为什么我们需要表面缺陷检测自动化设备
2022-11-10
手工检测人力密集的情况在3C、电子、汽车配件、食品这些对产品表面缺陷要求比较高的行业里非常常见，人工视目检查的结果往往是复检率高，而且耗费了极大的时间成本和人力成本。
手工检测人力密集的情况在3C、电子、汽车配件、食品这些对产品表面缺陷要求比较高的行业里非常常见，人工视目检查的结果往往是复检率高，而且耗费了极大的时间成本和人力成本。
近年来，全球医疗耗材市场规模呈现持续增长态势，GMP标准不断提高，用工成本也不断上升。在药品生产和包装环节，原有的人工灯检方式已经不能满足生产自动化和质量管理要求。随着AI、视觉检测等新技术的发展与应用，计算机视觉技术给预灌封注射器等医疗耗材的质量检测带来了新的期待与惊喜。
工业缺陷检测系统与进口工业高分辨率高速摄像机组合，这样可以快速获取电子元器件焊接部分的图像，通过图像识别、分析和计算，采用灰度对比提取检测温度传感器塑料件电阻焊接部分少锡、多锡、焊锡拉丝等缺陷。并输出相应检测合格/不合格信号提示，以便于人员对缺陷品的处理。
基于深度学习技术的外观缺陷检测设备在工业生产中的应用可以实现非接触式测量，这种无任何接触、无任何损伤的自动检测技术，是实现设备自动化生产、智能化生产和精密控制的有效方式，具有精确有效、安全可靠、应用范围广等优势。
机械加工零件过程中，对表面纹理缺陷进行检测非常关键，直接决定了零件的加工质量，对于零件的使用性能也有非常重要的影响。一个好的机器内部都是由各种零件构造组成的，如果机器不过关首先从零件上找问题，会影响机器的正常运转，还有可能造成不可计算的后果。
机器视觉检测技术在于消除瑕疵，含糊，碎屑或凹陷等商品缺点，以保证商品的功用和性能至关重要。因而现已被广泛用于各大职业的商品缺点检测、尺度检测中。如使用视觉体系能进行商品多种项目的检测，用视觉体系检测电子部件的缺点或偏移的针脚，用视觉体系丈量注射器部件形状或区别颜色来进行检查错误安装等。
当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，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。
AI智能缺陷检测系统是基于深度学习的智能工业视觉缺陷检测解决方案，多数被用于解决工业复杂缺陷分类、检测等问题，适用于各种工业复杂环境。DLIA为AI智能缺陷检测技术应用于工业质检应用场景的产品，利用传统图像处理技术结合神经网络深度学习算法, 实现工业4.0智能制造、工业互联网的产业升级，代替人工外观检测、产品组装错漏检查以及产品分拣, 进而在根本上帮助企业提高产品质量和生产效率。
线阵相机是机器视觉领域中一种特殊的图像采集设备。由于它的传感器只有一行感光元件，因此可以实现高扫描频率和高分辨率。面阵相机在采集运动物体照片时会产生模糊图像，而线阵相机却很好的避免了这种情况。线阵相机的典型应用领域是对金属、塑料、纸和纤维等连续的材料进行采集，被拍摄的物体通常以匀速运动。利用一台或多台相机对其逐行连续扫描，以实现整个表面均匀检测。另外由于传感器的高分辨率，线阵相机也非常适合测量场合，它可以准确测量到微米级。
造纸行业的纸张生产流程主要有：制浆、网部纸张成型、压榨脱水、烘干干燥、涂布、压光、卷绕、复卷、切纸等。在纸制浆的过程中，经常会有一些废纸没有完全打成纸浆、或是一些纸浆在储存罐中停留时间过长，而出现一些腐浆团。如果这些腐浆团在整个造纸过程中没有被除去，则会出现在成品纸张中。