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企业动态
视觉检测设备都能应用在那些行业中?
大学仕 2021-07-30 16:18 965浏览
   视觉检测设备的优势应该是众所周知的。非接触测量不会对观察者和被观察人造成任何伤害;它具有宽的光谱响应范围。它能长期稳定运行,并能长期测量、分析和识别任务;它可以节省大量的人力资源,给公司带来可观的利润等等。鉴于机器视觉检测的优势,下面就机器视觉检测在以下行业的应用及必要性进行简要说明。   紧固件工业中的应用   紧固件,也称为标准件,是两个或多个零件(或部件)固定并连接成一个整体时使用的机械零件的总称。其特点是规格多种多样,性能和用途不相同,标准化、系列化和通用化程度高。紧固件是应用最广泛的基础机械零件,需求量非常大。各种机械、仪器、仪表、设备、铁路、桥梁、建筑物、构筑物、工具、车辆、船舶、用品上都能看到各种紧固件。   紧固件应用非常广泛,产量巨大。传统的接触测量,如螺旋千分尺、卡尺等用于测量紧固件尺寸的工具,已经远远落后于生产的步伐。表面缺陷只能用目测法检测,不仅效率低,而且容易引起检测人员的视觉疲劳,导致检测错误出现,产品质量无法有效保证。   如今,机器视觉检测技术已经应用到紧固件行业,帮助企业和工厂解决质量管理问题的同时,大大降低了企业的人工成本,在企业产品中实现了“零缺陷”。   常见紧固件产品检验项目:   1.检测产品尺寸大小,根据产品照片显示的轮廓检测核心尺寸是否有偏差;   2.缺陷检测,如明显缺料、划痕等。根据成像,可以利用前光源判断是否存在表面缺陷。目前根据照相技术的应用,像素越高,对微缺陷的判断越明显。   3.能识别污染物和表面是否被其他污渍污染;   4.完整性,产品是否有裂纹等。或者有未加工的地方;   5.装配检查、缺失零件、零件是否焊接到位、遗漏等。可以通过目测完成。   对于紧固件等产品规格繁多的行业,人工检验需要大量的人工成本,无法保证产品质量。外观检测设备既能保证产品质量,又能降低成本,是最好的产品检测手段。   2.3C在电子工业中的应用   所谓的3C就是计算机、通信和消费电子。3C工业的范围很广。计算机包括笔记本电脑、各种计算机硬件和各种外围设备,通信包括无线通信设备、用户终端设备、交换设备和传输设备。近年来,它已经成为手机和电信行业的主轴。消费类电子产品包括数码相机、掌上电脑、电子词典、闪存盘等数码产品。它们都是消费电子产品。3C工业的生命周期短,成本不断降低,具有灵活性。3C产业以全球化运营研究为特征,逐渐发展成为紧跟数字时代步伐的全球性新兴技术产业,是目前发展最快、变化最快的产业。中国电子行业的产能约占全球总产能的70%,成为全球最大的电子产品制造商。   在电子行业,每个细分市场使用的视觉检测设备的数量是不同的。手机生产的全过程需要多种系统,如PCB印刷电路、SMT表面封装、SPI焊膏检测、回流焊、电子封装、丝网印刷等。而波峰焊、半导体和集成电路制造都将使用目测设备。   如今,消费电子设备的消费者期望看到完美的产品。有划痕、凹凸不平等缺陷的产品可能导致高额退货,损害品牌声誉,需要保修。更糟糕的是,这些缺陷会对你的品牌声誉和未来的业务发展产生一定的影响。   防止和检测表面缺陷的质量控制操作通常依靠人工检查员。随着生产速度变快,产品变得更加复杂或缺陷变得更加模糊,因此在满足生产效率的同时,通过人工检查更难达到相同的质量标准。要求。机器视觉检测系统工作速度更快,精度更高,可以大大避免人工检测的弊端,产生更好的效益。   3.在汽车制造中的应用   随着时代的发展,汽车的购买量也在增加。道路上车辆的安全性持续考验着机动车检验领域及其装备供应公司。据调查,10%的交通事故是由路况造成的,15%是由司机的驾驶技术造成的,75%的事故与汽车故障有关。正确理解目视检查设备对汽车零部件的检查。选择可靠的外观检查设备的重要性对于汽车维修公司和驾驶员来说非常重要。   汽车由成千上万个零件组成。对于汽车来说,从发动机到螺杆,每个零件的质量都起着至关重要的作用。因此,汽车零部件的质量管理应该是大型汽车企业管理的重点。   通过机器视觉检测设备和现代检测技术,可以准确、快速地对汽车的工作状况进行检查和诊断,确定汽车的使用程度,及时对汽车进行保养和维修,从而保证完整的使用寿命,提高运输效率和生产效率,降低车辆故障引发交通事故的风险。   在这个技术发展的时代,使用视觉检测设备对产品进行检测是一种很常见的现象。越来越多的制造商使用视觉检测设备来加强产品质量管理。相信在未来的发展中,视觉检测的应用范围会越来越广泛。
企业动态
视觉检测系统中光源的该如何选择?
