机器视觉定位如何在线检测螺丝、螺母的缺陷?

  • 作者:严跃起

实现的过程如下:

1、采集图像→图像预处理→轮廓匹配→位置补正→螺纹检测→数据判断→数值显示。如下图,利用我们自主研发的软件就可以轻松检测出螺丝的圈数为5圈。 总结:在视觉检测中,处理的过程一般包括图像输入、图像定位、检测工具、输出结果。在本次案例中,图像定位的工具是轮廓匹配与位置补正,检测工具是螺纹检测,结果是显示螺纹的圈数。在应用的过程中,要灵活的运用各工具之间的搭配使用,才能做到融汇贯通,熟能生巧。

2、分析螺丝螺母外观检测设备特点: 检测效率可到到300-1200个/分钟, 检测精度最高可达±0.02mm, 检测准确性可达99.9%, 自动上料,下料,无需人工操作, 外观检测设备,就是专门检测产品外观的设备。例如产品外观尺寸,瑕疵,缺陷,划痕,毛刺,污点,变形等等。

产业链剖析

当今工业生产制造,由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷,这种方法由于人工的限制和技术的落后,不仅检测产品的速度慢、效率低下,而且在检测的过程中容易出错,从而导致了检测结果的不合格。随着计算机技术的发展;出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现,大大提高了生产作业的效率,避免了因作业条件,主观判断等影响检测结果的准确性,实现能更好更精确地进行表面缺陷检测,更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。 机器视觉技术的应用更多是为了提高生产效率,降低人力成本。因此,工业生产和管理中的某些人工环节正逐渐被机器人代替。

上海晗曙图像有限公司是一家专注于机器视觉核心算法研究,视觉检测设备,CCD光学检测设备,机器视觉定位检测,非标自动化设备,视觉方案定制和研发与一体的高新技术企业。目前自主研发针对工业生产制造企业的Smartmake视觉检测系统,已在电子、包装、印刷、化工、食品、塑胶、纺织等行业得到成功的应用与广泛好评。各级生产企业通过对机器视觉检测系统的现场应用,在实时监控产品生产质量、提高生产效率的同时,还可以大幅节约人工成本,是制造业在面向工业4.0时代的最佳选择。。