机器视觉检测在电子接插件制造工业中的应用

电子插接件的生产具有产量大、效率高和产品质量要求严格的特点,而日臻成熟的机器视觉检测技术极为适合其制造质量的在线检测。文中介绍了应用机器视觉检测技术对电子接插元件制造质量进行在线检测的过程,并以其冲压阶段中典型质量缺陷的检测为例阐述了机器视觉检测系统构建、算法和应用问题。     

基于机器视觉的玻璃马赛克缺陷在线检测系统

针对玻璃马赛克存在斑点、崩角等常见工艺缺陷,基于机器视觉检测原理,设计了一种采用LED同轴光照明和CCD相机为图像获取工具的在线检测系统。该系统通过相机实时拍摄,获取传送平台上目标玻璃马赛克图像,使用特定的视觉软件对获取到的图像进行中值滤波、锐化、二值化、边缘轮廓提取等图像处理,提取图像中玻璃马赛克轮廓形状与灰度值信息,通过形状匹配与灰度值匹配,实现对玻璃马赛克工艺缺陷的在线检测。实验证明,该在线检测系统具有准确率高、实时性强和速度快等优点。     

多特征商标缺陷的在线视觉检测系统构建

采用计算机视觉技术、数据库技术、机器视觉硬件平台和图像处理技术,实现了在线视觉检测系统的构建.根据在印刷行业中应用印品质量在线检测技术进行检测过程中遇到的新问题,如高精度烫金、高速生产下的适时检测、全息激光防伪技术的实现和多特征高精度的在线检测等,提出了针对多特征商标进行的在线视觉检测系统的构建.主要阐述了在多特征检测、高精度要求和高速连续生产等技术下的在线检测系统的信息流特征,以及多特征商标印刷在线检测技术下的清废工艺自动化.     

基于机器视觉的计量封印自动检测技术研究与应用

针对计量封印制造、包装、安装过程的检测需求,应用光机电一体化、现代设计、机器视觉、编码识别及通信等技术,研制基于机器视觉的计量封印在线质量检测系统,实现计量封印生产、标志、安装质量的全自动、高速、高精度在线识别与检测,并进行瑕疵分类处理,旨在为电力行业计量封印的生产及管理提供完整的在线检测与处理方案,实现计量封印的自动化、智能化、信息化生产与管理。     

机器视觉在轮胎检测领域的应用研究

将先进的机器视觉理论成果应用于航空轮胎的表面质量检测,为复杂的轮胎测量提供实时、有效的测量途径。通过研究实现了一个航空轮胎表面缺陷识别系统,该系统在机器视觉平台下用分时和同步两种方式实现了航空轮胎的各种表面缺陷在线检测。该系统可使检测时间缩短至15～30s,达到在轮胎生产过程中实时监控的目的。     

基于机器视觉的玻璃缺陷检测

随着科学技术的进步,高端显示屏产品对平板玻璃的质量要求越来越高,玻璃的表面缺陷检测技术也因此备受关注。传统的人眼检测方法工作量大且准确率低,已经无法满足生产实际要求。研究了一种基于机器视觉的玻璃质量检测系统,采用先进的CCD成像技术和背光式照明获取图像,用MATLAB图像处理工具箱对采集到的图像进行灰度值化、滤波降噪和阈值分割处理,实现对缺陷区域的特征提取和识别。最后用BP神经网络对玻璃表面的三种缺陷进行分类,该神经网络识别的平均误差率为9.84%,表明此检测方法具有一定的应用价值。     

基于机器视觉的油封缺陷在线检测系统研究

为了实现油封缺陷在线快速检测代替传统的人工目检,提高检测精度与效率,开发了基于机器视觉的油封缺陷在线检测系统。该系统包括油封在线检测的机械传动系统(工件传送带、工位交换机械手、辅助工件旋转检测台和检测轮盘),电气控制系统,面向油封生产线的图像获取装置,油封缺陷检测软件系统等。实验检测结果证明,该检测系统能够在线完成产品缺陷检测,检出率达98%,具有实时性好、效率高、生产通用性强等优点。     

机器视觉在烟条外包装检测系统中的应用

在现代自动化生产过程中,机器视觉广泛的应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。烟条外包装检测系统利用机器视觉技术对生产线上的烟条外包装进行缺陷检测。提出了一种烟条外包装上的拉线缺陷检测算法以及程序实现流程。该算法能够在现场环境中快速的对不同种拉线进行缺陷检测,其可行性已被验证。     

轮胎成型工艺质量在线检测系统的研究

轮胎质量是轮胎生产的根本。提出一种基于机器视觉的轮胎成型工艺质量在线检测系统。硬件上采用了基于PC机、GO2智能传感器的结构,对轮胎胎坯剖面轮廓采集三维立体数据;软件上使用VC++编程工具并通过调用GO2智能传感器API函数库开发轮胎行业的质量在线检测软件,实时处理、分析采集结果。实验表明,该系统可实现轮胎生产缺陷的在线检测、缺陷判定与报警、并可建立生产数据库,最终提高了检测效率及生产可追溯性。     

基于机器视觉的制动主缸活塞总成在线检测

在大批量工业生产过程中,用人工视觉检测制动主缸活塞总成是否合格,效率低并且合格率下降,然而,利用机器视觉检测方法则可以大大提高生产效率和生产的自动化程度,而且机器视觉易于实现信息集成。针对制动主缸活塞总成进行检测识别,利用自动控制技术实现待测零部件的运动控制,通过康耐视机器视觉软件进行模板图像的建立,把采集到的目标零件图像与模板图像进行实时比对。试验结果表明该方法可以对制动主缸活塞总成的漏装、错装和缺陷给予在线检测。     

