基于3D机器视觉的注塑缺陷检测解决方案

注塑检测是对注塑生产过程中的产品缺陷进行识别和检测的过程。这些缺陷可能包括色差、料流痕、黑点(包括杂质)等,它们可能是由多种因素引起,如原料未搅拌均匀、烘料时间过长、工业温度局部偏高、模具等问题造成的。不仅影响产品的外观,还会降低其性能,甚至对于某些特殊要求的场合,如灯具功能等,产生严重影响。

在当今技术飞速发展下,通过运用3D视觉技术来识别注塑的缺陷,可以保障产品品质,提升产品竞争力,并降低了生产成本,成为了许多企业更有利的选择。

现今的注塑缺陷检测痛点和难点有哪些?

  1. 人力成本过高:目前,大部分的注塑工件表面检测仍然依靠人工检测。但人工的主观性较强,不同的人在不同的时间,检测结果存在差异,效果不稳定且精度有限。另外,人力成本在逐年的增高,注塑企业开销因此也会增加。
  2. 生产线速度的挑战:在现代注塑生产线中,产品通常以非常高的速度连续生产。要在这样的生产速度下实现实时缺陷检测,需要高效的图像处理算法和快速的决策机制。这要求检测系统不仅要准确,而且要具备极高的处理速度和稳定性。
  3. 表面检测难度增加:注塑制品的表面往往具有各种各样的纹理,如:微小的凹凸、纹路或者光泽差异等。这些复杂的表面特征是的缺陷检测变得更加困难。
  1. 检测材质难度升高:不同材质的注塑品具有不同程度的颜色和透明度,颜色和透明度的变化会影响产品的外观,还可能对缺陷识别造成干扰。
  2. 数据集收集问题:在注塑形成的过程中,收集高质量的带缺陷样本非常困难,导致难以形成大规模数据集,从而限制深度学习等先进的应用。

解决方案

基于显扬科技HY-M5 3D机器视觉的注塑缺陷检测系统,能适应更复杂多变的检测环境和日益严苛的检测要求。其扫描速度为10-300Hz,扫描精度能精确至±0.01mm。配合自研智能算法,能够对多个物品进行全彩信息学习,从而找到它们的共同特点,以及之间的正常容差。

HY-M5三维视觉系统搭载机械臂,可以达到检测的高速以及高精度要求,避免因人工出现的速度慢、精度低、高成本的问题,提升检测效率,提高产品质量和竞争力。

3D机器视觉在注塑缺陷检测的优势:

  1. 全面检测:3D机器视觉能够获取到产品的全面的三维信息,从而实现对产品表面的全面检测。无论是复杂的表面纹理还是微小的凹凸,3D视觉系统都能铺抓到位,并准确的区分缺陷和正常的表面问题。

3D视觉检测中的缺陷问题

  1. 高精度测量:3D机器视觉能够提供高精度的尺寸测量,这对于注塑产品中的微小缺陷检测尤为重要,系统可以精确测量产品的尺寸、形状和位置,从而发现潜在的缺陷,如尺寸偏差、形状不符等。
  2. 不受颜色和透明度的影响:与传统的二维视觉系统和人力相比,3D机器视觉对于产品的颜色和透明度第一不太敏感,这意味着即使产品具有多种颜色和透明度的变化,3D机器视觉都能够准确的检测出缺陷。
  3. 适应性很强:3D机器视觉能够适应不同的生产环境和产品的变化。无论是生产线速度的变化、产品尺寸的变动还是新产品的引入,3D机器视觉都能够快速适应,并保持着稳定的检测功能。
  4. 优化数据集成与数据分析:3D机器视觉不仅能提供实时的检测结果,还能够将检测的数据集成到生产管理系统中,这使得企业可以对生产过程的缺陷进行统计和分析,及时找出问题,解决问题,提高成产效率与质量。
  5. 节约生产中的人力成本:引用3D机器视觉来替代人工视觉检测,可以大量节约人力成本费用,还可以避免人力检测的错误性行为可能。有效提高企业效益和生产质量。
相关推荐
摇曳的树31 分钟前
【3D目标检测】激光雷达和相机联合标定(二)——MATLAB联合标定工具使用
数码相机·目标检测·3d
知来者逆1 小时前
V3D——从单一图像生成 3D 物体
人工智能·计算机视觉·3d·图像生成
唐·柯里昂79812 小时前
[3D打印]拓竹切片软件Bambu Studio使用
经验分享·笔记·3d
摇曳的树15 小时前
【3D目标检测】激光雷达和相机联合标定(一)——ROS同步解包
数码相机·目标检测·3d
摩尔线程20 小时前
使用MTVerseXR SDK实现VR串流
3d·xr·图形渲染·vr·摩尔线程
GIS数据转换器2 天前
城市空间设计对居民生活质量的影响:构建宜居城市的蓝图
大数据·人工智能·3d·gis·生活·智慧城市
qq_15321452642 天前
【2022工业3D异常检测文献】AST: 基于归一化流的双射性产生不对称学生-教师异常检测方法
图像处理·深度学习·神经网络·机器学习·计算机视觉·3d·视觉检测
qq_15321452642 天前
【2023工业3D异常检测文献】CPMF: 基于手工制作PCD描述符和深度学习IAD结合的AD方法
图像处理·深度学习·神经网络·机器学习·计算机视觉·3d·视觉检测
qq_15321452643 天前
【2023工业3D异常检测文献】M3DM: 基于混合融合的多模态工业异常检测方法
图像处理·深度学习·神经网络·机器学习·计算机视觉·3d·视觉检测
小彭努力中4 天前
50. GLTF格式简介 (Web3D领域JPG)
前端·3d·webgl