大学仕 2021-07-30 14:05 730浏览
   机器人视觉检测系统的特点是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适合人工操作或人工视觉难以满足要求的危险工作环境中,往往采用机器视觉代替人工检查;同时,在大规模工业生产过程中,使用人工视觉检查产品质量效率低、准确率不高,而使用机器视觉检查方法可以大大提高生产效率和生产自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。它可以对快速生产线上的产品进行测量、引导、检测和识别,保质保量地完成生产任务。   在机器人视觉系统中,获得可处理的高质量图像非常重要。系统的成功取决于保证良好的图像质量和明显的特征。机器视觉检测项目的失败大多是由于图像质量差和特征不明显造成的。为了保证良好的图像,我们必须选择合适的光源。   光源选择的基本要素   对比:   对比度在机器视觉系统中超级重要。机器视觉应用的光照任务是使待观察特征与待忽略图像特征之间的对比度最大化对比,从而使特征易于区分。对比度被定义为特征与其周围区域之间足够的灰度差异。良好的照明应确保要检测的特征从其他背景中脱颖而出。   稳定性:   测试好光源的另一种方法是看光源是否对元件的位置的敏感性。当光源放置在相机视野的不同区域时,产生的图像不应改变。方向性强的光源增加了高光区域镜面反射的可能性,不利于后续的特征提取。   亮度:   在选择两种光源时,最好的选择是选择相对更亮的那一种。如果光源不够亮,可能就会出现以下三种不好的情况。   1.相机的信噪比不够;   2.由于光源亮度不足;   3.图像的对比度低,无法满足对比情况,图像上出现噪声的可能性会大大增加,准确度会随之减少。   其次,光源亮度不够,就需要加大光圈,从而降低景深。另外,当光源亮度不够时,自然光等随机光线对特征获取的影响最大。   一个好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显。相机除了能捕捉零件外,还能产生最大的对比度和亮度,对零件的位置变化足够且不敏感。选择好合适的光源,剩下的工作就相对容易多了。
自动化技术
某种表面缺陷检测方法及装置
大学仕 2021-07-30 09:14 844浏览
种表面缺陷检测方法及装置;该方法首先对待检测的表面缺陷图像的各底层特征进行提取得到各特征图像金字塔,根据中心周边差机制确定各特征图像金字塔对应的各特征图,将各特征图进行归一化处理,并将同一类型的特征图进行相加得到各特征显著图,以各特征显著图所具有的能量比例为权重融合各特征显著图得到合成显著图,然后对表面缺陷图像的高层特征进行提取、融合和采样操作得到高层显著图,最后以合成显著图所具有的能量比例以及高层显著图所具有的能量比例为权重,融合合成显著图和高层显著图得到总显著图,再根据总显著图确定表面缺陷图像的缺陷种类和缺陷位置。本申请提高了表面缺陷检测的识别精度。