工业视觉中精密注塑件表面缺陷检测视觉方案
2023-07-25 14:10:10
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作者：青岛英瑞铂
近年来，随着数字化、物联网等技术的高速发展，国家对于工业和制造业提出了更高的要求。如何使用自动化手段提高生产环节中产品缺陷检测效率、降低不合格产品出厂率已引起生产厂商的广泛重视。然而，由于注塑制件体积大、外形弯曲，注塑部位表面呈弧形且存在很强的镜面反射，使得面向自动化缺陷检测的图像采集和分析处理都非常困难。
我们基于机器视觉、模式识别等人工智能技术，实现了一套高精度的注塑制件表面缺陷检测系统。
检测正确率99.99%，虚警率<8%，检测速度<60秒，相关检测产品已进入某汽车零部件质检厂商并在生产环节中起到重要作用。
针对精密注塑件表面缺陷检测，可以采用视觉方案来实现自动化检测和分类。以下是一个可能的视觉方案：
摄像头系统：选择高分辨率的工业相机或视觉传感器，安装在适当的角度和位置上，以捕捉注塑件表面的图像。
光源系统：使用合适的光源，如LED光源，以提供均匀的照明，确保注塑件表面的细节和缺陷能够清晰可见。
图像处理软件：使用图像处理软件进行图像的预处理和分析。这可以包括图像增强、滤波、边缘检测等算法，以提高图像质量和缺陷的检测能力。
缺陷检测算法：开发或选择适当的缺陷检测算法，如边缘检测、纹理分析、颜色分析等，以检测注塑件表面的缺陷，如裂纹、气泡、凹陷等。
分类系统：根据缺陷的类型和程度，设计分类系统进行自动分类。可以使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或深度学习模型，对图像进行分类。
报警和记录系统：当检测到缺陷时，系统可以触发报警，同时记录缺陷的位置、类型和图像等信息，以便后续分析和处理。
需要注意的是，视觉方案的具体实施需要根据具体的注塑件和缺陷特征进行调整和优化。同时，还需要进行充分的测试和验证，以确保系统的准确性和稳定性。
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