為什么我們需要表面缺陷檢測(cè)自動(dòng)化設(shè)備
2022-11-10
手工檢測(cè)人力密集的情況在3C、電子、汽車配件、食品這些對(duì)產(chǎn)品表面缺陷要求比較高的行業(yè)里非常常見，人工視目檢查的結(jié)果往往是復(fù)檢率高，而且耗費(fèi)了極大的時(shí)間成本和人力成本。
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手工檢測(cè)人力密集的情況在3C、電子、汽車配件、食品這些對(duì)產(chǎn)品表面缺陷要求比較高的行業(yè)里非常常見，人工視目檢查的結(jié)果往往是復(fù)檢率高，而且耗費(fèi)了極大的時(shí)間成本和人力成本。
近年來(lái)，全球醫(yī)療耗材市場(chǎng)規(guī)模呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，GMP標(biāo)準(zhǔn)不斷提高，用工成本也不斷上升。在藥品生產(chǎn)和包裝環(huán)節(jié)，原有的人工燈檢方式已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)自動(dòng)化和質(zhì)量管理要求。隨著AI、視覺(jué)檢測(cè)等新技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)給預(yù)灌封注射器等醫(yī)療耗材的質(zhì)量檢測(cè)帶來(lái)了新的期待與驚喜。
工業(yè)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)與進(jìn)口工業(yè)高分辨率高速攝像機(jī)組合，這樣可以快速獲取電子元器件焊接部分的圖像，通過(guò)圖像識(shí)別、分析和計(jì)算，采用灰度對(duì)比提取檢測(cè)溫度傳感器塑料件電阻焊接部分少錫、多錫、焊錫拉絲等缺陷。并輸出相應(yīng)檢測(cè)合格/不合格信號(hào)提示，以便于人員對(duì)缺陷品的處理。
基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的外觀缺陷檢測(cè)設(shè)備在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)非接觸式測(cè)量，這種無(wú)任何接觸、無(wú)任何損傷的自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)設(shè)備自動(dòng)化生產(chǎn)、智能化生產(chǎn)和精密控制的有效方式，具有精確有效、安全可靠、應(yīng)用范圍廣等優(yōu)勢(shì)。
機(jī)械加工零件過(guò)程中，對(duì)表面紋理缺陷進(jìn)行檢測(cè)非常關(guān)鍵，直接決定了零件的加工質(zhì)量，對(duì)于零件的使用性能也有非常重要的影響。一個(gè)好的機(jī)器內(nèi)部都是由各種零件構(gòu)造組成的，如果機(jī)器不過(guò)關(guān)首先從零件上找問(wèn)題，會(huì)影響機(jī)器的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，還有可能造成不可計(jì)算的后果。
機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)在于消除瑕疵，含糊，碎屑或凹陷等商品缺點(diǎn)，以保證商品的功用和性能至關(guān)重要。因而現(xiàn)已被廣泛用于各大職業(yè)的商品缺點(diǎn)檢測(cè)、尺度檢測(cè)中。如使用視覺(jué)體系能進(jìn)行商品多種項(xiàng)目的檢測(cè)，用視覺(jué)體系檢測(cè)電子部件的缺點(diǎn)或偏移的針腳，用視覺(jué)體系丈量注射器部件形狀或區(qū)別顏色來(lái)進(jìn)行檢查錯(cuò)誤安裝等。
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(jué)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。
AI智能缺陷檢測(cè)系統(tǒng)是基于深度學(xué)習(xí)的智能工業(yè)視覺(jué)缺陷檢測(cè)解決方案，多數(shù)被用于解決工業(yè)復(fù)雜缺陷分類、檢測(cè)等問(wèn)題，適用于各種工業(yè)復(fù)雜環(huán)境。DLIA為AI智能缺陷檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)質(zhì)檢應(yīng)用場(chǎng)景的產(chǎn)品，利用傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法, 實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)，代替人工外觀檢測(cè)、產(chǎn)品組裝錯(cuò)漏檢查以及產(chǎn)品分揀, 進(jìn)而在根本上幫助企業(yè)提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。
線陣相機(jī)是機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域中一種特殊的圖像采集設(shè)備。由于它的傳感器只有一行感光元件，因此可以實(shí)現(xiàn)高掃描頻率和高分辨率。面陣相機(jī)在采集運(yùn)動(dòng)物體照片時(shí)會(huì)產(chǎn)生模糊圖像，而線陣相機(jī)卻很好的避免了這種情況。線陣相機(jī)的典型應(yīng)用領(lǐng)域是對(duì)金屬、塑料、紙和纖維等連續(xù)的材料進(jìn)行采集，被拍攝的物體通常以勻速運(yùn)動(dòng)。利用一臺(tái)或多臺(tái)相機(jī)對(duì)其逐行連續(xù)掃描，以實(shí)現(xiàn)整個(gè)表面均勻檢測(cè)。另外由于傳感器的高分辨率，線陣相機(jī)也非常適合測(cè)量場(chǎng)合，它可以準(zhǔn)確測(cè)量到微米級(jí)。
造紙行業(yè)的紙張生產(chǎn)流程主要有：制漿、網(wǎng)部紙張成型、壓榨脫水、烘干干燥、涂布、壓光、卷繞、復(fù)卷、切紙等。在紙制漿的過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)有一些廢紙沒(méi)有完全打成紙漿、或是一些紙漿在儲(chǔ)存罐中停留時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，而出現(xiàn)一些腐漿團(tuán)。如果這些腐漿團(tuán)在整個(gè)造紙過(guò)程中沒(méi)有被除去，則會(huì)出現(xiàn)在成品紙張中。