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橡膠制品的缺陷通常表現(xiàn)為表皮有氣泡、脫膠、缺膠、炸邊、飛邊、撕裂、拉毛等。傳統(tǒng)的是人工進(jìn)行檢測(cè),主觀意識(shí)太強(qiáng),漏檢的現(xiàn)象也時(shí)有發(fā)生,檢測(cè)不夠全嚴(yán)謹(jǐn)?shù)取kS著機(jī)器視覺的不斷發(fā)展,已經(jīng)可以用機(jī)器視覺來(lái)進(jìn)行缺陷檢測(cè)。那么CCD視覺檢測(cè)在橡膠制品行業(yè)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)有哪些呢?接下來(lái)就跟著四元數(shù)數(shù)控一起來(lái)看看吧!CCD視覺檢測(cè)在橡膠制品行業(yè)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)一、檢測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備不會(huì)受到操作員疲勞、責(zé)任感、經(jīng)驗(yàn)等因素的影響。傳統(tǒng)的人眼檢測(cè)有一個(gè)致命的缺點(diǎn),即情感帶來(lái)的主觀性,檢測(cè)結(jié)果將根據(jù)工人的情緒而變化。而機(jī)器沒(méi)有歡樂(lè)、悲傷和快樂(lè),檢測(cè)結(jié)果自然準(zhǔn)確可靠。二、橡膠圈不完整,人眼檢測(cè)存在很多問(wèn)題,因此CCD視覺檢測(cè)系統(tǒng)是需要的。機(jī)器視覺檢測(cè)能自動(dòng)檢測(cè)出這臺(tái)機(jī)器能承擔(dān)幾個(gè)人的任務(wù)。而且,機(jī)器不需要停機(jī),不生病,可以連續(xù)工作,大大提高了生產(chǎn)效率。
在冷凍干燥的小瓶中檢測(cè)苗時(shí),每次的結(jié)果差異很大,主要取決于它們的干燥方式。采用傳統(tǒng)的檢測(cè)過(guò)程非常具有挑戰(zhàn)性,因?yàn)樵谀承┣闆r下,可能是粒子看起來(lái)與裂縫非常相似,而深度學(xué)習(xí)有助于區(qū)分這種細(xì)微的差異。三、提高不可見光成像的效率盡管深度學(xué)習(xí)可能是從圖像中收集信息的新方法,但這并不是一的選擇。短波紅外相機(jī)和照明的進(jìn)步提高了不可見成像的效率。在這些更高波長(zhǎng)的環(huán)境中,您可以實(shí)現(xiàn)更多應(yīng)用,例如發(fā)現(xiàn)飛機(jī)機(jī)翼復(fù)合材料內(nèi)部的缺陷。我們現(xiàn)在將高功率SWIRLED引入高速視覺檢查應(yīng)用市場(chǎng)。對(duì)高光譜成像的需求不斷增長(zhǎng)。當(dāng)您在大范圍內(nèi)觀察數(shù)百個(gè)光譜條以檢測(cè)物體之間的細(xì)微差異時(shí),您需要一個(gè)寬帶光源。這將使我們減少使用LED的數(shù)量,并創(chuàng)建模擬鹵素?zé)艄庠吹膶拵?。外觀檢測(cè)的挑戰(zhàn)智能傳感器,智能相機(jī)和可配置視覺系統(tǒng)已大大消除了開發(fā)視覺檢測(cè)系統(tǒng)的需求。當(dāng)今常見的應(yīng)用是通過(guò)即用型即插即用技術(shù)完成的。在過(guò)去的十年中,智能相機(jī)變得越來(lái)越強(qiáng)大,照明公司提供的產(chǎn)品范圍也不斷擴(kuò)大。但是,隨著軟件功能的增強(qiáng)和價(jià)格的不斷下降,軟件包的互連和標(biāo)準(zhǔn)化仍然存在問(wèn)題。不同的公司對(duì)同一事物使用不同的術(shù)語(yǔ)。甚至像以太網(wǎng)這樣的標(biāo)準(zhǔn)化通信在公司之間也存在巨大差異,并且在視覺行業(yè)也沒(méi)有真正推動(dòng)開放軟件標(biāo)準(zhǔn)的推動(dòng)。當(dāng)今的視覺產(chǎn)品可以滿足大多數(shù)應(yīng)用的需求。隨著技術(shù)和客戶需求的發(fā)展,系統(tǒng)集成商必須保持清醒。例如,在3D影像市場(chǎng)中,硬件創(chuàng)新先于軟件創(chuàng)新。
盡管有很多3D傳感器和攝像機(jī)可供使用,例如激光三角測(cè)量,帶有偽隨機(jī)碼型發(fā)生器的立體聲傳感器等,但是為了實(shí)現(xiàn)快速的系統(tǒng)開發(fā),開發(fā)工具鏈有很大差距。例如,許多OEM當(dāng)前使用開放式標(biāo)準(zhǔn)3D傳感器,從頭開始編寫程序應(yīng)用程序,或使用“封閉式”系統(tǒng)進(jìn)行工具配置,這通常很昂貴。高速機(jī)載圖像處理可能需要具有現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)的3D傳感器,從而使非FPGA程序員可以在軟件包中部署3D圖像處理算法。另一個(gè)挑戰(zhàn)是從人工智能和深度學(xué)習(xí)中獲取信息的能力。大的挑戰(zhàn)是區(qū)分作與實(shí)質(zhì)?,F(xiàn)實(shí)情況是“許多人工智能和深度學(xué)習(xí)算法有時(shí)太麻煩了。盡管視覺檢測(cè)應(yīng)用程序受益于深度學(xué)習(xí)算法,但是這些算法不能解決所有問(wèn)題。與傳統(tǒng)編程相比,當(dāng)人們想達(dá)到99%以上的準(zhǔn)確性所需的努力時(shí),這一點(diǎn)尤其明顯。盡管如此,這項(xiàng)技術(shù)確實(shí)占有一席之地,并將在未來(lái)幾年繼續(xù)發(fā)揮重要作用。