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1、机器视觉在工业检测中的应用,机器视觉是用机器代替人眼进行目标对象的识别、判断和测量，主要研究用计算机来模拟人的视觉功能。机器视觉技术是一个综合的技术概念，包括视觉传感器技术、光源照明技术、光学成像技术、数字图像处理技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和自动控制技术等。机器视觉的特点不仅在于模拟人眼功能，更重要的是它能完成人眼所不能胜任的某些工作。 。 在工业生产过程中，相对于传统检验方法，机器视觉技术的最大优点是快速、准确、可靠与智能化，对提高产品检验的一致性、产品生产的安全性、降低工人劳动强度以及实现企业的高效安全生产和自动化管理具有不可替代的作用。,机器视觉技术及应用,机器视觉系统组
2、成,机器视觉系统是基于机器视觉技术为机器或自动化生产线建立的一套视觉系统。,典型的机器视觉系统构成：,光源,工业相机和镜头,图像采集卡,传感器(根据需要),图像处理单元,塑胶行业,半导体行业,食品行业,五金行业,汽车行业,医药行业,光伏行业,模具行业,应用行业,五金塑胶行业,五金件种类繁多，形状多样，大小不一，人工检测和分拣的工作十分繁杂而且容易出错，不但给企业造成很大浪费而且容易使企业声誉受到损害，机器视觉检测系统不但可以做到零出错率而且节约了人工成本，对于提高产品质量起到了不可替代的作用。,轴承钢珠检测,O型圈检测,冲压件尺寸测量,塑胶瓶尺寸测量,塑胶件颜色分选,半导体行业,半导体和电子行
3、业是一个需要高精度、高效率、零错误的行业，由于现代加工技术的飞速发展，对检测的要求越来越高，而机器视觉正好解决这一难题。,载带封装检测,LED数码管检测,IC管脚测量,手机按键触点位置检测,PCB锡膏检测,包装行业,在现代自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，例如包装行业的完整性检测，饮料填充量检测、印刷质量检查等；这类产品的共同特点是大批量生产、对外观质量的要求非常高，之前以人工检测完成，增加了人工成本及管理成本，仍然不能保证100%的检验合格率。机器视觉就是代替人眼来做测量和判断。,吸管有无检测,生产日期检测,药品有无检测,标志物检测,产品分选检测,奶粉勺有无检测,数码管
4、检测,No.1,目的,检测数码管字符缺陷,方案,检测效果,NG,适用领域,适用于塑胶数码管、LCD数码管、仪表板、键盘等产品。,OK,系统配置,相机：MV-VD120SM(USB2.0、1280960、1/2黑白CCD)镜头：AFT-2514MP光源：（明场/暗场）PC：MV-VS800嵌入式处理器软件：MV-MVIPS机器视觉图像处理软件（OCR、缺陷检测）,性能,检测速度：3件/秒检测精度：0.04mm2,方法,使用高分辨率面阵相机，对数码管表面字符进行检测，判断是否存在字符不良产品。采用红色环形光进行落射照明，保证图像质量清晰，配合高效视觉软件快速检测字符。,纽扣电池检测,No.2,目的
5、,检测纽扣电池型号，并且统计电池数量,方案,检测效果,适用领域,适用于电子行业元器件检测、计数、电路板组装等检测。,系统配置,相机：MV-VD200SM（USB、黑白）镜头：AFT-0814MP光源：机器视觉LED光源PC：MV-VS820嵌入式处理器软件：MV-MVIPS机器视觉图像处理软件输出：2路数字IO输出。,性能,最大视野：280mm370mm检测速度：3件/秒,方法,使用高分辨率面阵相机，检测整个料盘中144颗纽扣电池的型号是否有错误以及型号是否清晰，并且统计出电池总数。同时，将统计到的数据自动保存成excel格式文件，方便品质控制和管理。,型号识别,计数,iPhone手机后盖检测
