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2020年CCD光学筛选机应用前景
发表时间:2020-04-07 09:51
2020年CCD光学筛选机应用前景

光学影像筛选机适用范围螺丝、螺母、油封、弹簧垫片、形状特殊五金件、电子元件及站立不稳的螺丝拉帽和可悬全检机挂类等。为什么要选择使用光学影像筛选机?如果使用人工对产品瑕疵进行筛选,会有人工弹性疲乏与人为检测错误的问题,因此会导致产品筛选出现纰漏和挑选不干净,客户端便可能引起投诉与巨大的损失赔偿,有损公司的形象。同时螺丝螺母光学影像筛选机的检测速度非常快,对于手机上的微型精密螺丝螺母,比较高检测速度可以达到1200 pcs/分钟。螺丝螺母光学影像筛选机可以减少人力,节省人工成本,并大幅降低人为检测错误,进而提高工作效率,提升产品出货品质,增强产品的竞争力。如果进一步将光学影像筛选系统运用于生产管制流程上,在生产线生产产品的同时,进行生产线产品品质监控,不仅可工业视觉解决方案以减少原料的浪费,而且可以进一步有效地管控生产时间。

  

光学筛选机挑选过程中需要考虑的几点。一、售后服务,要有强大的售后团队与售后服务,保证24小时之内,会有专业的维护团队进行处理。二、共享性,紧固件、加工零件有上千种型号,尺寸较大。自动筛选机的选择,包括款式和零件的共享,也是业界的一大考量。有些屏幕只能用于一个产品,甚至只能用于一个尺寸。因此,不可能发挥产业投资的作用,达到替代人工检测、节约成本的主要目的。对于拥有多种产品的公司来说,这是一个巨大的成本负担。三、筛选的准确性,大多数人认为,如果我们想提高精度,就必须改进相机的配置。事实上,精确度受到光和透镜的影响。大多数厂商都会推荐你购买高精度相机来提高测试的准确性,但在很多情况下,合适的光源和镜头可以满足客户的需求,不要忘记高精度相机会增加电脑的处理时间,影响检测速度。四、测试项目,测量市场上销售的机器的基本尺寸没有问题。目前很少有厂商能做到这一点(如头部裂纹、粉碎、闭塞、变形等),但在生产过程中必然会生产紧固件,这需要大量的人工检查。资源往往导致紧固件制造商突破大脑。事实上,如果光的设计合适,并且产品特性设计得当,使得光线的反射能够正确地投射到镜头上,就可以很容易地解决上述的破碎问题。五、扫描速度,速度决定生产能力。如果大量的人力测试要被机器取代,速度必须是首要考虑。在市场上,机器销售商对m8产品的看法不一,从每分钟200至500件不等。基本上,除了给料速度外,检测内容和相机图像捕获速度也有一定的影响。一般情况下,正常检验项目下的m8产品合格率应在450pi/min以上。

  

视觉检测设备可以检测密封圈的产品质量。O形密封圈的质量是否满足要求主要从两个方面判断,一是O形密封圈的表面质量,要求o形密封圈无凹陷、无凸起、无断裂、无缺料等缺陷。二是o形密封圈的尺寸,要求内圈直径(内径)和截面直径(线径)的误差在公差允许的范围内。这个时候就需要利用O型密封圈视觉检测设备,可以全方面的检测到密封圈的外观尺寸缺陷的。面对如此复杂的检测要求,如果仅仅依赖人工检测,检测的效果与效率明显不能适应现在越来越高的质量要求和越来越昂贵的人工成本。因此O型密封圈视觉检测设备可以很好的做到这一点,利用机器视觉技术,生产出O型密封圈视觉检测设备,就能够极大程度改变这种状态,可以更好地检测产品的质量,保证产品的质量要求。所以无人检测系统的需求越来越迫切。通过深入研究基于视觉的O形密封圈质量的检测方法,开发出一套O形密封圈质量的视觉在线检测系统,能够有效改变当前O形密封圈的检测现状,大大提高检测的效率和精度。

  

齿轮产品可能存在齿崩、缺齿、齿歪和披风等缺陷,故检测项目众多,测量过程复杂.如果利用人眼检测的话,可能会造成很大误差。因此齿轮产品外观缺陷检测机器视觉检测设备,极大程度解决这个问题。齿轮在机械传动及整个机械领域中具有极其广泛的应用.齿轮检测技术对机械行业具有重要意义.五金件视觉检测设备齿轮一般由轮齿、齿槽、端面、法面、齿顶圆、齿根圆、基圆和分度圆等部分构成.按其外形分为圆柱齿轮、锥齿轮、非圆齿轮、齿条和蜗杆蜗轮等;按齿线形状分为直齿轮、斜齿轮、人字齿轮和曲线齿轮.专用齿轮检测仪设备昂贵,一般企业仅依靠人眼在显微镜下逐个分辨,效率和精度极底,故笔者提出应用计算机视觉技术对齿轮外观 缺陷进行检测.

  

图样包装印刷缺陷检测。监测饮品瓶盖是不是存有包装印刷图样,图样包装印刷的色调是不是恰当,图样是不是有显著破损。殊不知在即时系统软件中,不用标识缺点具体地址,因而文中明确提出根据图象特点统计分析来开展分辨。(2)区域标识。将瓶盖口部图象分成三个区:口部一、口部二及瓶盖尺寸检测设备外壁。文中最先选用根据Freeman链码的轮廓获取方式得到瓶盖内孔轮廓和口部二的轮廓,随后根据图象放缩基本原理得到口部一的轮廓,最终选用根据Freemanl链码的添充优化算法对瓶盖区域开展添充标识。(3)内表层污渍监测。开展污渍鉴别的区域有:口部一、口部二、瓶盖外壁。因为这三个区域存有不一样的色度特点,因而文中对这三个区域选用不一样的阀值开展拖动对话框污渍获取。以便降低边沿轮廓对瓶盖内表层污渍鉴别产生的危害,文中对这种区域选用Sobel滤波器开展边缘检测。(4)瓶盖外观设计监测。对于饮品瓶盖是不是圆度形变、欠料、溢料、毛刺等缺点开展监测。文中对于瓶盖外观设计监测明确提出了根据外轮廓部分系数转变和根据外轮廓半经差这二种优化算法,能够依据不一样的具体运用状况挑选合适的优化算法。根据机器视觉瓶盖缺陷检测系统软件开发设计进行后,系统对开展了检测,检测結果该监测系统基础考虑生产流水线规定,并早已获得了客户的认同,自动化检测为了检测到塑胶瓶盖所有缺陷,视觉检测设备要达到以下要求:包装印刷要能看清,圆度形变,缺料都能看到,要配备好合适的工业相机与光源,达到所有要求均可检。

公司成立多年以来,一直致力于图像技术及机器视觉的研发和制造,现有机器视觉系统高级研发人员,工业自动化工程师等多名。公司主要技术核心骨干人员来自于密封圈检测设备华为,比亚迪,富士康等一流制造业企业,具有多年的软件设计,视觉及图像比对技术,工业自动化等方面成熟经验。

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