种表面缺陷检测方法,其特征在于,包括: 获取待检测的表面缺陷图像; 对所述表面缺陷图像的各底层特征进行提取,得到各特征图像金字塔; 根据中心周边差机制确定所述各特征图像金字塔对应的各特征图; 将所述各特征图进行归一化处理,并将同一类型的特征图进行相加,得到各特征显著图; 以所述各特征显著图所具有的图像能量比例为权重,融合所述各特征显著图,得到合成显著图,所述各特征显著图所具有的图像能量比例为所述各特征显著图所具有的图像能量与各特征显著图所具有的图像能量之和的比例; 对所述表面缺陷图像的高层特征进行提取、融合和采样操作,得到高层显著图; 以所述合成显著图所具有的图像能量比例以及所述高层显著图所具有的图像能量比例为权重,融合所述合成显著图和所述高层显著图,得到总显著图,所述合成显著图所具有的图像能量比例为所述合成显著图所具有的图像能量,与所述合成显著图和所述高层显著图所具有的图像能量之和的比例,所述高层显著图层具有的图像能量比例为所述高层显著图所具有的图像能量,与所述合成显著图和所述高层显著图所具体的图像能量之和的比例; 根据所述总显著图,确定所述表面缺陷图像的缺陷种类和缺陷位置。        4.根据权利要求1所述的表面缺陷检测方法,其特征在于,所述根据中心周边差机制确定所述各特征图像金字塔对应的各特征图的步骤,包括: 根据中心周边差机制选取中心空间尺度和外围空间尺度; 针对任意一个特征图像金字塔,选取所述特征图像金字塔在所述中心空间尺度下的第一特征图和在所述外围空间尺度下的第二特征图; 采用插值法处理所述第一特征图和所述第二特征图,以保持所述第一特征图和所述第二特征图的大小一致; 将处理后的所述第一特征图和所述第二特征图进行相减,得到特征图。         7.根据权利要求1所述的表面缺陷检测方法,其特征在于,所述根据所述总显著图,确定所述表面缺陷图像的缺陷位置的步骤,包括: 从所述总显著图中确定目标像素点; 以所述目标像素点为初始生长种子,在所述总显著图中采用区域生长的方式进行区域生长,得到生长完成区域; 从所述表面缺陷图像中确定所述生长完成区域对应的缺陷位置。
自动化技术
某种陶瓷砖印花缺陷的检测方法
大学仕 2021-07-30 09:11 632浏览
种陶瓷砖印花缺陷的检测方法,S1)取待印花陶瓷砖坯置于覆有待检印花图案的丝印网板下方,在所述丝印网板上涂刷含有色素的印刷釉,印刷所述待检印花图案于所述待印花陶瓷砖坯的表面,制得显色印花砖;S2)将所述显色印花砖与对比样砖进行比对,找出所述显色印花砖的表面呈现为有色图案的所述待检印花图案中的印花缺陷,如果不存在印花缺陷,检测结束,反之,如果存在印花缺陷继续执行以下步骤;S3)根据获得的所述印花缺陷,确认所述丝印网板与所述印花缺陷对应的位置存在的网眼缺陷。本发明的所述陶瓷砖印花缺陷的检测方法简单有效,可靠性高。某        2.根据权利要求1所述的陶瓷砖印花缺陷的检测方法,其特征在于,步骤S1)中,所述色素为食用色素,所述食用色素与所述印花图案的色差值ΔE大于等于3.0。         5.根据权利要求1所述的陶瓷砖印花缺陷的检测方法,其特征在于,步骤S1)中,所述待检印花图案为由下到上依次套印的多个图案中的任一个图案,并且所述待印花陶瓷砖坯已印刷有需在所述待检印花图案前套印的所有图案;步骤S2)中,所述对比样砖印有所述待检印花图案,所述待检印花图案为显色图案。         8.根据权利要求1-7任一项所述的陶瓷砖印花缺陷的检测方法,其特征在于,还包括以下步骤: S4)根据所述网眼缺陷,分析造成对应的所述网眼缺陷的原因,修复所述网眼缺陷; S5)完成以上所述修复后,重复执行步骤S1)至S4),直至步骤S2)中所述印花缺陷消失。  
自动化技术
某种基于机器视觉检测的机器人农业采摘装置
大学仕 2021-07-30 08:54 864浏览