6、,No.3,目的,检测iPhone手机后盖上logo印刷质量,方案,检测效果,适用领域,适用于手机、手表、电子等行业的高精度外观检测以及高速尺寸测量。,系统配置,相机：MV-LC6K40线阵相机（61441）镜头：MV-LCL50（50mm镜头、近摄接圈）光源：AFT-LL86160白色线光源PC：酷睿双核（PCI-e插槽1）软件：高性能线扫描图像处理软件输出：1路数字输出,性能,检测速度：1件/秒检测精度：0.04mm2,方法,使用高分辨率线阵相机扫描手机后盖，得到高精度图像。再与标准模版进行比对，就可检测出印刷质量是否合格。对于不良产品，软件会自动将缺陷位置标记出来，同时会输出报警信号。,
7、OK,脏污,划伤,印刷不良,电容器检测,No.4,目的,检测电容导线的不良,方案,检测效果,适用领域,适用于电子行业的电容器、IC、芯片引脚缺陷等检测。,系统配置,相机：MV-VD078SM（1024768、1/3、USB黑白CCD）镜头：AFT-2514MP光源：AFT-RL12068WPC：MV-VS800嵌入式处理器软件：MV-MVIPS机器视觉图像处理软件,性能,检测速度：5个/秒检测精度：0.02mm，0.1,方法,电容器在生产中由于一些工艺原因会导致两根导线会出现歪斜的状况。在本方案中，我们通过测量电容器两根导线的位置关系（是否与底面垂直）来检测电容器导线是否存在不良问题。如果存在
8、不良软件会发出不良信号给执行机构，执行机构将不良品剔除。,OK品,NG品,载带检测,No.5,目的,检测载带内有无IC,方案,检测效果,适用领域,适用于电子行业的电容器、IC、芯片引脚缺陷等检测。,系统配置,相机：MV-VD078SM（1024768、1/3、USB黑白CCD）镜头：AFT-2514MP光源：AFT-RL12068WPC：MV-VS800嵌入式处理器软件：MV-MVIPS机器视觉图像处理软件（局部匹配、区域比对）,性能,检测速度：60mm/s检测时间：45件/秒检测精度：0.02mm,方法,在载带上方安装相机，载带随着产线一直向前运动，相机每次采集包含有3个IC的载带片段同时检
9、测是否缺失IC，给出OK或者NG信号，再接着采集下一段载带，如此一直检测下去。,OK品,NG品,IC尺寸测量,No.6,目的,测量IC各个引脚长度和间距,方案,检测效果,适用领域,适用于电子、机械、半导体等行业的精密零件尺寸测量。,系统配置,相机：MV-VD200SM（16001200、1/2、USB黑白CCD）镜头：AFT-2514MP光源：组合LED光源PC：MV-VS820嵌入式处理器软件：MV-MVIMS机器视觉图像处理软件,性能,检测速度：3个/s检测时间：34件/秒检测精度：0.02mm,方法,IC引脚是比较脆弱的部件，在生产和传输过程中，都会由于意外操作而产生弯曲、折损、折断等等
10、问题。要保证最终的产品质量，在出厂前通过在生产线上配备机器视觉系统，自动测量出引脚的长度和间距就可以判断出该产品是否有上述的不良现象，及时有效的将不良产品剔除，保证产品质量。,药片包装检测,No.7,目的,检测药品包装质量,方案,检测效果,适用领域,适用于医药行业的各种药粒包装检测，包括胶囊、药片、食品包装等等。,系统配置,相机：MV-VD040SC彩色相机（744480、1/3、彩色CMOS）镜头：AFT-1614MP 16mm镜头光源：白色环形光源，明场照明。PC：MV-VS800嵌入式处理器软件：MV-MVIPS机器视觉图像处理软件（颜色检查）,性能,最大视野：80mm60mm检测时间：
