機器視覺口罩外觀缺陷檢測
2022-07-26
隨著新冠疫情在全球范圍內擴散，口罩成了人們生活中的必需品，口罩表面常會出現蚊蟲、孔洞、污點、褶皺等缺陷，由于生產速度快、瑕疵不明顯，傳統(tǒng)的人工檢測很難察覺。基于于智
隨著新冠疫情在全球范圍內擴散，口罩成了人們生活中的必需品，口罩表面常會出現蚊蟲、孔洞、污點、褶皺等缺陷，由于生產速度快、瑕疵不明顯，傳統(tǒng)的人工檢測很難察覺。基于于智
在“智能制造”的概念提出后，作為人工智能一個重要的分支“機器視覺”已經成為當下炙手可熱的技術之一。在制造業(yè)轉型升級、新興產業(yè)發(fā)展的過程中，中國市場釋放出驚人的機器視覺技術及產品需求，為本土機器視覺行業(yè)的成長提供了關鍵驅動力。
軟包鋰電池作為新一代儲能電源，性能優(yōu)越、應用廣泛，其產能快速增長，其使用的鋁塑膜外殼材料質地較軟，易受損傷，在生產過程中容易產生一些外觀缺陷，一些較大的缺陷容易對電池的安全性構成了嚴重的威脅，可能會引起電池內部電解質外泄，甚至引發(fā)火災等安全事故。因此，相應的外觀檢測技術水平直接決定著電池產品的品質。
機器視覺的崛起，很大程度上得益于消費類電子行業(yè)的發(fā)展。根據賽迪發(fā)布的《中國工業(yè)機器視覺產業(yè)發(fā)展白皮書》顯示，機器視覺被廣泛應用于電子及半導體、汽車制造、食品包裝、制藥等領域，而在所有應用場景中，電子行業(yè)的應用占比將近一半。
近年來，在碳排放壓力的影響下，各國新能源汽車政策支持力度持續(xù)加強。新能源汽車在整體汽車市場中的份額逐年提升。新能源汽車最重要的組成部件，即動力電池，因此鋰電池的市場競爭愈發(fā)激烈。動力電池是由一個個的電芯組成，所以從質量上要對每一個電芯進行把控。本文將為大家介紹翌視科技LVM系列相機在鋰電行業(yè)的應用案例。
我國是紡織大國，也是世界上大型紡織服裝生產加工基地。 數據顯示，2022年1-2月，我國紡織企業(yè)實現營業(yè)收入7069億元，同比增長13.5%，需求持續(xù)增長。 這也給生產過程帶來了巨大的
由于不同生產廠家的硅烷交聯電纜料采用的擠出溫度、擠出速度和交聯速度等加工工藝不盡相同，對低壓電纜絕緣線芯擠出表面質量的影響也較大。
在電線電纜的生產過程中，會經常出現外觀上的缺陷，諸如表面不光滑、表面有熟料粒子(早期硫化橡膠粒子)或雜質、電線電纜表面劃傷、擦傷、表面有塌陷、表面有麻花紋等問題存在。原本肉眼看起來好好的線纜，暗中卻隱藏著非常多的表面缺陷，更容易容易留下使用的安全隱患。
玻璃蓋板作為智能終端產品最重要的構成部件之一，玻璃蓋板的制造擁有巨大的市場存量以及增長潛力，是眾多國家和企業(yè)爭奪的焦點。其中檢測作為玻璃蓋板生產的最后一道工序，是產品品質控制的關鍵。但是目前國內企業(yè)在玻璃蓋板的外觀檢測其本上都是人工檢測，導致檢測效率低下、漏檢率高、人工成本不斷上升等諸多缺陷。
蓋帽外觀缺陷檢測設備應用于鋰微型電源電力行業(yè)蓋帽外觀缺陷檢測。該設備離線將批量蓋帽放入振動盤進行直振，排序上料到達光學檢測玻璃轉臺區(qū)域進行實時采圖。檢測區(qū)域采用五個高精度光學相機加微焦鏡頭呈360角覆蓋分布，全方位采集蓋帽上下表面、內外圍側面圖像數據，并傳送進含銘工業(yè)檢測平臺進行深度學習運算，根據客戶標準進行良疵判定，再利用分揀吹料機構將不良品吹落至NG區(qū)歸類。設備基于機器視覺原理和深度學習神經網絡缺陷識別算法，支持GPU加速，高效檢測外觀缺陷，速率達每分鐘250個以上，識別率達100%，誤識別率小于1%