视觉系统对透明胶水的检测都有哪些方案?

透明胶水的检测在工业生产中是一个挑战,因为传统的基于RGB相机的视觉系统通常难以检测透明物体。然而,随着技术的发展,现在有多种方法可以有效地检测透明胶水。

  1. 高光谱相机:高光谱相机可以提供不同于传统RGB相机的解决方案。例如,Specim高光谱相机能够覆盖不同波长的光谱,如近红外(NIR)、短波红外(SWIR)和中波红外(MWIR),这些波长的光可以被胶水吸收或反射,从而使得胶水在图像中可见。这种技术可以用于检测纸板和合成橡胶上的不同类型的胶水。

  2. 红外成像系统:红外光波长更长,可以与红外相机镜头配合使用,将透明胶体呈现为黑色图像,解决了透明胶体成像难题。短波红外技术不仅在科研、军事等领域有广泛应用,也越来越多地应用于工业检测,包括食品检测、硅晶片缺陷检测、3C行业涂胶检测等。

  3. 3D视觉胶路检测:3D视觉技术,如激光线扫3D测试仪,可以对柔性屏点胶胶线的形貌进行快速扫描,展现整个胶路的3D轮廓。通过特定算法,可以精准地找出胶面并进行缺陷检测。这种技术可以测量胶厚、胶宽、断胶等,并兼容各种颜色的热熔胶及双组分胶。

  4. 深紫外成像:在PCB板的生产过程中,透明胶水在自然光下不可见,但在254nm紫外光下比较敏感,可以被识别。使用高性能sCMOS传感器研发的深紫外相机可以感应紫外波段进行成像,从而检测PCB板上的胶水。

例如:康耐德点胶视觉检测系统是一种先进的涂胶视觉检测系统,能够提供粘合剂、密封剂、导热膏、聚氨酯、胶水和RTV的实时、可靠的3D信息,包括高度、宽度、体积和位置。能够实现显示屏侧涂胶胶路检测和显示屏模组UV胶路检测。这些技术的应用大大提高了透明胶水检测的准确性和效率,减少了人工检测的需求,并提高了生产质量控制的水平。

相关推荐
格林威1 天前
面阵相机 vs 线阵相机:堡盟与Basler选型差异全解析 +C# 实战演示
开发语言·人工智能·数码相机·计算机视觉·c#·视觉检测·工业相机
格林威1 天前
面阵相机 vs 线阵相机:堡盟与海康相机选型差异全解析 附C# 实战演示
开发语言·人工智能·数码相机·计算机视觉·c#·视觉检测·工业相机
格林威1 天前
面阵相机 vs 线阵相机:堡盟与海康相机选型差异全解析+python实战演示
开发语言·人工智能·python·数码相机·计算机视觉·视觉检测·工业相机
格林威1 天前
面阵相机 vs 线阵相机:堡盟与Basler选型差异全解析 +C++ 实战演示
开发语言·c++·人工智能·数码相机·计算机视觉·视觉检测·工业相机
Techblog of HaoWANG5 天前
目标检测与跟踪(16)-- Ubuntu 20.04 下 ROS1 + Conda 虚拟环境开机自启动方案(兼容 ROS2 共存)
人工智能·目标检测·ubuntu·机器人·视觉检测·conda·控制
军军君015 天前
【人工智能/AI】项目实战二:AI视频生成产品汇总(非完全)
图像处理·人工智能·计算机视觉·ai作画·视觉检测·文心一言
重生之我要成为代码大佬5 天前
pytorch与视觉检测
人工智能·pytorch·深度学习·大模型·视觉检测
格林威7 天前
工业相机“心跳”监测脚本(C# 版) 支持海康 / Basler / 堡盟工业相机
开发语言·人工智能·数码相机·opencv·计算机视觉·c#·视觉检测
格林威7 天前
如何用 eBPF 监控 GigE Vision 相机网络性能
网络·人工智能·数码相机·yolo·计算机视觉·视觉检测·工业相机
SUNNY_SHUN8 天前
清华团队提出TFA-Net,用模板特征聚合破解工业异常检测中的“捷径学习“难题
人工智能·学习·视觉检测·github