11、34件/秒检测精度： 0.04mm2,方法,使用彩色面阵相机，对传送带上的药品包装进行检测，判断是否有混装、漏装、药品破损等缺陷。,药瓶标签检测,No.8,目的,检测药瓶标签印刷质量及产品型号,方案,检测效果,适用领域,适用于医药行业产品标签检测、型号识别/读取等等。,系统配置,相机：MV-1300UM 3台（USB、12801024、1/2、黑白）镜头：AFT-3514MP 3只光源：组合LED光源PC：MV-VS800嵌入式处理器软件：高性能机器视觉图像处理软件,性能,检测速度：60mm/s检测时间：45件/秒检测精度：0.02mm,方法,使用3台面阵相机组合，能够对药瓶进行360拍摄，确
12、保能够获取到标签图像，然后对标签的印刷字符进行读取，判断印刷质量并识别型号。,放大图片,OK,轴承检测,No.9,目的,检测轴承滚珠缺陷,方案,检测效果,适用领域,适用于轴承、齿轮、钣金加工件、塑胶件等等产品。,系统配置,相机：MV-VD078SM（1024768、1/3、USB黑白CCD）镜头：AFT-2514MP光源：AFT-RL12068WPC：MV-VS820嵌入式处理器软件：MV-MVIPS机器视觉图像处理软件,性能,检测速度：60mm/s检测时间：45件/秒检测精度：0.02mm,方法,旋转台上装载有6个轴承，相机固定于旋转台上方，每当轴承旋转到相机正下方位置后相机采集图像，并同时
13、进行检测。检测方法基于“模版比对”，模版由标准产品创建，当无法与模版比对成功则说明产品有缺陷。,OK,当轴承中有滚珠缺失或者滚珠破损时，软件会立刻检测到，同时会发出报警信号。,汽车轮毂检测,No.10,目的,对轮毂进行分类,方案,检测效果,适用领域,适用于汽车行业的轮毂、钣金件等等的测量。,系统配置,相机：MV-VD078SM（1024768、1/3、USB黑白CCD）镜头：AFT-0614MP光源：组合LED光源PC:MV-VS800嵌入式处理器软件：MV-MVICS机器视觉软件,性能,最大视野：700mm900mm检测时间：1件/秒检测精度：0.1mm,方法,生产线上有多种型号的轮毂混杂，
14、需要根据不同型号进行分类。在流水线上安装一台面阵相机，对每一个轮毂进行图像采集，软件根据轮毂孔径大小的不同自动识别轮毂型号，并将型号信息传递给机械手，机械手根据不同的型号将轮毂抓取进行分类。,电池片定位,No.11,目的,电池片定位及校正,方案,检测效果,适用领域,适用于太阳能行业的硅片丝印以及电池片串焊定位。,系统配置,相机：MV-VD500SM（25921944、1/2.5、USB黑白CCD）镜头：AFT-2514MP光源：组合LED光源PC：MV-VS820嵌入式处理器软件：MV-MVICS机器视觉图像处理软件,性能,检测速度：3片/s检测精度：0.01mm,方法,在电池片进行串焊时，成
15、串的电池片要完全对齐才能保证焊接的电池组性能达到要求。所以，在机器人抓取并放置电池片的过程中需要对电池片进行定位来校正最终放置的位置，我们采取机器视觉的方法计算出需要平移及旋转的角度，将这些信息传递给机器人，机器人再对电池片进行校正。,定位后,定位前,饮料瓶数量检测,No.12,目的,检测包装箱内饮料瓶的数量,方案,检测效果,适用领域,适用于饮料包装计数、药瓶包装计数、食品包装计数等等的计数方面应用。,系统配置,相机：MV-VD078SM（1024768、1/3、USB黑白CCD）镜头：AFT-2514MP光源：AFT-RL12068WPC：MV-VS820嵌入式处理器软件：MV-MVICS机
