高精度針孔檢測設備
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2022-11-09 09:59:38 精質視覺
當你買到拿到心儀的產品的時候,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生產出來的,有的靠人眼檢查,有的靠自動化設備檢查,不放過一點瑕疵。
當今社會,隨著計算機技術,人工智能等科學技術的出現(xiàn)和發(fā)展,以及研究的深入,出現(xiàn)了基于機器視覺技術的表面缺陷檢測技術。這種技術的出現(xiàn),大大提高了生產作業(yè)的效率,避免了因作業(yè)條件,主觀判斷等影響檢測結果的準確性,實現(xiàn)能更好更精確地進行表面缺陷檢測,更加快速的識別產品表面瑕疵缺陷。
缺陷檢測被廣泛使用于布匹瑕疵檢測、工件表面質量檢測、航空航天領域等。傳統(tǒng)的算法對規(guī)則缺陷以及場景比較簡單的場合,能夠很好工作,但是對特征不明顯的、形狀多樣、場景比較混亂的場合,則不再適用。近年來,基于深度學習的識別算法越來越成熟,許多公司,例如速嵌智造,開始嘗試把深度學習算法應用到工業(yè)場合中。
產品表面缺陷檢測屬于機器視覺技術的一種,就是利用計算機視覺模擬人類視覺的功能,從具體的實物進行圖象的采集處理、計算、最終進行實際檢測、控制和應用。產品的表面缺陷檢測是機器視覺檢測的一個重要部分,其檢測的準確程度直接會影響產品最終的質量優(yōu)劣。由于使用人工檢測的方法早已不能滿足生產和現(xiàn)代工藝生產制造的需求,而利用機器視覺檢測很好地克服了這一點,表面缺陷檢測系統(tǒng)的廣泛應用促進了企業(yè)工廠產品高質量的生產與制造業(yè)智能自動化的發(fā)展。
機器視覺智能檢測系統(tǒng)
應用表面缺陷檢測系統(tǒng)和計算機視覺深度學習算法,提高了檢測的準確度和效率。有幾個步驟需要注意。
首先,要利用圖像采集系統(tǒng)對圖像表面的紋理圖像進行采集分析;
第二,對采集過來的圖像進行一步步分割處理,使得產品表面缺陷能像能夠按照其特有的區(qū)域特征進行分類;
第三,在以上分類區(qū)域中進一步分析劃痕的目標區(qū)域,使得范圍更加的準確和精確。
通過以上的三步處理之后,產品表面缺陷區(qū)域和特征能夠進一步確認,這樣表面缺陷檢測的基本步驟就完成了。
自動化檢測流程圖
利用機器視覺技術提高了用戶生產效率,使得生產更加細致化,分工更加明確,同時,減少了公司的人工成本支出,節(jié)省了財力,實現(xiàn)機器智能一體化發(fā)展