种基于机器视觉检测的机器人农业采摘装置,包括拼装轨道槽,所述拼装轨道槽上安装有机体,所述机体的上表面插设有收集管,所述收集管的侧壁上插设有固定管,所述固定管远离收集管的一端滑动插设有伸缩管,所述伸缩管远离固定管的一端安装有弧形支撑板,所述机体的上表面安装有多轴机械臂,所述多轴机械臂的上端转动安装有剪切电机。本发明通过将摄像模组设置在剪切头上能够更加准确的采摘果实,通过单口弹力收集网缓冲收集避免较大的冲击而损坏果实,同时通过收集管、缓冲器和斜面暂存屉之间的配合,进一步降低了冲击损坏的可能性,使得装置采摘更加智能化,无需人工操作,且更加可靠安全,增加采摘效率以及良率。种基于机器视觉检测的机器人农业采摘装置,包括拼装轨道槽(1),其特征在于,所述拼装轨道槽(1)上安装有机体(2),所述机体(2)的上表面插设有收集管(5),所述收集管(5)的侧壁上插设有固定管(7),所述固定管(7)远离收集管(5)的一端滑动插设有伸缩管(8),所述伸缩管(8)远离固定管(7)的一端安装有弧形支撑板(9),所述机体(2)的上表面安装有多轴机械臂(3),所述多轴机械臂(3)的上端转动安装有剪切电机(31),所述剪切电机(31)远离多轴机械臂(3)的一侧安装有剪切头(4),所述机体(2)内分别开设有存储腔(21)和功能腔(22),所述收集管(5)的下端穿过功能腔(22)延伸至存储腔(21)内。种基于机器视觉检测的机器人农业采摘装置,其特征在于,所述收集管(5)内滑动插设有缓冲器(6),所述缓冲器(6)从上到下依次分为限位挡管(61)、弧形导片(62)和两个对称设置的弧形挂条(63),两个所述弧形挂条(63)的下端共同转动安装有缓冲盘(631),所述缓冲盘(631)的上表面安装有缓冲垫(632)。 某        4.根据权利要求2所述的种基于机器视觉检测的机器人农业采摘装置,其特征在于,所述固定管(7)的外侧壁上固定安装有可控伸缩杆(71),所述可控伸缩杆(71)的伸缩端固定在伸缩管(8)的外侧壁上,所述弧形支撑板(9)靠近伸缩管(8)的一侧安装有扇形固定架(10),所述扇形固定架(10)的中间安装有单口弹力收集网(101),所述伸缩管(8)的外侧壁上插设有连接管(81),所述单口弹力收集网(101)的网口固定套设在连接管(81)上。 种基于机器视觉检测的机器人农业采摘装置,其特征在于,所述弧形支撑板(9)远离伸缩管(8)的一侧对称安装有两个固定片(91),每个所述固定片(91)上均等距开设有多个圆端滑孔(911),任意对称的两个所述圆端滑孔(911)上均滑动插设有轴杆(912),每个所述轴杆(912)上均等距转动安装有多个支撑轮(914),每个所述轴杆(912)的两端侧壁均安装有固定在圆端滑孔(911)孔壁上的支撑弹簧(913)。 某        8.根据权利要求7所述的种基于机器视觉检测的机器人农业采摘装置,其特征在于,所述机体(2)的下底壁面安装有驱动底盘(23),所述驱动底盘(23)的底部安装有多个行走轮(231),所述驱动底盘(23)的侧壁对称安装有多个导向轮(232),多个所述行走轮(231)与拼装轨道槽(1)的槽底壁接触,多个所述导向轮(232)与拼装轨道槽(1)的槽侧壁接触。文章来源:互联网,倘若您发现本站有侵权或不当信息,请与本站联系,经本站核实后将尽快修正!
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能“下海”的智能机器人,水下维修不再困难!
