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三维视觉自动化检测

随着工业4.0时代的到来,机器视觉系统被广泛应用到各行各业,对于零部件的检验也逐步由人工检验向机器视觉过渡。例如:轿车零配件尺寸和外观瑕疵查看和主动安装的完整性查看、电子安装线的元器件主动定位,产品包装上的条码和字符辨认等。

但目前,绝大部分用于工业检测的机器视觉系统是基于传统的二维图像的分析与识别,即从灰度图中提取被测物特征,在X-Y平面内进行测量,如果对于某些更高级别的检测需求,如需要测高度、深度、厚度、磨损情况等,传统的方法则无法胜任,只能借助更高级别的检测手段,也是大家将要谈到的3D视觉技术。那么,3D视觉检测技术是否可应用于精密件企业零部件的检测呢?

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深圳威尼斯城娱乐官方平台-威尼斯城所有登入网址D视觉检测自动化产线概况

3D视觉检测

精密件企业所生产的零部件在加工过程中存在各种各样的瑕疵,品质管控的手段也多以人工检验为主,借助部分工装检具、测量仪器进行辅助测量。众所周知,“4M1E”中最难以管控的因素就是“人”的因素,受限于人体自身难以避免的这些缺陷,极易造成不良零件的漏检。

流水线检测示意图:

在工件上的这些细微的不良,如若发现不及时,对于企业的产品安全或功能存在着巨大的隐患;如若发现及时,重新制作、更换可以消除风险,但对于精密件企业来说,也存在着大量的人力、财力、物力的浪费,更有可能影响产品的交付,使企业信誉降低。

随着工业4.0时代的到来,机器视觉系统被广泛应用到各行各业,对于零部件的检验也逐步由人工检验向机器视觉过渡。例如:轿车零配件尺寸和外观瑕疵查看和主动安装的完整性查看、电子安装线的元器件主动定位,产品包装上的条码和字符辨认等。

但目前,绝大部分用于工业检测的机器视觉系统是基于传统的二维图像的分析与识别,即从灰度图中提取被测物特征,在X-Y平面内进行测量,如果对于某些更高级别的检测需求,如需要测高度、深度、厚度、磨损情况等,传统的方法则无法胜任,只能借助更高级别的检测手段,也是大家将要谈到的3D视觉技术。那么,3D视觉检测技术是否可应用于精密件企业零部件的检测呢?

下面给大家分享两个3D相机做外观检测的案例。

案例一:

▼首先请看下图。该金属件表面有两处明显的不良,大家看出来了么?注意,表面因为加工原因产生的纹路属正常现象。


▼不良如下图:1、一处表面划伤;2、一处边缘的缺料。

此类型的不良,因为和底色相同,普通面相机无法分辨出来,需要使用3D相机。

1、表面划伤。

▼大家可以很清楚的看到该表面划伤和因为加工产生的纹路并没有太大区别。都是暗色背景下的亮色。怎么办?


▼但是加入了高度信息和背景处理后,得到了如下图的效果。可以清楚无误的找到对应的不良。



2、边沿的缺料。

▼根据高度的差异,边缘的缺料也可以稳定检测到(中间两个小圆圈是屏蔽掉的区域)。


案例二:

▼大家是否注意到下图产品表面防水胶的不良?有凹陷,也有凸出。这种不良容易导致最终防水效果的失效。所以一定要检测出来。因为凸出凹陷和产品的底色相同。通过普通的平面相机无法稳定检测。这时候,使用3D智能相机可以轻松对应.


▼测试效果图:



▼凹陷不良效果图:

▼凸出不良效果图:


本系统的功能特点如下:


1.检测速度1mm/sec(微米级精度下),视检测精度而定每秒可检查2-4个工件,精度0.003-0.005mm;在检测精度不需要那么高的情况下,速度会成倍增加。
2.
采用高倍放大镜头,成像更锐利
3.500
万高速相机,保证检测的速度
4.
全自动在线检测,无需人工移动产品,比起二次元的低效率,只需一台视觉检测设备就可代替三四台二次元,省人省事。
5.
高精度伺服控制平台,使用寿命更长。

在精密加工中,产品的质量(特别是形变)直接影响到产品的加工精度。目前行业内通常采用经过专业训练的人员,根据限度样本,用人眼借助辅助工具(二次元、三次元、电子放大镜)等设备进行比对的方法进行检测。
一般是用放大镜显示在屏幕上,然后靠人工来判断它的缺口是否合格,如果缺口的尺寸超过了允许值,则判断为不合格,进行返工或者报废。这样依靠人眼有许多弊端,一是人有主观因素,标准不一,不能保证全部缺陷被检查出来,二是人眼检查效率低,成本相对比较高,三是这项工作乏味又伤眼,培养熟练工人需要时间长而工人流失快,导致工人熟练程度很不稳定。
为了保证产品的全检,提高工作效率,大家有必要引入CCD视觉检测来对产品的进行非接触式测量。此设备操作简单,只要将产品放在夹具上,工业相机摄取产品照片,视觉检测App对所摄取数据进行自动分析,即可进行自动检测,对不良产品自动报警,并在显示屏上标示出不良位置。

实现种类:

1.流水线3D检测

2.实现精度0.0030.005mm

3.实现产品3D外观尺寸和任何复杂曲面的全尺寸CAV检测

4.实现自动分捡不合格产品,包括瑕疵.变形.裂痕等.

5.自动出书面检测报告,无人为造成误差.


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