摘要:

本文簡單介紹運用機器視覺技術在線檢測玻璃燈罩產品質量的檢測系統。

根據玻璃燈罩產品生產中存在的 3 種主要質量缺陷和現代的機器視覺技術, 介紹玻璃燈罩產品質量在線 視覺檢驗系統的結構、原理、軟硬件選擇及其工作過程。 這個檢測系統雖然復雜, 但能準確高效地識別出目前玻璃燈罩產品中存在的主要質量缺陷。

關鍵詞:

機器視覺;玻璃燈罩檢測;在線檢測系統;

一、前言

機器視覺的引入, 代替傳統的人工檢測方法, 極大地提高了投放市場的產品質量, 提高了生產效率。機器視覺技術是研究計算機模擬生物宏觀視覺功能的科學和技術,即用 攝像機和計算機代替人眼從客觀事物的圖像中提取信息、 進行處理并加以理解, 最終用于對 目標進行實際的跟蹤、識別 、檢測和控制等。機器視覺伴隨計算機技術、現場總線技術 的發展,技術日臻成熟,已是現代加工制造業不可或缺的產品,廣泛應用于食品和飲 料、化妝品、制藥、建材和化工、金屬加工、電子制造、包裝、汽車制造等行業。玻 璃燈罩是廣泛使用的產品,廠家生產規模很大每天至少需要檢測 50 萬個燈罩,所以提高玻璃檢測效率和質量非常必要。 根據廠家要求和現代的機器視覺技術, 介紹線檢測玻璃燈罩產品質量的檢測系統。

二、廠家對玻璃燈罩產品質量檢測要求及其質量缺陷介紹

1 、玻璃燈罩產品質量缺陷介紹

玻璃燈罩產品質量缺陷主要有如下3 種:

                (1)氣泡                                      (2)結石                                          (3)缺裂

2、廠家對玻璃燈罩產品質量檢測要求:

所檢玻璃燈罩的大小尺寸為直徑30mm~60mm不等,主要能夠檢測出圓形燈罩是否符合標準圓度(是否變形)以及玻璃中含有的明顯氣泡、結石和裂痕。

三、檢驗系統原理及其構成

1、檢驗系統原理

通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置,分CMOS和CCD兩種)把圖像抓取到,然后將該圖像傳送至處理單元,通過數字化處理,根據像素分布和亮度、顏色等信息,來進行尺寸、形狀、顏色等的判別。運用圖像特征提取技術識別好壞的方法。進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

2、檢驗系統構成:

典型的機器視覺系統一般包括圖像采集系統、圖像處理部分、通信和 1/o部分以及執行機構等。圖像采集系統一般由 圖像采集卡 、攝像機、鏡頭、光源等硬件組成。圖像處理部分主要是指對圖像進行分析識別的軟件。本檢測系統的硬件部分主要由PC機 、圖像 采集卡、開關量卡、工業攝像機 、鏡 頭、光源、光電開關、剔除機構等組成 。系統的結構原理圖如圖所示

  

客戶檢測功能要求:

  所檢玻璃燈罩的大小尺寸為直徑30mm~60mm不等,主要能夠檢測出圓形燈罩是否符合標準圓度(是否變形)以及玻璃中含有的明顯氣泡、結石和裂痕。

需求分析:

  由于客戶廠家生產規模很大每天至少需要檢測50萬個燈罩,我們選用多相機的NetSight II來完成此項目。

相關配置:

  IPD NetSight II 視覺檢測儀和Sherlock 機器視覺處理軟件

相機: Baumer:TXG12

鏡頭: HF9HA-1B

光源: JK-R12030W

工作距離: 物距14cm, 垂直FOV=10cmX10cm

 用戶檢測界面截圖:

        圓度符合標準                 圓度不符合標準

四、在線視覺檢驗系統檢測過程

線視覺檢驗系統檢測流程圖:

 

當玻璃燈罩產品在流水線上運行到光電開關位置處,光電開關會產生一個脈沖信號,此信通過開關量卡送人PC機 ,PC 機收到信號后控制工業攝像機采集一幀玻璃燈罩圖像到內存,然后通過圖像處理軟件對玻璃燈罩圖像進行分析識別和特征提取處理,可以判斷玻璃燈罩是否合格 ,如玻璃燈罩不合格則根據缺陷類型向相應的剔除機構發送剔除信號進行分類剔除,如此不停運行。

五、小結:

玻璃燈罩在線檢測系統雖然復雜,但能準確高效地識別出目前燈頭產品中存在的主要質量缺陷。 由于個人知識的不足,還有很多玻璃燈罩在線檢測系統問題沒有解決,比如如何檢測玻璃燈罩結石?

隨著機器視覺技術自身的成熟和發展,可以預計它將在現代和未來制造企業中得到越來越廣泛的應用。在許多其它方法難以檢測的場合,利用機器視覺系統可以有效地實現。機器視覺的應用正越來越多地代替人去完成許多工作,這無疑在很大程度上提高了生產自動化水平和檢測系統的智能水平。


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