大学仕 2021-07-29 16:18 900浏览
   七月的黄海之滨,水面波涛汹涌,一排排高100米的白色风扇在风中摇摆。水下暗流涌动,巨大的风扇桩直接插入海底,一个黄色的方形机器人吸附在风扇桩上,完成又一次水下检查作业。   记者7月初从南通大学获悉,南通大学电气工程学院成功研发出集目标识别、表面清洗、无损检测、湿焊于一体的智能水下维修机器人,为未来海洋企业的维修工作提供了新的方向。   没有人在乎月薪20万的工作   茫茫大海上,每天都有许多船只来回航行。在水面上,这些船乘风破浪,气势磅礴;水面之下,各种隐患潜伏在暗处:船体焊接裂纹、海水侵蚀破损……这些小问题往往意味着无尽的烦恼。   出现这些问题怎么办?最直接的办法就是把船拉进码头维修。然而,这种方法显然不适合船舶在航行中遇到的紧急修理问题。因此,人们想到在水下修理船只。1802年,一位名叫汉弗莱的学者发现电弧可以在水下连续燃烧,这使得水下焊接成为可能。   经过多年的发展,水下焊接已经形成了三种主要方式:干法、湿法和局部干法。其中,湿法焊接是三者中应用最广泛的技术,但其缺点是水具有导电性,安全性差。   目前,水下焊接的实现仍依赖于现阶段的人力。焊接本身就是一项艰苦的工作,水下焊接就更不用说了,很难说。工人经常需要专业的潜水训练。下水前,覆盖电极电焊工、潜水头盔、潜水服、铅带、空气压缩机、氧气瓶、对讲机等。必须全部装备齐全。在水下,他们不仅面临着高水压、高水温的挑战,如果水质脏乱,还会变得“盲目”。   2019年12月,作为南通大学的一名学生,言淳恺在跟随指导员考察南通开沙岛的海洋及近海企业时,了解到水下手工焊接的不便。“业内能下水维修的专业人士非常少。根据中国船级社今年公布的数据,我国持有无损检测水下焊接证书的人员不超过150人,导致船舶维修行业人力资源严重短缺。即使你月薪20万,能做、愿意做的人也很少。”言淳恺感慨地说。   面对行业的严峻现实和企业的需求,颜春凯在老师的指导下组建了学生科研团队,提出解决方案,设计开发了一款可以代替人类下水维修的机器人。   许多创新有助于水下独立维护   考虑到这一点,团队成员首先调查了市场上的水下维护机器人。他们发现,能够集成检测和焊接技术的水下维修设备是我国行业内的重要研究方向,具有一定的技术难度和广阔的市场前景。从2020年2月开始,团队一头扎进水下自主维修机器人的研发。   机器人水下作业的第一步是目标识别。该系统根据图像原理,基于先验机制,将潜艇线和目标结构依次划分,实现粗略定位。   “我们到江苏海上龙源风力发电有限公司(以下简称龙源)实地考察,发现海底的水浑浊,直接影响了水下能见度。”言淳恺说。针对这一问题,团队在原有视觉识别的基础上,利用声纳对声音信号进行增强,并在机器上增加了辅助光源和偏光镜,还对后期图像进行了增强。   由于长时间浸泡,海洋生物会附着在风电桩基和船底板上表面,识别目标后需要用高压水射流清洗表面,然后进行无损检测。起初,团队试图使用单一的超声波技术进行探伤,但效果并不好。后来,他们将超声波和目视检查相结合,有效地提高了检查精度。   维修后,需要焊接。在实际操作中,水下能见度很低,因此水下焊接往往严重依赖经验。工人一手握焊条,一手握电焊工,独立控制焊接角度和强度。如果他们不小心,手套会被烧掉。   在智能水下维修机器人的研发过程中,团队利用结构光增强焊缝特征,使摄像头快速发现缺陷,离线焊缝跟踪后即可进行焊接作业。   “因为操作相对繁琐,我们花了将近一年的时间在湿法焊接上。”言淳恺说。通过不断的试错推演,团队最终克服了水下焊接修复的困难,实现了水深小于5米的稳定焊接作业。   有望在更多场景中使用   今年5月,“挑战杯”在江苏省举办了一系列全国大学生科技学术竞赛。