中小型金属工件在线检测系统的设计

随着机器视觉技术的快速发展,利用图像处理技术对工件进行在线实时检测的方法近年来得到广泛的应用和发展。为了解决工件离线人工检测效率低、精度差的问题,设计了包括上料模块、图像采集处理模块、零件传送模块、筛选模块和控制模块的基于机器视觉的工件在线检测剔除系统。系统运用PLC可编程逻辑控制器作为工业控制器,机器视觉和图像处理作为检测方法,提高了工件检测的产品品质、生产效率和自动化程度,该机器视觉检测系统可以通过改变程序的方法,运用和推广到其他表面品质检测的行业中。     

基于视觉技术的扣式电池自动检测系统设计

介绍扣式电池自动化检测系统的实现方法,以实现其在线检测。设计了该系统硬件模块组成和控制系统结构,基于机器视觉的外观缺陷检测是重点,设计了分布式机器视觉系统组成方案,以实现并行检测。上位机软件具有系统控制、图像处理等功能,并包含能够实时显示的人机界面。     

基于机器视觉的硬盘驱动架尾孔尺寸检测系统

介绍了在大批量定制生产和检测中所需使用的硬盘驱动架尾孔的机器视觉检测系统。阐述了该机器视觉检测系统的总体设计,提出了一种改进的随机Hough变换和基于圆周点的拟合方法求取圆的直径,并给出了重复性和相关性测试的数据。检测结果表明,该检测系统具有非接触、在线实时、速度快、精度合适等优点,能实现产品的零废品生产的目标。     

基于机器视觉石英晶片外观的缺陷检测方法

针对石英晶片的外观缺陷检测技术的不足,提出一种基于机器视觉开发软件对石英晶片外观缺陷检测方法,对石英晶片生产过程中出现的外观缺陷进行了分析,提出了缺陷检测的流程,建立了基于几何特征的模板定位算法和基于Blob算法的缺陷分析算法,实现了对图像的获取、边缘检测、定位、识别和斑点分析,在C#环境下对其图像处理技术利用机器视觉软件进行了开发,搭建了石英晶片的外观缺陷检测实验平台,通过摄像机实现了石英晶片的外观图像的捕获,利用视觉软件获得石英晶片的外观质量,最后对此系统进行了测试。实验表明:该石英晶片外观缺陷检测方法具有检测速度快、精确度达到99.7%、匹配误差小于0.3等优点,可满足现场使用的要求。     

基于机器视觉的齿轮缺陷快速检测

结合齿轮缺陷自身的特点，论述了齿轮缺陷检测系统的构成、图像处理及检测流程，提出了一种基于机器视觉的齿轮缺陷快速检测方法。实例分析表明．该检测系统能够快速、准确地实现齿轮缺陷的检测，满足自动化生产的需要，可在实际生产中代替人工检测；     

基于机器视觉的双工位玻璃贴片AOI系统设计*

针对触摸屏玻璃贴片生产过程中反向放置检测和字符识别工作强度大、检测效率低的问题,基于机器视觉技术开发了一种双工位玻璃贴片AOI (自动光学检测)系统。介绍了一种双工位玻璃贴片AOI系统的检测流程、机械结构和控制系统,重点阐述了机器视觉系统硬件设计和软件算法设计。经现场应用表明,系统能够在200 ms内实现玻璃贴片过程中产品的高精度检测,极大地提高了检测效率,有效地降低了废品率。     

PET瓶封装质量视觉检测系统的设计

PET瓶封装缺陷直接影响食品安全,对高速生产过程中的PET瓶封装质量进行自动化在线检测可以有效地检测出缺陷品,保证产品质量。文章设计了一套完整的基于机器视觉的PET瓶封装质量检测系统,使用3个相机从不同角度拍照,然后通过匹配定位、边缘提取、对比检测等算法,实现了PET瓶瓶盖的缺陷检测。对2000瓶PET瓶进行检测试验,系统检测速度能够达到67 ms/帧,检测误报率低于0.4%。试验结果说明设计的检测系统能够检测高速生产线中的PET瓶封装质量。     

基于机器视觉技术的奶粉罐内壁缺陷检测系统设计

本文针对奶粉罐的质量检测进行研究,并设计了基于机器视觉技术的奶粉罐内壁缺陷检测系统。按检测精度要求,对该检测系统进行了硬件设计与选型,并采用LabVIEW技术编写了系统软件。针对奶粉罐内壁的特殊性,设计了适合罐体内壁缺陷检测的图像处理算法。检测系统已经安装到奶粉罐生产线上使用了半年,结果表明该检测系统能准确完成缺陷检测,满足生产需求。     

基于HALCON的汽车轮毂分类系统实验研究

机器视觉识别技术具有非接触、效率高、精度高、在线实时、长时间稳定工作等优点,对提高生产的柔性和自动化有重要作用,是实现集成制造技术的基础。在分析了机器视觉在现代生产中应用的基础上,对机器视觉识别技术在汽车轮毂成型生产线上的在线识别系统进行研究。通过对轮毂图像的获取、图像预处理、特征提取,应用德国MVetc公司的机器视觉软件Halcon来搭建整个视觉系统,提出了一种利用模板匹配来实现轮毂分类的方法,并用基于图像处理底层的Halocn函数实现改进的识别算法。     

基于机器视觉系统的磁芯零件在线分级

机器视觉已成为无损检测技术中的一个重要分支。利用机器视觉系统获取磁芯产品图像,通过图像预处理、图像分割、特征提取、图像分析、输出检测结果的控制信号,再借助于PLC控制执行机构,最终达到对磁芯产品进行在线分级的目的。