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機器視覺:外觀檢測系統(異物/瑕疵/缺陷)

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更新時間:2023-01-22 09:06:18瀏覽次數:511次

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產品簡介

隨著科技的飛速發展,機器視覺已經大量普及于各種優秀的工業中,其中產品的外觀檢測需求比較多,下面來說說外觀檢測吧

詳細介紹

隨著科技的飛速發展,機器視覺已經大量普及于各種優秀的工業中,其中產品的外觀檢測需求比較多,下面來說說外觀檢測吧。

外觀檢測,是指用于確認部件及產品表面異物、瑕疵、缺陷的檢測。外觀檢測通??捎糜谙铝袡z測內容。

檢測食品包裝上附著的異物
檢測布匹上附著的污點
檢測金屬、樹脂部件上的瑕疵
檢測樹脂、橡膠成型時發生的缺陷(瑕疵、毛刺)
確認LED的點亮是否有遺漏的缺陷檢測 等

傳統的外觀檢測依賴于目視檢測,近年來,隨著工廠自動化的發展,視覺系統越來越廣泛地應用于現場。

下面將從實現異物檢測、瑕疵檢測、缺陷檢測高效化的視覺系統運用案例入手,對外觀檢測的基本原理及目前的發展趨勢進行介紹。

測異物、瑕疵、缺陷的外觀檢測基本原理

導入視覺系統的優點

外觀檢測能夠發現異物、污點、瑕疵、缺陷等,防止不良品的流出,但目視檢測存在精度極限。全數檢測則不光耗費人工和成本,還會因個人差導致精度偏差和人為錯誤。

且細微的瑕疵及污點等難以被發現,要維持品質,必須借助顯微鏡等工具,實施放大檢測。點數較少時,還能離線進行顯微鏡檢測,但要檢測成千上萬點時,則需要投入龐大的勞力,導致生產效率大幅降低。要兼顧品質和生產效率,視覺系統技術是的重要環節。

可以辨別細微的異物、瑕疵、缺陷

對于過去不得不依賴人眼判斷的外觀檢測,隨著視覺系統及視覺系統技術的進步,細微異物、瑕疵、缺陷的檢測也成為了可能。

盈泰德科技推出了從標準31萬像素到2100萬像素高分辨率的多款視覺系統產品??梢愿鶕蛻舻男枨螅瑸榭蛻籼峁└咝詢r比的視覺系統系統。

正在研究導入視覺系統系統的客戶曾經提出“最小可以檢測出多小的異物及黑點?"的疑問,通過下列公式,可以大致計算出該問題的答案。

最小檢測尺寸 = B ÷ A × C

A?。健「泄庠腨方向像素數
B = 拍攝視野(Y方向)[mm]
C?。健「泄庠系淖钚z測像素尺寸[像素]

像素數因所用的相機而異。例如,31萬像素相機的縱向像素數為480像素,而2100萬像素相機的像素數就是4092像素。該數值就是公式中的“A=感光元件的Y方向像素數"。

而B項的拍攝視野(Y方向),可以根據所用鏡頭,自由變換為10 mm、100 mm等數值。C項中感光元件上的最小檢測像素尺寸,通常為3像素,根據條件不同,也可能是5像素。

機器視覺:外觀檢測系統(異物/瑕疵/缺陷)-機器視覺_視覺檢測設備_3D視覺_缺陷檢測

考慮到這些條件,將A=480像素、B=50 mm、C=3像素代入計算最小檢測尺寸 = 50 ÷ 480 × 3 = 0.312 mm可以由此得出,最小可檢測0.125 mm的異物及瑕疵。

例如,使用2100萬像素的視覺系統時最小檢測尺寸?。?50 ÷ 4092 × 3 = 0.037 mm可檢測0.037 mm的異物及瑕疵,這是目視檢測難以實現的。

