【视觉检测】电源线圈上的导线弯直与否视觉检测系统软硬件方案

 检测内容

线圈上的导线弯直与否检测系统。

 检测要求

检测线圈上的导线有无弯曲,弯曲度由客户自己设定。检测速度5K/8H=625PCS/H。

 视觉可行性分析

对样品进行了光学实验,并进行图像处理,原则上可以使用机器视觉进行测试测量。

 结果

对所有样品进行分析,可以在相同的光照与位置下测量出不同弯直线圈是否OK。

使用的LED光源、工业相机、工业镜头等硬件的具体信息,请参看下面的内容。

 测试条件

产品测试时,铁心全部在内圆外,没有伸进内圆。视场留有一定的包容空间,但这不意味着产品不在视场内或部分在视场内里也能进行测量判断。原则上需要测试机台或流水线能将产品固定在相机视场内,并且保证有较精密的固定位置。

 使用硬件

LED光源:CSR-7000-DRLw 1个......用于线圈成像

光源控制器:CSR-24T2-SPV 1个......用于光源供电

工业相机:AVT Stingray F125C 1个......用于获取影像

相机电缆:3米1394B线 1条......用于传输影像

图像采集卡:1394B图像采集卡 1块......用于采集影像

工业镜头:SV-2514 1个......用于光学成像

光学接圈:CSR-1-ET 1个......用于成像转换

 安装条件

检查方式如上图所示,线圈从底下走过,利用传感器等进行触发,触发相机、光源进行拍照,然后图像处理系统进行图像处理,判断导线是否弯曲。当然,实际的项目,需要对产品进行一定的定位。

光源工作距离:1mm,指光源到线圈最高端的距离

相机工作距离:260mm,指镜头表面到目标的距离

视场:52*38mm,指相机拍摄视场的大小(可见区域)

 最优化方案

在这里,我们将告诉您,为什么选择这样的硬件,选择这些硬件的有什么好处。

 LED光源 CSR-7000-DRLw

使用CSR-7000-DRLB光源,从上往下直射照射,将导线部分照亮,而底部成黑色,方便图像分析处理。

 光源控制器 CSR-24T2-SPV

光源需要相应的供电设备,一般工业使用模拟控制器或数字控制器就足够了,在本方案中,首先使用的是0度环形光源其亮度一般较弱;其次,我们希望本系统能够有较高的处理速度,或者是在检测过程中可以在某机构上连续运行的进行检测;第三,为了延长光源的使用寿命。因此我们推荐使用CSR-24T2-SPV频闪控制器。其可以在瞬间增亮光源亮度,可以给相机提供100微秒级别的曝光时间,以减少产线振动物体运动等引起的误差,因为其只是在拍照的瞬间点亮光源,因此可以延长光源的使用寿命。而且对于每天5000个的检测项目可以轻松完成,甚至检测速度还有巨大的提升潜力。

 工业相机 AVT Stingray F125C

AVT Stingray F125C相机是一款德国进口125万像素的1394B工业CCD彩色相机,其分辨率是1292x964pix,我们的视野定为52x38mm,则我们的视觉精度可以达到52/1292=0.04mm/Pix或38/494=0.039mm/Pix,有这样的精度,以线圈导线的弯曲程度来看,完全是足够的。我们采集图像是是采集到彩色图像,方便图像分析处理。

 工业镜头 VST SV-2514

SV-2514是日本VST公司生产的一款百万像素级低畸变工业镜头。其优秀的成像质量,小巧的体积,低廉的价格,是本方案的理想之选。当然本镜头,只是在我们实验室测试条件下使用的镜头,如果客户需要将工作距离缩小或变大,可以更换其它的合适的镜头进行处理。

 测试结果画面

 产品的不同位置测试结果

样品1-OK品

样品2-右边NG

样品3-左边NG

样品4-焊点脱落,但是导线无弯曲

以上为四个样品在相同条件下采集图像后进行分析处理的效果图。从处理效果来看,有弯曲的导线是可以进行判断出来的。而对于焊点脱落的产品,而无法通过视觉方式很好的解决,需要配合电气测试进行检测。当然以上仅限所得4个样品数据,如有其它特殊情况,有可能还需要另外考虑。

相关推荐
audyxiao0011 天前
计算机视觉顶刊《International Journal of Computer Vision》2025年5月前沿热点可视化分析
图像处理·人工智能·opencv·目标检测·计算机视觉·大模型·视觉检测
猫天意2 天前
【深度学习】为什么2个3×3的卷积可以相当于一个5×5的卷积核?为什么3个3×3的卷积相当于一个7×7的卷积核,到底区别在哪里?我们该如何使用?
人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·视觉检测
顾随9 天前
(一)视觉——工业相机(以海康威视为例)
数码相机·视觉检测·相机·海康威视
智能工业品检测-奇妙智能9 天前
赋能低空经济 | 奇妙智能已掌握AI+无人机智慧巡检技术
人工智能·视觉检测
学算法的程霖9 天前
CVPR2025重磅突破:AnomalyAny框架实现单样本生成逼真异常数据,破解视觉检测瓶颈!
人工智能·深度学习·目标检测·机器学习·计算机视觉·自动驾驶·视觉检测
HH牛码14 天前
VisionPro_连接相机
计算机视觉·视觉检测
HH牛码14 天前
VisionPro_几何学工具
图像处理·计算机视觉·视觉检测·几何学
Echo``15 天前
5:OpenCV—直方图均衡化
人工智能·opencv·计算机视觉·视觉检测
BIYing_Aurora17 天前
【IPMV】图像处理与机器视觉:Lec10 Edges and Lines
图像处理·人工智能·经验分享·线性代数·计算机视觉·视觉检测
Ro小陌19 天前
工业视觉相机选型指南:从参数到品牌对比
计算机视觉·视觉检测·相机