“智能水下维修机器人”从706个项目中脱颖而出,获得江苏省特别奖,入围全国大赛。由于第一代设备在运行过程中稳定性较差,团队成员听取了专家的建议,对第一代设备进行了改进和升级,主要针对海上风电桩基的维护。   “机器人在水下工作时,水流影响很大。最初,我们设计了两个臂,通过磁吸附将机器人固定在风力发电堆上。通过实验发现,稳定性有待提高。因此,在机器人的下部位置增加了一只手臂,并设计了三只手臂可以前后伸缩。三角形结构使机器人更加稳定。”南通大学讲师、教师杨慧说。   与第一代相比,改进后的第二代机器人有很多改进,那么在实际维修工作中走出实验室时,能否给海上企业带来惊喜呢?   杨慧告诉记者,智能水下维修机器人研制成功后,他们立即与企业合作,对机器人的性能进行了测试。在龙源考察时了解到,公司维修人员没有水下维修资质,无法对水下部件进行定期维修,只能被动等待风电机组停机后再进行维修。与龙源联手后,团队的智能水下维护机器人帮助龙源对海上风电桩基进行水下检查,发现几处轻微腐蚀。   今年上半年,该团队与大连中远海运工程技术有限公司南通分公司合作,对万吨级船舶进行大修,大大提高了大修作业效率,在船舶侧板大修中发挥了重要作用。   “海洋工程行业已经涉及油气、风电等多个领域。对人类社会经济生活产生越来越广泛和深入的影响。人工智能在造船业的成功应用,可以有效推动海洋装备产业的高质量发展。目前设备服务对象主要为船体和海上风电桩,未来有望延伸至核电站塔架等各种场景。”杨慧说。
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视觉检测硅胶耳机帽外观缺陷有什么好处?
大学仕 2021-07-29 13:22 667浏览
   耳机是现代年轻人生活中最常见的电子设备。从有线耳机到无线蓝牙热机,我们身边的年轻人一定要随身携带。耳机基本都是用具有一定硬度的注塑材料制成。因此,为了让耳机舒适且可长时间佩戴,现在很多耳机都采用了软入耳模式。硅胶耳机帽是这款耳机的配件之一。而且,随着科技的不断进步和各种产品的精密化发展,对硅胶耳机帽产品的尺寸和外观精度的要求也越来越高。稍有误差就可能与对应的工件位置不匹配,甚至损害耳机品牌的声誉。   耳机拍摄视觉检查图片   在硅胶耳机帽的生产过程中,传统的人工检测方法已经难以满足检测要求。要保证产品的高质量,现代化的检测设备是不可或缺的,而引入自动视觉检测设备是生产硅胶耳机必不可少的选择。耳机厂商及其产业供应链企业赢得市场的长久之道。质量控制是制造商的核心竞争力。   自动视觉检测设备采用机器视觉技术,用机器代替人眼对被检测物体进行测量和判断。该设备用CCD工业相机拍摄硅胶耳机的照片,并将其发送到专门的图像处理系统。根据像素分布、亮度、颜色等信息。图像系统对这些信号进行各种操作,提取目标的特征,然后根据判断结果现场控制设备的动作,不合格的产品将被剔除。整个检测过程实现了自动上料、自动检测、自动分拣、自动下料,检测工作更加高效快捷。   可视检查和筛选设备在硅胶耳机帽检查中能检测到什么?   1.尺寸:高度、外缘、内缘、内柱高度和内柱直径   2.损坏:裂纹、缝隙、气泡、毛刺和毛刺   3.染色:污染、颜色不一致、交叉色、   品牌耳机厂家对硅胶耳机帽的质量要求严格,工业配件的生产越来越精细,标准越来越高,所以检验工作必须执行高标准。传统的人工检测方法,无论速度还是效率,都难以跟上大规模生产的需要。检测结果易受工人情绪和精力的影响,误检、漏检率高。   机器视觉检测设备用于外观缺陷的实时在线自动检测,快速、高效、稳定、可靠。此外,缺陷类型的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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某种电池外观缺陷的检测系统及方法