追求檢測精度時,需要采用2100萬像素水平的高分辨率相機,或通過減小視角,將最小檢測尺寸縮小。

在線上實現全數檢測

目視檢測時,根據檢測項目,可能必須離線進行外觀檢測。但只要借助視覺系統,就能在線上對異物、瑕疵、缺陷進行正確檢測。

工件速度與視覺系統速度的關聯性
間歇傳送時

“間歇傳送"時,檢測對象陸續流入檢測范圍并在相機前停留一定時間,下面將以此為例,介紹計算每分鐘檢測次數及視覺系統目標處理速度的公式。

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每分鐘的檢測次數?。健?0(秒) ÷ 視覺系統的處理時間

例)視覺系統的處理速度為20 ms時

60(秒) ÷ 0.02(秒) = 3,000次/分鐘(=50次/秒)

常規外觀檢測可在20至100 ms內完成處理。已事先確認檢測速度的預期值時,可通過以下公式,計算出必要的處理速度。

視覺系統的目標處理速度(ms) = 1(秒) ÷ 預期檢測次數(次/秒) × 1000

例)預期檢測次數為50次/秒時

1 ÷ 50 × 1000 = 20 ms

使用上述公式,就能夠選出滿足要求的視覺系統。但上述內容僅針對間歇傳送的情況,對于產品無間歇流動的“連續傳送",必須要考慮快門速度。

連續傳送時

在連續傳送的檢測中,如果與生產線速度相比,快門速度不夠快,拍出的圖像會發生抖動,無法正確檢測。通常應該將快門速度設定為,約等于檢測物移動最小尺寸的1/5左右距離的時間。

例)預期最小檢測尺寸=1 mm、生產線速度1 m/秒

快門速度參考值?。健? mm ÷ 5 ÷ 1000 mm/秒 = 1/5000秒

外觀檢測的基礎 ~預處理功能~

外觀檢測中,必須對細微的瑕疵及缺陷等進行確認及辨別。要獲得穩定的檢測結果,預處理功能很重要。

實時濃淡補正

通過在有無檢測中說明的二值化處理,難以發現異物及瑕疵等。實時濃淡補正就可以消除工件表面的光澤及陰影,僅抽取污點及瑕疵。

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根據不同方向漸變濾波器

該濾波器功能,可以消除諸如紋路的背景圖案,以及其他的干擾??梢苑謩e對X和Y方向設定模糊處理效果,僅正確抽取異物。

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斑點濾波器

該濾波器功能,將在有無檢測中說明的斑點分析運用于預處理功能中??梢詢H抽取特定要素,消除光澤、陰影、背景、凹凸等。

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對比度轉換

能夠分范圍創建對比度合適的圖像,進行邊緣增強、背景干擾消除等處理。通過擴大濃淡差,使污點等的檢測更方便。

 

具體應用

視覺系統被用于各類外觀檢測。下面將介紹一個具體應用案例。

檢測活塞的切屑附著

附著在汽車發動機活塞上的切屑,難以通過目視檢測識別,是檢測時容易發生漏檢的重要環節。導入視覺系統系統后,對于細小的切屑,也能夠實現正確確認及辨別。

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檢測晶片電容器的各種外觀

晶片電容器的污點、瑕疵、缺陷等各種外觀檢測,也能在導入視覺系統系統后,實現批量確認及辨別??梢郧袑嵾M行全數檢測,通過積累檢測數據,還能有效用于工序改良。

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檢測托盤上的異物

食品安全越來越受到關注,食品行業正在逐步推進視覺系統的導入。對于過去進行抽取檢測的托盤異物檢測,利用視覺系統,也能毫不費力地實現全數檢測。還能同時確認及辨別細微污點,幫助穩定品質。

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專業的事交給專業的人做,如果你的工業生產線中,可能需要用到機器視覺檢測方面的技術,那么不妨和我們盈泰德科技聊聊,我們會先根據你的需求分析,免費從一個專業的角度來給你一個合適的方案,再聽取你的意見,即使沒達成合作,我們也希望能多認識個朋友。

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