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外观检测|异物检测|缺陷检测

时间:2020-08-20 17:45 点击次数:
 

外观检测检测零件或产品表面的异物颗粒、缺陷。外观检测通常包括:

  • 检测食品包装上的外来微粒
  • 检测布上的污渍
  • 检测金属/树脂部件的缺陷
  • 检测在树脂/橡胶成型过程中产生的缺陷,如切屑或毛刺。
  • 无照明LED缺陷的检测

外观检测过去依靠目视检测,由于工厂自动化程度的提高,图像处理系统得到了越来越多的应用。本页介绍了图像处理技术在改善异物、缺陷和缺陷检测中的应用,并介绍了外观检测的基本原理和近期发展趋势。

异物检测、缺陷检测的外观检测基本原理

引入异物/外观/缺陷检测的优点

外观检测用于查找异物颗粒、污渍、缺陷和切屑,防止有缺陷的产品流出。人工检验消耗了大量的劳动力,造成了很高的成本,由于工人之间的个体差异和人为错误,在准确性方面也存在问题。

很难找到微小的瑕疵或污点,因此须用显微镜放大图像以确保质量。如果目标数量有限,可以用显微镜进行离线检测。然而,如果目标数量在数千或数万,检测需要大量的劳动,从而大大降低了生产效率。在这些条件下,图像处理对于实现质量和生产效率都是必不可少的。

能够检测微小的异物粒子、缺陷

外观检测过去依赖于人眼。视觉系统和图像处理技术已经发展到可以检测微小异物、缺陷的程度。瑞视特科技提供了一系列视觉系统,从标准的0.31万像素到高分辨率的2100万像素。我们可以建议具有成本效益的图像处理系统,以满足客户的具体需求。

有时,考虑引入图像处理系统的客户会问:“通过检测可以找到的粒子或黑点的较小尺寸是多少?”可以用下面的公式计算大致大小。

较小可探测尺寸=B/AxC

  • A:图像拾取设备在Y方向的像素数
  • B:视场(Y方向)[mm]
  • C:图像拾取装置上能够检测目标[像素]的较小像素数

像素的数量取决于所使用的摄像机。例如,一个0.31万像素的相机有480个垂直像素,而一个2100万像素的相机有4092个垂直像素。此值指计算公式中的[A:图像拾取设备在Y方向上的像素数]。

项目B,视野(Y方向),可以改变为10毫米,100毫米,或任何其他值,通过改变镜头。项目C,可以检测目标的图像拾取设备上的较小像素数,应该在正常情况下设置为3个像素,或者在特定困难条件下设置为5个像素。

在上述条件下,假设A=480像素,B=50 mm,C=3像素,计算为:探测尺寸约=50/480 x3=0.312毫米 这意味着在检测中可以发现小到0.312毫米的异物颗粒或缺陷。

如果您使用的是2100万像素的相机,计算结果是:探测尺寸(大约)=50/4092x3=0.037毫米 你可以找到异物或缺陷小到0.037毫米,这是很难找到视觉。

当需要更高的检测精度时,您需要通过使用高分辨率相机(如2100万像素型)或减小视角来使较小可检测的尺寸变小。

内联缺陷检测

可视检测需要离线外观检测,具体取决于检测项目。然而,图像处理可以对异物、缺陷进行准确的在线检测。

目标速度与图像处理速度的关系
间歇喂料

这些计算公式给出了以间歇喂入为例所要求的每分钟较大检测次数和视觉系统处理速度,其中检测目标间歇喂入,当每个目标到达摄像机前时,直线被停止一段特定的时间。

每分钟较大检测次数=60秒/视觉系统处理时间(以秒为单位)

当视觉系统的处理速度为20 ms时。

60秒/0.02秒=3 000次/分钟(50次/秒)

一般外观检测可在20至100毫秒内进行。如果您知道所需的检测速度,则可以使用以下公式获得所需的处理速度:

视觉系统所需的处理速度(Ms)=1秒/每秒期望的检测次数x1000

当期望的检测次数为50次/秒时

1/50 x 1000=20毫秒

您可以使用上面的公式来选择一个能够满足您需求的视觉系统。请注意,这是在间歇性喂料的情况下。对于连续进料,产品在不停车的情况下不停地喂料,你需要考虑快门的速度。

连续喂料

对于连续进给,您需要确保足够的快门速度的生产线速度。否则,捕捉到的图像将被模糊,准确的检测将是不可能的。通常,设定速度,使移动距离约为较小可探测目标大小的五分之一。

例如:所需的较小可探测尺寸为1mm,线速度为1m/秒。

参考快门速度=1(Mm)/5/1000(mm/s)=1/5000秒

外观检测基础:图像增强滤波器

在外观检测中,你需要识别和检测微小的缺陷和异物。图像增强滤波器在产生稳定的检测结果中起着重要的作用。

阴影校正

它很难使用 二进制处理 ,在现场检测部分描述,以检测异物颗粒或缺陷。阴影校正可以消除目标表面的光泽或阴影,只允许准确提取污点或缺陷。

Original image / After image enhancement
双向平滑滤波器

这个过滤器去除了背景中的发际线或其他图案,以及噪音。平滑效果可以在X方向和Y方向分别设置。这种过滤器只允许提取异物颗粒。

Original image / After image enhancement
BLOB过滤器

此过滤器适用 BLOB分析 在存在检测部分中描述到图像增强。它只允许提取特定的因素,同时去除光泽、阴影、背景和表面不均匀性。

Original image Before image enhancement / After image enhancement
对比转换

该滤波器为每个区域创建一个具有较佳对比度的图像,以增强边缘或降低背景噪声。扩大色差的范围,使检测异物或其他缺陷更容易。

实际应用

图像处理在各种外观检测中得到了有效的应用。这里我们将看到一些实际应用的例子。

检测活塞上的残屑

汽车发动机活塞上残留的碎片很难在视觉上识别,而且在检测过程中经常被忽视。图像处理系统可以准确地识别和区分显微碎片。

Inspection screen OK / Swarf NG
芯片电容器各种缺陷的外观检测

通过引入图像处理,可以同时完成芯片电容的外观检测,如污渍、凹点等各种缺陷。可实现100%的可靠检验,积累的检验数据有助于工艺改进。

Inspection screen Original image / Filtered image
塔板上异物颗粒的检测

随着食品安全问题的日益引起人们的关注,图像处理系统在食品工业中的应用也越来越多。托盘上以前是通过样品检验进行异物检测的。图像处理允许100%的检测,而不需要额外的时间或努力。该异物检测还可检测和识别微小污渍,有助于稳定的质量。

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