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高光面产品瑕疵检测--LOGO的机器视觉检测

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详细说明

    在工业中使用高光面材质加工一些平整度较高,且表面要求较高的工件,如logo,军用设备中的导光板等产品,如下图为埃法智能科技有限公司为高光材质的LOGO瑕疵检测。



LOGO-原图

此类型的工样品本身是属于镜面反光,工件本身平整度高,且易粘黏油污、手印等

难点,问题点

反光问题:由于材质表面光洁度很高,已经形成一个高光镜面,光源即使在很弱的状态下,表面的反光也会有非常强的对比度,这种对比度会把表面本身的杂质、划痕、研磨痕等缺陷覆盖,使得视觉拍照无法检测出零件表面缺陷。

倒影问题:由于材质表面已经形成一个镜面,一般的光学镜头和光源的灯珠等都会在材质表面形成倒影,这个倒影会成像在*后的检测画面上,会严重影响材质表面的成像效果,造成检测无法进行。

问题解决:

采用远心同轴平面镜头,就可以解决彩图问题。后面我们在加上深度学习检测套件--ALFA,可以轻松、快捷且高效的做出检测。ALFA软件使用神经网络算法,模块化地解决机器视觉的各种问题。

利用ALFA缺陷检测模块工具的管理模式和ALFA分类模块的自动化检测与分类,将会使汽车行业的金属零部件检测变得非常简单。

首先需要收集大量的零部件检测图片作为学习样本库,其中包括正常品和残次品,每种残次品的检测图片至少包含一组以上。样本库中的样本越多,学习效果越好,后续的检测也会越准确。

接下来ALFA软件通过图片样本库进行训练学习,并产生检测的参照模型,这个学习过程只需要不到10分钟,具体学习取决于电脑的硬件配置。

*后即可将ALFA用于实际的检测中



埃法智能科技——机器视觉与视觉机器整体解决方案。为制造自动化领域提供工业视觉软件、解决方案、视觉系统及视觉机器的全国领先提供商。

 
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