机器视觉之玻璃产品缺陷检测

工业控制

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描述

缺陷渊源

玻璃产品相关的缺陷形成,一般都是两种原因引起。

一种内因,在原材料及生产过程原因引入的,不可避免的在玻璃表面(含内部)出现气泡和结石、黑点、斑点等缺陷。

一种外因,生产过程中的振动摩擦,会出现玻璃表面划伤;对玻璃的打孔、挖槽、磨边等工艺加工过程中出现划痕、裂纹、缺损;受环境或操作原因,也会出现油污、水渍及其它脏污等污渍。

图像传输

检测流程

基于机器视觉技术的玻璃质量检测流程:产品经过光学系统,LED红光垂直(或其他角度)入射待检测玻璃后,若玻璃中存在缺陷,CCD相机的靶面检测到不均匀的出射光,然后图像采集卡对输出的信号进行实时采集并将数字化处理后的图像传输至计算机中,依靠视觉检测软件系统完成缺陷图像的滤波、边缘检测、特征提取以及分类的功能,最终达到玻璃智能检测的目的。

图像传输

关键技术

1、采用多通道高速频闪成像技术,多组光源对玻璃进行分层立体成像,1个工位实现多种打光方式。

2、采用线阵相机将产品架设在运动平台上,进行玻璃的质量检测,判断表面是否有异物划伤、异色、凸包、凹痕、针孔、毛边、亮点等缺陷。

图像传输

3、多模式融合/图像特征提取及深度学习算法,有效区分开闭口泡,开口泡,结石,凹凸类缺陷。

4、硬件结构

(1)模块化组合成像机械结构;

(2)龙门式多组线扫描结构框架;

缺陷示图

划伤

图像传输

异物

图像传输

黑点

图像传输

气泡

图像传输

异物  

图像传输

审核编辑:黄飞

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