機器視覺的引入提高了金屬表面缺陷檢測的效率和精度

2022-08-17 11:47:30 精質(zhì)視覺

　　待測產(chǎn)品為鈦合金棒材，長215毫米，直徑約10毫米。對表面裂紋、凹坑、表面啃蝕、表面氧化皮等缺陷應進行檢測。產(chǎn)品以直線通過，并且需要大于6米/分鐘。

　　檢測難點

　　然而，圓柱形金屬零件表面缺陷分布是隨機且多樣的，且金屬零件的表面紋理分布是不規(guī)則的，因此在缺陷檢測中容易發(fā)生干擾，使得工件的圖像包含更高的光噪聲，因此提取了許多假目標缺陷，導致錯誤檢測。

　　檢測方法

　　由于我國工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場工作環(huán)境進行復雜，任何一個小的變動都可能會涉及到整個工程項目的改造，從而可以導致公司項目建設周期長，實施管理成本高。針對我們這一系列重要問題，可針對性教學設計專用光源系統(tǒng)和光照方式，加之以深度合作學習科學技術(shù)為基礎(chǔ)的智能視覺算法，即使在光照有微小變化的同時，也能保證學生各種缺陷都能準確的被檢測出來，完美地解決高反光造成的噪聲問題。