為什么我們需要表面缺陷檢測自動化設備
2022-11-10
手工檢測人力密集的情況在3C、電子、汽車配件、食品這些對產品表面缺陷要求比較高的行業(yè)里非常常見，人工視目檢查的結果往往是復檢率高，而且耗費了極大的時間成本和人力成本。
手工檢測人力密集的情況在3C、電子、汽車配件、食品這些對產品表面缺陷要求比較高的行業(yè)里非常常見，人工視目檢查的結果往往是復檢率高，而且耗費了極大的時間成本和人力成本。
近年來，全球醫(yī)療耗材市場規(guī)模呈現持續(xù)增長態(tài)勢，GMP標準不斷提高，用工成本也不斷上升。在藥品生產和包裝環(huán)節(jié)，原有的人工燈檢方式已經不能滿足生產自動化和質量管理要求。隨著AI、視覺檢測等新技術的發(fā)展與應用，計算機視覺技術給預灌封注射器等醫(yī)療耗材的質量檢測帶來了新的期待與驚喜。
工業(yè)缺陷檢測系統(tǒng)與進口工業(yè)高分辨率高速攝像機組合，這樣可以快速獲取電子元器件焊接部分的圖像，通過圖像識別、分析和計算，采用灰度對比提取檢測溫度傳感器塑料件電阻焊接部分少錫、多錫、焊錫拉絲等缺陷。并輸出相應檢測合格/不合格信號提示，以便于人員對缺陷品的處理。
基于深度學習技術的外觀缺陷檢測設備在工業(yè)生產中的應用可以實現非接觸式測量，這種無任何接觸、無任何損傷的自動檢測技術，是實現設備自動化生產、智能化生產和精密控制的有效方式，具有精確有效、安全可靠、應用范圍廣等優(yōu)勢。
機械加工零件過程中，對表面紋理缺陷進行檢測非常關鍵，直接決定了零件的加工質量，對于零件的使用性能也有非常重要的影響。一個好的機器內部都是由各種零件構造組成的，如果機器不過關首先從零件上找問題，會影響機器的正常運轉，還有可能造成不可計算的后果。
機器視覺檢測技術在于消除瑕疵，含糊，碎屑或凹陷等商品缺點，以保證商品的功用和性能至關重要。因而現已被廣泛用于各大職業(yè)的商品缺點檢測、尺度檢測中。如使用視覺體系能進行商品多種項目的檢測，用視覺體系檢測電子部件的缺點或偏移的針腳，用視覺體系丈量注射器部件形狀或區(qū)別顏色來進行檢查錯誤安裝等。
當今社會，隨著計算機技術，人工智能等科學技術的出現和發(fā)展，以及研究的深入，出現了基于機器視覺技術的表面缺陷檢測技術。這種技術的出現，大大提高了生產作業(yè)的效率，避免了因作業(yè)條件，主觀判斷等影響檢測結果的準確性，實現能更好更精確地進行表面缺陷檢測，更加快速的識別產品表面瑕疵缺陷。
AI智能缺陷檢測系統(tǒng)是基于深度學習的智能工業(yè)視覺缺陷檢測解決方案，多數被用于解決工業(yè)復雜缺陷分類、檢測等問題，適用于各種工業(yè)復雜環(huán)境。DLIA為AI智能缺陷檢測技術應用于工業(yè)質檢應用場景的產品，利用傳統(tǒng)圖像處理技術結合神經網絡深度學習算法, 實現工業(yè)4.0智能制造、工業(yè)互聯網的產業(yè)升級，代替人工外觀檢測、產品組裝錯漏檢查以及產品分揀, 進而在根本上幫助企業(yè)提高產品質量和生產效率。
線陣相機是機器視覺領域中一種特殊的圖像采集設備。由于它的傳感器只有一行感光元件，因此可以實現高掃描頻率和高分辨率。面陣相機在采集運動物體照片時會產生模糊圖像，而線陣相機卻很好的避免了這種情況。線陣相機的典型應用領域是對金屬、塑料、紙和纖維等連續(xù)的材料進行采集，被拍攝的物體通常以勻速運動。利用一臺或多臺相機對其逐行連續(xù)掃描，以實現整個表面均勻檢測。另外由于傳感器的高分辨率，線陣相機也非常適合測量場合，它可以準確測量到微米級。
造紙行業(yè)的紙張生產流程主要有：制漿、網部紙張成型、壓榨脫水、烘干干燥、涂布、壓光、卷繞、復卷、切紙等。在紙制漿的過程中，經常會有一些廢紙沒有完全打成紙漿、或是一些紙漿在儲存罐中停留時間過長，而出現一些腐漿團。如果這些腐漿團在整個造紙過程中沒有被除去，則會出現在成品紙張中。