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        图像瑕疵检测,外观检查(异物/瑕疵/缺陷)

        返回列表作者:林阳机器视觉解决 发布日期: 2021.04.06 浏览:111

          关键词:图像瑕疵检测、表面瑕疵检测、表面划痕检测、工业图像检测
          摘要:通过图像,检测异物、瑕疵、缺陷的外观检测基本原理导入视觉系统的优点外观检测能够发现异物、污点、瑕疵、缺陷等,防止不良品的流出,但目视检测存在精度极限。
          外观检测,是指用于确认部件及产品表面异物、瑕疵、缺陷的检测。外观检测通常可用于下列检测内容。
          1.检测食品包装上附着的异物
          2.检测布匹上附着的污点
          3.检测金属、树脂部件上的瑕疵
          4.检测树脂、橡胶成型时发生的缺陷(瑕疵、毛刺)
          5.确认LED的点亮是否有遗漏的缺陷检测等
          传统的外观检测依赖于目视检测,近年来,随着工厂自动化(FA:Factory Automation)的发展,视觉系统越来越广泛地应用于现场。下面将从实现异物检测、瑕疵检测、缺陷检测高效化的视觉系统运用案例入手,对外观检测的基本原理及目前的发展趋势进行介绍。
          通过图像,检测异物、瑕疵、缺陷的外观检测基本原理
          导入视觉系统的优点:
          外观检测能够发现异物、污点、瑕疵、缺陷等,防止不良品的流出,但目视检测存在精度极限。全数检测则不光耗费人工和成本,还会因个人差导致精度偏差和人为错误。
          且细微的瑕疵及污点等难以被发现,要维持品质,必须借助显微镜等工具,实施放大检测。点数较少时,还能离线进行显微镜检测,但要检测成千上万点时,则需要投入庞大的劳力,导致生产效率大幅降低。要兼顾品质和生产效率,视觉系统技术是不可或缺的重要环节。
          可以辨别细微的异物、瑕疵、缺陷
          对于过去不得不依赖人眼判断的外观检测,随着视觉系统及视觉系统技术的进步,细微异物、瑕疵、缺陷的检测也成为了可能。林阳智能视觉推出了从标准31万像素到2100万像素高分辨率的多款视觉系统产品。可以根据客户的需求,为客户提供高性价比的视觉系统系统。
          正在研究导入视觉系统系统的客户曾经提出“最小可以检测出多小的异物及黑点?”的疑问,通过下列公式,可以大致计算出该问题的答案。
          最小检测尺寸=B÷A×C
          A=感光元件的Y方向像素数
          B=拍摄视野(Y方向)[mm]
          C=感光元件上的最小检测像素尺寸[像素]
          像素数因所用的相机而异。例如,31万像素相机的纵向像素数为480像素,而2100万像素相机的像素数就是4092像素。该数值就是公式中的“A=感光元件的Y方向像素数”。
          而B项的拍摄视野(Y方向),可以根据所用镜头,自由变换为10 mm、100 mm等数值。C项中感光元件上的最小检测像素尺寸,通常为3像素,根据条件不同,也可能是5像素。

        机器视觉检测
          考虑到这些条件,将A=480像素、B=50 mm、C=3像素代入计算
          最小检测尺寸=50÷480×3=0.312 mm
          可以由此得出,最小可检测0.125 mm的异物及瑕疵。
          例如,使用2100万像素的视觉系统时
          最小检测尺寸=50÷4092×3=0.037 mm
          可检测0.037 mm的异物及瑕疵,这是目视检测难以实现的。
          追求检测精度时,需要采用2100万像素水平的高分辨率相机,或通过减小视角,将最小检测尺寸缩小。
          在线上实现全数检测
          目视检测时,根据检测项目,可能必须离线进行外观检测。但只要借助视觉系统,就能在线上对异物、瑕疵、缺陷进行正确检测。
          工件速度与视觉系统速度的关联性
          间歇传送时
          “间歇传送”时,检测对象陆续流入检测范围并在相机前停留一定时间,下面将以此为例,介绍计算每分钟最大检测次数及视觉系统目标处理速度的公式。
        灌装瓶字符检测识别
          每分钟的最大检测次数=60(秒)÷视觉系统的处理时间
          例)视觉系统的处理速度为20 ms时
          60(秒)÷0.02(秒)=3,000次/分钟(=50次/秒)
          常规外观检测可在20至100 ms内完成处理。已事先确认检测速度的预期值时,可通过以下公式,计算出必要的处理速度。
          视觉系统的目标处理速度(ms)=1(秒)÷预期检测次数(次/秒)×1000
          例)预期检测次数为50次/秒时
          1÷50×1000=20 ms
          使用上述公式,就能够选出满足要求的视觉系统。但上述内容仅针对间歇传送的情况,对于产品无间歇流动的“连续传送”,必须要考虑快门速度。
          连续传送时
          在连续传送的检测中,如果与生产线速度相比,快门速度不够快,拍出的图像会发生抖动,无法正确检测。通常应该将快门速度设定为,约等于检测物移动最小尺寸的1/5左右距离的时间。
          例)预期最小检测尺寸=1 mm、生产线速度1 m/秒
          快门速度参考值=1 mm÷5÷1000 mm/秒=1/5000秒
          外观检测的基础~预处理功能~
          外观检测中,必须对细微的瑕疵及缺陷等进行确认及辨别。要获得稳定的检测结果,预处理功能很重要。
          实时浓淡补正
          通过在有无检测中说明的二值化处理,难以发现异物及瑕疵等。实时浓淡补正就可以消除工件表面的光泽及阴影,仅抽取污点及瑕疵
        实时浓淡补正检测
          根据不同方向渐变滤波器
          该滤波器功能,可以消除诸如纹路的背景图案,以及其他的干扰。可以分别对X和Y方向设定模糊处理效果,仅正确抽取异物。
        根据不同方向渐变滤波器检测
          斑点滤波器
          该滤波器功能,将在有无检测中说明的斑点分析运用于预处理功能中。可以仅抽取特定要素,消除光泽、阴影、背景、凹凸等。
        斑点滤波器检测
          对比度转换
          能够分范围创建对比度合适的图像,进行边缘增强、背景干扰消除等处理。通过扩大浓淡差,使污点等的检测更方便。
          具体应用
          视觉系统被用于各类外观检测。下面将介绍一个具体应用案例。
          检测活塞的切屑附着
          附着在汽车发动机活塞上的切屑,难以通过目视检测识别,是检测时容易发生漏检的重要环节。导入视觉系统系统后,对于细小的切屑,也能够实现正确确认及辨别。
        检测活塞的切屑附着检测
          检测晶片电容器的各种外观
          晶片电容器的污点、瑕疵、缺陷等各种外观检测,也能在导入视觉系统系统后,实现批量确认及辨别。可以切实进行全数检测,通过积累检测数据,还能有效用于工序改良。
        检测晶片电容器的各种外观检测
          检测托盘上的异物
          食品安全越来越受到关注,食品行业正在逐步推进视觉系统的导入。对于过去进行抽取检测的托盘异物检测,利用视觉系统,也能毫不费力地实现全数检测。还能同时确认及辨别细微污点,帮助稳定品质。
        检测托盘上的异物检测

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