產(chǎn)品分類
Products外觀檢驗(yàn)設(shè)備是對(duì)產(chǎn)品外觀進(jìn)行檢驗(yàn)的設(shè)備。
可對(duì)批量生產(chǎn)的產(chǎn)品進(jìn)行外觀檢查。通過引進(jìn)該設(shè)備,可以減少檢驗(yàn)所涉及的勞動(dòng)力成本,提高生產(chǎn)率,降低產(chǎn)品價(jià)格。此外,通常可以通過高精度檢測(cè)人眼容易忽視的微小缺陷和異常來提高質(zhì)量。
近年來,相機(jī)和圖像處理技術(shù)的進(jìn)步使得檢測(cè)微小異物和缺陷成為可能。目視檢測(cè)設(shè)備是根據(jù)產(chǎn)品和工藝專門針對(duì)各種情況制造的。
外觀檢查設(shè)備對(duì)制成品的外觀進(jìn)行檢查,檢查表面是否有異物、污垢、毛刺等,并立即做出判斷。適用的目視檢查過程包括制造中期過程和產(chǎn)品組裝過程。
許多生產(chǎn)線上都使用了目視檢測(cè)設(shè)備。這些行業(yè)多種多樣,包括食品包裝、電子設(shè)備、醫(yī)療設(shè)備和模壓板。下面是一個(gè)使用示例。
它用于食品包裝中檢測(cè)容器上的凹痕和劃痕。我們還檢查標(biāo)簽是否有異物和印刷缺陷。
檢查藥片是否有碎裂或裂紋,檢查安瓿是否有異物。
可以檢測(cè)電子元件的形狀和不良接線。檢查軸承是否生銹、腐蝕和凹痕。還可以檢查設(shè)備的表面和屏幕是否有劃痕和污垢。
檢查汽車零部件是否有劃痕和毛刺、表面劃痕以及不均勻的油漆。
圖像處理檢查方法是預(yù)先記錄大量合格產(chǎn)品的圖像并記錄每個(gè)像素的明暗程度的方法。計(jì)算劃分為某些部分的密度差的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差,并將這些值與每個(gè)部分的要檢查的像素值進(jìn)行比較。
如果密度與驗(yàn)收產(chǎn)品有較大差異,將被判定為瑕疵或異物。這是一個(gè)通過記錄劃痕和異物的尺寸標(biāo)準(zhǔn)來判定合格或不合格的系統(tǒng)??梢詧?zhí)行差分處理或投影處理以防止誤報(bào)。
目視檢測(cè)設(shè)備一般運(yùn)行速度較高,能夠進(jìn)行檢測(cè)。但設(shè)備本身的安裝成本較高。此外,根據(jù)物體的形狀和視覺檢查標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化軟件很重要,并且啟動(dòng)可能需要時(shí)間。以下是外觀檢查裝置的主要配置。
拍攝產(chǎn)品照片的相機(jī)。使用高質(zhì)量相機(jī)可以進(jìn)行更詳細(xì)的檢查。
均勻照亮產(chǎn)品的照明。通過改變照明的類型和角度,可以更清楚地看到待檢查的缺陷。
外觀處理裝置的圖像處理裝置是通過分析攝像機(jī)拍攝的產(chǎn)品圖像來自動(dòng)檢測(cè)產(chǎn)品缺陷的裝置。與目視檢查相比,它比人眼更準(zhǔn)確、更穩(wěn)定。
這是一種自動(dòng)排出不良品的裝置。
選擇目視檢測(cè)設(shè)備時(shí),根據(jù)產(chǎn)品和行業(yè)的要求選擇合適的設(shè)備。一般來說,它們是單獨(dú)設(shè)計(jì)和制造的。
首先,明確要測(cè)試的內(nèi)容很重要。根據(jù)產(chǎn)品類型、材質(zhì)、表面特性等選擇合適的設(shè)備。還需要考慮是否可以定義特定的外觀缺陷或質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)并相應(yīng)地配置設(shè)備。
將其引入生產(chǎn)線時(shí),目視檢查的速度和準(zhǔn)確性也很重要。選擇與高速制造工藝兼容且精度滿足規(guī)定質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)備。
此外,還有各種類型的用于視覺檢測(cè)設(shè)備的相機(jī)和傳感器。根據(jù)產(chǎn)品的特性選擇合適的相機(jī)分辨率、光源類型和傳感器類型很重要。
近年來的趨勢(shì)是將視覺檢測(cè)設(shè)備與人工智能(AI)相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)更先進(jìn)的視覺檢測(cè)和質(zhì)量控制。人工智能可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像處理算法來分析和學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)。這允許實(shí)現(xiàn)各種功能。
缺陷檢測(cè)
經(jīng)過訓(xùn)練的模型可用于檢測(cè)異常模式和缺陷。例如,它可以學(xué)習(xí)缺陷產(chǎn)品的圖像數(shù)據(jù),并利用它來判斷產(chǎn)品的外觀,從而可以更準(zhǔn)確地檢測(cè)缺陷。
模式識(shí)別
擅長(zhǎng)識(shí)別復(fù)雜的模式和形狀。外觀檢測(cè)設(shè)備中安裝的AI會(huì)學(xué)習(xí)產(chǎn)品的外觀圖案,并將其與正常外觀進(jìn)行比較。如果檢測(cè)到異常圖案或形狀,則可判定為缺陷產(chǎn)品。
自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)
可以對(duì)視覺檢測(cè)設(shè)備獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)。通過反饋缺陷產(chǎn)品數(shù)據(jù)和檢測(cè)結(jié)果并更新模型,可以自動(dòng)提高檢測(cè)精度和效率。
應(yīng)對(duì)多品種、小批量生產(chǎn)
使用傳統(tǒng)的視覺檢測(cè)設(shè)備,類型之間的切換(設(shè)置更改)需要人力。因此,需要頻繁更換設(shè)置的多品種、小批量生產(chǎn)會(huì)帶來效率降低的問題。相比之下,人工智能可以通過同時(shí)學(xué)習(xí)多種類型來大范圍地減少檢查設(shè)置更改的次數(shù)。
結(jié)合人工智能的視覺檢測(cè)設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)更快、更準(zhǔn)確的檢測(cè),并可以檢測(cè)到人眼經(jīng)常錯(cuò)過的微小缺陷和圖案。
目視檢查設(shè)備和人工目視檢查一般根據(jù)具體情況和要求不同使用。
目視檢測(cè)設(shè)備
目視檢測(cè)設(shè)備提供快速、一致的檢測(cè),提高制造過程的效率。它具有機(jī)械精度并允許連續(xù)監(jiān)控。因此,當(dāng)需要高速生產(chǎn)線或大規(guī)模生產(chǎn)時(shí),或在檢查微小零件時(shí)使用它。
人工視覺檢測(cè)
人工視覺檢測(cè)很容易適應(yīng)新的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和變化,并允許對(duì)工作進(jìn)行靈活的調(diào)整。您還可以利用您的視覺經(jīng)驗(yàn)和判斷力。當(dāng)產(chǎn)品外觀標(biāo)準(zhǔn)較主觀且人的判斷很重要時(shí),或者在小規(guī)模生產(chǎn)或試生產(chǎn)時(shí),由人進(jìn)行目視檢查。