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自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備廠家提出機(jī)器視覺檢測(cè)微小零件表面缺陷！_U
作者： 發(fā)布時(shí)間：2024-06-25 瀏覽次數(shù) :0
微小零件具有尺寸精度高、表面質(zhì)量好等顯著特點(diǎn)，在應(yīng)用中具有較高的可靠性要求。由于生產(chǎn)工藝的復(fù)雜性和多樣性，在生產(chǎn)加工過程中，零件表面經(jīng)常會(huì)產(chǎn)生劃痕、裂紋、凹坑、焊盤等微小缺陷。
這些缺陷不僅降低了零件的使用性能，而且給使用帶來很大的安全隱患。因此，在工廠使用之前，有必要通過一些測(cè)量手段對(duì)有缺陷的零件進(jìn)行檢測(cè)。目前，微小零件的表面質(zhì)量檢測(cè)通常是由檢測(cè)人員借助微工具進(jìn)行的，檢測(cè)結(jié)果容易受到檢測(cè)人員主觀因素的影響，視覺檢測(cè)方法也會(huì)對(duì)檢測(cè)人員和視覺造成很大的危害。
無錫精質(zhì)自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備廠家提出采用基于機(jī)器視覺的自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備對(duì)小零件表面質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)，具有快速檢測(cè)精度高、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn)，受到廣泛關(guān)注?！ ♂槍?duì)微小零件表面的劃痕和凹坑缺陷，無錫精質(zhì)自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備廠家構(gòu)建了一種基于圖像處理技術(shù)的非接觸式快速檢測(cè)方法。為了有效、準(zhǔn)確地避免人為因素的影響，提出了一種基于機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)的檢測(cè)方法。
采用改進(jìn)的邊緣分割算法，在零件邊緣位置準(zhǔn)確提取出假缺陷的邊緣位置。圖像以邊緣為邊界劃分為不同的區(qū)域。利用區(qū)域形態(tài)學(xué)方法進(jìn)一步對(duì)缺陷進(jìn)行濾波，有效地降低了缺陷檢測(cè)算法的誤檢率。
小零件檢測(cè)內(nèi)容分析
根據(jù)企業(yè)提供的缺陷樣品、生產(chǎn)條件和檢測(cè)要求，將微小零件表面檢測(cè)缺陷分為劃痕和凹坑。劃痕是指在沒有特定方向和長度的零件磨削過程中，由于機(jī)器的沖擊而產(chǎn)生的劃痕，具有線性特征凹坑是指在加工過程中，由于操作不當(dāng)或模具中的小砂而在零件表面留下的小凹坑痕跡。
無論是劃痕還是凹坑缺陷目標(biāo)，缺陷目標(biāo)在整個(gè)圖像中所占的像素很小，在低信噪比區(qū)域，缺陷目標(biāo)的灰度值與不均勻背景的差值不明顯。因此，為了準(zhǔn)確地檢測(cè)和識(shí)別缺陷，必須采用有效的算法來突出圖像中的缺陷特征，削弱圖像的背景特征?！ o錫精質(zhì)自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備廠家所研發(fā)的自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備，采用工業(yè)相機(jī)將被檢測(cè)的目標(biāo)換成圖像信號(hào)，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)，圖像處理系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征。
