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机器视觉缺陷检测系统
- 分类:业务范围
- 发布时间:2017-09-24 00:00:00
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概要:
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机器视觉缺陷检测系统利用高清视觉采集设备,获取工序或流程中的待检测产品图像数据,通过图像预处理、特征建模与识别、缺陷判别与分类等技术,自动识别缺陷产品及其缺陷类别。
应用领域:系统应用行业为电子消费品行业、半导体行业、汽车行业、医药行业、烟草行业、印刷行业等等。系统应用对象为劳动力密集、人工检测难度大的制造企业,如光学镜片加工厂、电子元器件生产加工厂、手机组件生产厂、各类零件生产加工厂,产品包装生产加工厂等。

机器视觉缺陷检测的优势
机器视觉缺陷检测 | 人工检测 | |
效率 | 效率高 | 效率低 |
速度 | 速度快 | 速度慢 |
精度 | 高精度 | 受主观影响,精度一般 |
可靠性 | 检测效果稳定可靠 | 易疲劳,受情绪波动 |
工作时间 | 可24小时不停息工作 | 工作时间有限 |
信息集成 | 方便信息集成 | 不易信息集成 |
成本 | 成本不断降低,一次性投入 | 人力和管理成本不断上升 |
环境 | 适合恶劣、危险环境 | 不适合恶劣和危险环境 |
典型案例
手机平面和曲面玻璃瑕疵检测

能有效检测手机平面和曲面玻璃瑕疵,检测瑕疵种类包括:凸坑、划痕、灰尘、黑点、异物、崩边等;最小瑕疵<5μm;检测时间<300ms;漏检率<3%;误判率<5%。
手机后盖瑕疵检测

能有效检测手机后盖瑕疵,瑕疵种类包括:脏污、刮痕、毛刺、压痕、颗粒、灰尘、亮点、指纹、凹凸等;最小瑕疵<10μm;检测时间<3000ms;漏检率<4%;误判率<6%。
零件尺寸测量

通过机器视觉的方式,检测加工后零件的尺寸(精度达到10μm )和不合格产品,视觉系统输出信号给执行单元执行相关动作,保证了产品的优良率,检测速度约200个/分钟。
元器件表面和字符检测

通过机器视觉的方式,能检测元器件表面和字符信息,准确剔除表面有瑕疵以及字符不准确的元器件,保证了产品的优良率,检测速度约300个/分钟。
PCB板缺陷检测

能有效检测PCB板上的焊接不良、开路、外形缺陷、标记缺陷、Mark点缺陷、焊盘缺陷、板材用错等缺陷;最小瑕疵<5μm;检测时间<200ms;漏检率<0.1%;误判率<1%。
雨刮器缺陷自动检测

通过机器视觉方式,有效判别加工线上的雨刮器型号,自动检测不合格品,能及时预警错装漏装情况的发生,检测时间<100ms;漏检率<0.01%;误判率<1%。
电容外观检测

通过机器视觉的方式,检测电容外观不合格产品,视觉系统输出信号给执行单元执行相关动作,保证了产品的优良率,检测速度约300个/分钟。
包装外观检测

通过机器视觉的方式,检测包装外观中出现的异物、套印不准、套印偏差、拖墨、色差、疙瘩、孔眼、裂口、翘曲、切边不齐等缺陷,每张图片的处理时间小于100ms 。
USB接口检测

通过机器视觉的方式,检测USB接口的尺寸(精度达到5μm )和不合格产品,视觉系统输出信号给执行单元执行相关动作,保证了产品的优良率,检测速度约300个/分钟。
飞机蒙皮损伤检测和寿命预测

通过机器视觉、人工智能、可靠性等多学科交叉技术的综合运用,研制能解决舰载机蒙皮的缺陷识别、特征量化、健康状态监控、剩余寿命预测等问题的智能检测装置。
烟片异物自动剔除

通过可见与近红外多光谱技术进行识别并剔除叶片中的青霉烟片、纺织物、塑料片、纸片、木片等杂质,该系统检测烟片异物的时间少于15ms。
矿石品质判别和分类

利用高光谱相机,对传动装置上的矿石块进行多光谱成像,利用算法可对矿石进行品质判别和分类,剔除无价值的矿石,每张矿石图片的处理时间小于400ms 。
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