AOI机器视觉行业先行者

如何用机器视觉系统检测塑料薄膜表面缺陷

发布时间:2022-11-15浏览量:1558作者:康耐德

  塑料薄膜具有较高的商业价值,由于各个方面条件的限制,塑料薄膜表面会出现诸如孔洞、黑点、晶点、划伤等缺陷,严重影响了塑料薄膜的品质,为了保证高产量下的塑料薄膜品质。机器视觉检测技术的塑料薄膜外观缺陷检测,通过建立ccd接收到的放置塑料薄膜前后的图像,利用相同的图像采集硬件和不同的软件分析方法。为工业半透明薄膜生产提供经济、简便、通用的质量评估方法。

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  工业视觉检测是工业流程中十分重要的一个环节。机器视觉技术在工业领域的应用十分广泛,具备非常高精确度的机器视觉检测系统,可以取得和主动解决众多的信息。机器视觉检测系统将传统的“简单东西+人眼”模式变成高速运行高精确度的主动检测效果,节约了众多的人力成本。

  机器视觉塑料薄膜外观缺陷检测原理

  机器视觉检测系统是一种依托于光电图像采集与分析的智能化模块,由LED光源、镜头、CCD工业相机、图像采集卡等组合而成,广泛运用于流水线工业产品的二维缺陷、定位及尺寸检测,大幅提升了生产效率。

  机器视觉塑料薄膜外观缺陷检测硬件

  采用视觉系统进行二维缺陷判别时,根据缺陷尺寸、缺陷特征、检测速率、空间局限等条件选择光源、相机、镜头的基本参数,以获得具备充足对比度的清晰图像。

  像素越高的相机可以识别越小的缺陷,通常可以满足最小0.1mm×0.1mm缺陷识别

  塑料薄膜在线加工系统的传输速度一般800m/min

  采用黑白传感芯片对塑料薄膜缺陷识别

  相机曝光时间不适合设定太长,否则在运动情况下采集的动态图像会有些模糊;

  为进一步提升光密度检测精度及分辨率,在选择合适的相机之后还要进行全面的各器件运行参数的选择与设定,包括镜头的F数、焦距等,根据各自对测量对象的影响进行设定,但在大多数情况下,测量目标也可能因为一些设定的冲突做出相对应的优化提升。

  归功于高精密成像、微米水平无损检测技术、自主感知等新技术的应用,工业机器视觉系统能够实现比人类更高的视觉识别效率以及精度,而且规避了人为因素发生的概率,有利于提升产品的达标率、加快生产线运行的速率


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