高精度針孔檢測(cè)設(shè)備
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2022-11-09 09:59:38 精質(zhì)視覺
當(dāng)你買到拿到心儀的產(chǎn)品的時(shí)候,映入眼簾的,就是它的外觀,這是靠模具廠、組裝廠的工人們精心呵護(hù)生產(chǎn)出來(lái)的,有的靠人眼檢查,有的靠自動(dòng)化設(shè)備檢查,不放過(guò)一點(diǎn)瑕疵。
當(dāng)今社會(huì),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù),人工智能等科學(xué)技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展,以及研究的深入,出現(xiàn)了基于機(jī)器視覺技術(shù)的表面缺陷檢測(cè)技術(shù)。這種技術(shù)的出現(xiàn),大大提高了生產(chǎn)作業(yè)的效率,避免了因作業(yè)條件,主觀判斷等影響檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性,實(shí)現(xiàn)能更好更精確地進(jìn)行表面缺陷檢測(cè),更加快速的識(shí)別產(chǎn)品表面瑕疵缺陷。
缺陷檢測(cè)被廣泛使用于布匹瑕疵檢測(cè)、工件表面質(zhì)量檢測(cè)、航空航天領(lǐng)域等。傳統(tǒng)的算法對(duì)規(guī)則缺陷以及場(chǎng)景比較簡(jiǎn)單的場(chǎng)合,能夠很好工作,但是對(duì)特征不明顯的、形狀多樣、場(chǎng)景比較混亂的場(chǎng)合,則不再適用。近年來(lái),基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別算法越來(lái)越成熟,許多公司,例如速嵌智造,開始嘗試把深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到工業(yè)場(chǎng)合中。
產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)屬于機(jī)器視覺技術(shù)的一種,就是利用計(jì)算機(jī)視覺模擬人類視覺的功能,從具體的實(shí)物進(jìn)行圖象的采集處理、計(jì)算、最終進(jìn)行實(shí)際檢測(cè)、控制和應(yīng)用。產(chǎn)品的表面缺陷檢測(cè)是機(jī)器視覺檢測(cè)的一個(gè)重要部分,其檢測(cè)的準(zhǔn)確程度直接會(huì)影響產(chǎn)品最終的質(zhì)量?jī)?yōu)劣。由于使用人工檢測(cè)的方法早已不能滿足生產(chǎn)和現(xiàn)代工藝生產(chǎn)制造的需求,而利用機(jī)器視覺檢測(cè)很好地克服了這一點(diǎn),表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用促進(jìn)了企業(yè)工廠產(chǎn)品高質(zhì)量的生產(chǎn)與制造業(yè)智能自動(dòng)化的發(fā)展。
機(jī)器視覺智能檢測(cè)系統(tǒng)
應(yīng)用表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)算法,提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確度和效率。有幾個(gè)步驟需要注意。
首先,要利用圖像采集系統(tǒng)對(duì)圖像表面的紋理圖像進(jìn)行采集分析;
第二,對(duì)采集過(guò)來(lái)的圖像進(jìn)行一步步分割處理,使得產(chǎn)品表面缺陷能像能夠按照其特有的區(qū)域特征進(jìn)行分類;
第三,在以上分類區(qū)域中進(jìn)一步分析劃痕的目標(biāo)區(qū)域,使得范圍更加的準(zhǔn)確和精確。
通過(guò)以上的三步處理之后,產(chǎn)品表面缺陷區(qū)域和特征能夠進(jìn)一步確認(rèn),這樣表面缺陷檢測(cè)的基本步驟就完成了。
自動(dòng)化檢測(cè)流程圖
利用機(jī)器視覺技術(shù)提高了用戶生產(chǎn)效率,使得生產(chǎn)更加細(xì)致化,分工更加明確,同時(shí),減少了公司的人工成本支出,節(jié)省了財(cái)力,實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能一體化發(fā)展