大学仕 2021-07-29 09:07 750浏览
种电池外观缺陷的检测系统及方法,包括:成像模组、图像预处理模块和缺陷检测模块;成像模组包括承载台、成像相机和侧部光源组,承载台用于承载被检测电池,成像相机和侧部光源组位于承载台的上方,侧部光源组包括4个侧部光源,侧部光源朝向承载台,且围绕承载台设置;成像模组,用于获取多种光照环境下拍摄的被检测电池的多张外观图像;图像预处理模块,用于对所述多张外观图像进行融合处理,得到一高维度图像;缺陷检测模块,用于将高维度图像输入外观缺陷检测模型,得到被检测电池的外观缺陷。本发明可以提高自动化缺陷检测的检出率,降低了漏检率,提高了缺陷类型的检测覆盖率。种电池外观缺陷的检测系统,其特征在于,包括: 成像模组、图像预处理模块和缺陷检测模块; 所述成像模组包括承载台、成像相机和侧部光源组,所述承载台用于承载被检测电池,所述成像相机和所述侧部光源组位于所述承载台的上方,所述侧部光源组包括4个侧部光源,所述侧部光源朝向所述承载台,且围绕所述承载台设置; 所述成像模组,用于获取多种光照环境下拍摄的所述被检测电池的多张外观图像; 所述图像预处理模块,用于对所述多张外观图像进行融合处理,得到一高维度图像; 所述缺陷检测模块,用于将所述高维度图像输入外观缺陷检测模型,得到所述被检测电池的外观缺陷。        4.根据权利要求3所述的检测系统,其特征在于: 所述成像模组,还用于通过逐次开启一个侧部光源并拍摄,得到各个角度的单角度图像;根据所有得到的单角度图像合成所述光度图像。         7.根据权利要求1所述的检测系统,其特征在于,还包括: 模型构建模块,用于基于深度学习网络构建外观缺陷检测模型。 某        9.根据权利要求8所述的电池外观缺陷的检测方法,其特征在于: 所述的获取多种光照环境下拍摄的被检测电池的外观图像,包括: 获取所述被检测电池的低曝光图像、高曝光图像和光度图像; 所述的对所述外观图像进行融合处理,得到一高维度图像,包括: 对所述高曝光图像、所述低曝光图像和所述光度图像进行融合处理,得到一高维度图像。         10.根据权利要求9所述的电池外观缺陷的检测方法,其特征在于,获取所述被检测电池的光度图像包括: 通过逐次开启一个侧部光源并拍摄,得到各个角度的单角度图像; 根据所有得到的单角度图像合成所述光度图像。
自动化技术
某种缺陷检测方法和装置
大学仕 2021-07-29 09:02 610浏览
种缺陷检测方法和装置,其中,该方法包括:采集训练样本图像;对训练样本图像进行灰度化和去均值化处理,以获取目标样本集,并对目标样本集进行标注以将目标样本集划分为良好样本集和缺陷样本集;根据良好样本集和缺陷样本集采用对角白化变换的方式构造空域滤波器;采用空域滤波器对良好样本集和缺陷样本集进行处理,以获取相应的目标特征向量;根据目标特征向量对SVM算法进行训练,以获取SVM分类模型;根据SVM分类模型对待检测产品进行缺陷检测。根据本发明的缺陷检测方法,不仅能够准确地进行缺陷检测,而且方案实施简单,并且所需的样本较少,即使在复杂工业环境下也能够保证缺陷检测的准确性。种缺陷检测方法,其特征在于,包括以下步骤: 采集训练样本图像; 对所述训练样本图像进行灰度化和去均值化处理,以获取目标样本集,并对所述目标样本集进行标注以将所述目标样本集划分为良好样本集和缺陷样本集; 根据所述良好样本集和所述缺陷样本集采用对角白化变换的方式构造空域滤波器; 采用所述空域滤波器对所述良好样本集和所述缺陷样本集进行处理,以获取相应的目标特征向量; 根据所述目标特征向量对SVM算法进行训练,以获取SVM分类模型; 根据所述SVM分类模型对待检测产品进行缺陷检测。        