产品的情况下,用户和企业对产品的质量要求越来越高,除去要满足使用性能之外,还要有良好的外观,就是我们说的表面质量。例如我们经常使用的手机,一个新的手机不仅要满足功能上的使用性,还要保证外表没有划痕、色彩均匀等。这些缺陷的存在不仅影响产品美观和用户体验,而且会对产品的使用性能带来不良的影响,比如薄膜表面的瑕疵,会严重影响其质量;再比如电容的外表一般都印有电容的参数,外表被破坏后,这个电容的大小就不知道了。所以生产厂商对产品的表面缺陷检测十分重视,以便及时发现,从而有效控制产品质量,还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题,从而杜绝或减少缺陷品的产生。尽管现在已经进入了工业4.0的时代,但对工业产品表面的缺陷检测还是在依赖着人工去完成,这种方法不仅效率低下,而且检测标准主观因素大、标准不统一,从而导致了检测结果的不准确,并且人工缺陷检测不但会使成本上升,也对人力资源提出了考验。

随着计算机技术的发展,人工智能、机器视觉等科学技术的出现,传统的检测方式也不止人工检测一种,比如红外检测、超声波检测、涡流检测等,但是这些技术并不能够多角度且直观的识别缺陷细节。基于机器视觉的表面缺陷检测技术的出现大大提高了工业产品检测的效率和准确率,避免了因作业条件、主观判断等因素影响检测结果的准确性,实现能更好快更准确地进行表面缺陷检测。

机器视觉技术在产品表面缺陷检测的应用-安祺拉

机器视觉是一种无接触、无损伤的自动检测技术,是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段,具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和生产效率高等突出优点。机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器(CCD摄像机)对产品的表面图像进行获取,然后对采集过来的图像进行进一步的分割处理,使得产品表面缺陷能够按照其特有的区域特征进行分类;在以上分类区域中进一步分析划痕的目标区域,使得范围更加的准确。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。

应用

我们了解过缺陷检测的背景和基于机器视觉的缺陷检测的原理后,来看一下能应用在哪些产品检测上吧。

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