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布匹纱布无纺布等布质材料机器自动化在线检测

返回列表作者:admin 发布日期: 2020.04.26 浏览:78

  机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布、亮度和颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来识别图像的内容或控制现场的设备动作。机器视觉自动检测技术作为一种快速、实时、准确采集与处理信息的技术,已逐渐智能信息化、增强企业竞争力不可缺少的技术工具和手段。布匹、纱布、无纺布等材料在现代生产流水线上,需要判别出产品颜色是否合格、表面上上是否有杂质及杂质等缺陷。由于生产线运行速度较快,要求杂质、污点等缺陷分辨直径较小,用人工难以做到实时检测,事后抽样检测效率低下,且抽检后的产品仍然有存在瑕疵的可能。机器视觉自动化, 适合于在生产线上进行在线、快速、实时检测。用于布匹、纱布、无纺布生产的在线检测系统正是基于机器视觉的技术,快速 的检测出产品的颜色和存在的杂质、污点等瑕疵。
纱布缺陷检测
  二、在线检测项目要求
  在布匹、纱布、无纺布等布质材料的生产过程中,像布质材料检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成,在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序,给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时,却仍然不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)。对布质质量的检测是重复性劳动,容易出错且效率低。
  流水线进行自动化的改造,使布匹、纱布、无纺布等布质材料生产流水线变成快速、实时、准确、 的流水线。在流水线上,所有布质材料的颜色、及污点等瑕疵都要进行自动检测。现在采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布材检测中,用人工检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
薄膜表面缺陷检测
  布质材料检测系统方案设计说明:
  图像处理软件
  机器视觉系统中,视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法,它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后,输出图像的质量得到相当程度的改善,既改善了图像的视觉效果,又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
  特征提取辨识
  一般布质材料检测(自动识别)先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像,在此基础上设定一定标准;然后拍摄被检测的图像,再将两者进行对比。但是在布质材料质量检测工程中要复杂一些:
  1.图像的内容不是单一的图像,每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。
  2.杂质的形状难以事先确定。
  3.由于布质材料快速运动对光线产生反射,图像中可能会存在大量的噪声。
  4.在流水线上,对布质材料进行检测,有实时性的要求。
纱布缺陷检测系统
  由于上述原因,图像识别处理时应采取相应的算法,提取杂质的特征,进行模式识别,实现智能分析。
  视觉系统涉及到光学和图像处理算法,集高科技技术一体,尤其在整个识别控制系统中,还要与运动控制系统配合完成后续操作。在本项目的视觉系统中提取识别对象颜色特征值,然后采用模式识别的方法,识别出不合格区域然后使用斑点分析判断是否为杂质。同时提升了整个系统中各个部件的选择和用户界面的设计的友好性。
  总之,应用机器视觉系统能够大幅降低检验成本,提高产品质量,加快生产速度和效率。对于现代化生产企业来说,是提高产能、实现高品质产品、控制生产成本的有效技术手段。

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