4.根据权利要求1所述的缺陷检测方法,其特征在于,根据所述良好样本集和所述缺陷样本集采用对角白化变换的方式构造空域滤波器,包括: 采用离散小波变换的方式分别对所述良好样本集和所述缺陷样本集进行N层小波分解,其中,N为正整数; 将所述良好样本集进行N层小波分解的小波系数按照分解的顺序组成第一特征矩阵,并将所述缺陷样本集进行N层小波分解的小波系数按照分解的顺序组成第二特征矩阵; 计算所述第一特征矩阵的第三协方差矩阵,并计算所述第二特征矩阵的第四协方差矩阵; 对所述第三协方差矩阵和所述第四协方差矩阵进行求和运算以获取第七矩阵; 根据所述第七矩阵进行白化变换,以获取第八矩阵; 根据所述第八矩阵分别对所述第三协方差矩阵和所述第四协方差矩阵进行处理,以获取第九矩阵和第十矩阵; 对所述第九矩阵和所述第十矩阵进行同时对角化变换,以获取第二特征向量; 根据所述第二特征向量和所述第八矩阵计算第二投影矩阵,并通过所述第二投影矩阵构建所述空域滤波器。         5.种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时,实现根据权利要求1-4中任一项所述的缺陷检测方法。 某
自动化技术
某种高精度定位的机器视觉检测装置
大学仕 2021-07-29 08:56 775浏览
种高精度定位的机器视觉检测装置,包括机架及镜筒移动机构、拍照定位机构和镜片移动机构,镜筒移动机构包括第一十字模组和设置在第一十字模组移动端上的镜筒托盘,镜片移动机构包括第二十字模组和设置在第二十字模组移动端上的真空吸嘴,拍照定位机构包括相机移动模组和设置在相机移动模组移动端上的相机,相机的镜头前方设置有分光镜,分光镜的分光面相对于镜头倾斜设置,本发明只需要一个相机即可对分别位于上下两侧的镜片和镜筒进行拍照定位,节省了成本,在拍照定位时,可进行位置补偿,因此定位的精度更高,镜片与镜筒之间的装配更加高效和精准。种高精度定位的机器视觉检测装置,其特征是,包括机架(10)及沿机架(10)高度方向自下而上依次设置的镜筒移动机构、拍照定位机构和镜片移动机构,所述镜筒移动机构包括第一十字模组(20)和设置在第一十字模组(20)移动端上的镜筒托盘(30),所述镜片移动机构包括第二十字模组(60)和设置在第二十字模组(60)移动端上的真空吸嘴(70),所述拍照定位机构包括相机移动模组(40)和设置在相机移动模组(40)移动端上的相机(50),相机(50)的镜头前方设置有分光镜(51),分光镜(51)的分光面相对于镜头倾斜设置,位于分光镜(51)上下两侧的镜片和镜筒在分光面的折射下由相机(50)同时拍照。        3.如权利要求1所述的高精度定位的机器视觉检测装置,其特征是,所述第一十字模组(20)包括第一X轴移动组件(21)和设置在第一X轴移动组件(21)移动端上的第一Y轴移动组件(22),所述镜筒托盘(30)设置在第一Y轴移动组件(22)的移动端上。         6.如权利要求1所述的高精度定位的机器视觉检测装置,其特征是,所述相机(50)的镜头轴线沿X轴方向设置,所述分光镜(51)的分光面相对于镜头轴线呈45°倾斜设置。         7.如权利要求5所述的高精度定位的机器视觉检测装置,其特征是,所述相机(50)的镜头前方设置有分光镜安装座(52),所述分光镜安装座(52)内开设有相互连通的第一光路通道(521)和第二光路通道(522),第一光路通道(521)与相机(50)镜头同轴设置,第二光路通道(522)沿Z轴方向设置,所述分光镜(51)设置在第一光路通道(521)和第二光路通道(522)的交汇处。

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