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基于机器视觉的缺陷检测应用例子

来源:本站 │ 发表时间:2023-04-07 | 浏览数:35

随着工业制造的不断发展和人工智能的兴起,各行业对产品质量的要求越来越高,机器视觉也受到广大用户的青睐。这主要是因为人工检测难以适应目前市场的发展,与人们对质量的要求相比,机器视觉具有检测精度高、检测速度快、准确度高、安全可靠、可24小时连续工作等诸多优于人工检测的优点。接下来,四川远景达例举四个行业应用来说明机器视觉缺陷检测。


1. 在汽车安全方面的应用

对于大多数人来说,在驾驶过程中判断紧急情况仍然是主观的思维和意识。随着安全事故的频繁发生,安全的概念引起了人们的广泛关注。数字化已成为汽车安全监控系统的主流。


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2. 在零件检测中的应用

缺陷检测机器视觉检测可以轻松处理汽车零部件、连接器等金属零部件生产的质量控制。通过图像处理,可以发现金属表面的划痕、凹凸、脏污、指纹等缺陷,引导机械传动系统剔除缺陷产品,大大提高了生产效率。同时,对缺陷类型进行统计分析,可以指导生产参数的调整,提高产品质量。


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3. 在印刷行业的应用

使用在线视觉系统来发现印刷过程中的质量问题,如油墨堆积、油墨模糊、漏印、套印不准确、色差等。同时,视觉设备可以检测颜色偏差和油墨量,反馈给PLC控制印刷设备的供墨量,并在线调节供墨量,提高印刷质量和效率。


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4. 在PCB检测中的应用

使用视觉系统检查裸露的PCB板,检查电路板上的电线和元件是否位置和间距不正确,电线和元器件是否尺寸不准确,元件是否形状不正确。


机器视觉缺陷检测是利用工业相机代替人眼完成识别、测量和定位等功能。通用缺陷检测机器视觉是工业相机、工业镜头和光源的组合,可以替代条码字符、裂缝、定位、有无和凹痕的人工检测。缺陷检测机器视觉的使用,可以有效提高生产线的检测速度和精度,大大提高产量和质量,降低人工成本,防止人眼疲劳造成的误判。

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