16、器视觉图像处理软件,性能,检测速度：2箱 /s,方法,在皮带传送线的正上方安装CCD，装有饮料瓶的包装箱随着皮带运动，CCD对每个箱子拍照一次，采集到图像并且对箱内的饮料瓶进行计数，如果合格则不做处理，不合格则发出报警。,NG,OK,纸张检测,No.13,目的,检测纸张外观质量,方案,检测效果,适用领域,适用于纸张生产、布料、塑料、包装袋等行业的缺陷检测。,系统配置,相机：MV-LC2K40（分辨率20481）镜头：AFT-LCL50（焦距50mm）光源：AFT-LL86232PC：酷睿双核（PCI-e插槽1）软件：高性能线扫描检测软件,性能,检测速度：120mm/s检测精度：0.02mm,方
17、法,使用高速线阵相机配合线光源，对连续运动的纸张持续采集检测，对划伤、破损的位置信息进行输出。,药品包装袋检测,No.14,目的,检测药品包装袋的生产批号、日期及有效期,方案,检测效果,适用领域,适用于药品包装、食品包装等柔性（如塑料）包装袋的外观检测。,系统配置,相机：MV-1300UM（USB、12801024、1/2黑白CCD）镜头： AFT-1214MP光源：AFT-WL11424-17（红色条形LED光源）PC:MV-VS800嵌入式处理器软件：MVIPS机器视觉图像处理软件,性能,最大视野：80mm60mm检测时间：0.5秒/件,方法,药品包装上包含产品批号、生产日期和有效期3项信
18、息，而在印刷这3项信息时，有时会遗漏产品批号，有时会将日期印反。本方案使用高分辨率面阵相机获取产品图片，使用标准产品作为模版，通过比对将缺陷产品筛选出来。,NG,OK,波纹管检测,No.15,目的,测量波纹管的几何尺寸,方案,检测效果,适用领域,适用于橡胶波纹管、金属波纹管、橡胶螺纹管、金属螺纹等。,系统配置,相机：MV-VD200SM相机2台(16001200、1/1.8USB黑白CCD)镜头：AFT-2514MP光源： AFT-12068R红色背光源2个。PC: 2.66G 双核CPU，1G 内存，120G硬盘，TFT LCD等软件：高性能智能测量分析软件,性能,检测速度：4米/分钟检测精
19、度：0.02mm输出：一路数字信号输出,方法,使用双相机对波纹管的上方（X）和正前方（Z）同时进行检测，通过测量波纹管外径、波纹高度和波纹宽度，判断产品是否存在变形。如果有变形，会发出报警信号。,油桶灌装定位,No.16,目的,检测数码管字符缺陷,方案,检测效果,适用领域,适用于工业灌装领域的定位引导。,系统配置,相机：200万高速CCD工业数字相机镜头：百万像素工业镜头光源：LED定制光源PC：MV-VS820嵌入式处理器软件：MV-MVICS机器视觉软件,性能,定位精度：0.1mm检测速度：小于300ms/次,方法,每次将4个空油桶随意放置在相机视野下方，相机拍照后，直接定位到4个桶口的位
20、置信息，再通过智能坐标换算得到绝对坐标信息传递给灌装机构，信息传递通过RS232或以太网。,弹簧检测,No.17,目的,检测弹簧的外观是否存在不良,方案,检测效果,适用领域,适用于电子、机械加工等行业的缺陷检测及尺寸测量。,系统配置,相机：MV-VD200SM（16001200、1/2、USB黑白CCD）镜头：AFT-2514MP光源：AFT-BL100RPC：MV-VS800嵌入式处理器软件：MV-MVIPS机器视觉图像处理软件（区域对比、尺寸测量）,性能,检测速度：3片/s测量精度：0.02mm缺陷检测精度：0.04mm2,方法,采用背光照明，通过黑白CCD获取到弹簧的清晰轮廓图片。弹簧外观要检测的项目包含：有无横向拉伸变形、有无纵向拉伸变形、有无断裂等。这些检测项目可以通过软件中的“区域对比”及“测量”功能来共同完成。,NG（横向拉伸变形）,OK,谢谢!,
