塑料件是广泛应用于各个行业的一种重要的工业材料,它具有轻便、耐用、易加工等优点。塑料件外观缺陷检测是一个重要的质量控制环节,可以检测出生产过程中出现的划痕、小黑点等异物。
基于机器视觉的塑料件外观缺陷检测传统方法主要基于图像处理技术,例如滤波、边缘检测、二值化等。这些方法往往难以处理一些复杂的情况,导致缺陷检测的准确率和效率都有所不足。
塑料件外观缺陷检测的难点在于以下几个方面:
缺陷多样性:塑料件缺陷的类型多样,包括划痕、小黑点、气泡等,大小、形状和位置也不尽相同,这给缺陷检测算法带来了很大的挑战。
光照和颜色变化:塑料件的颜色和光照条件也会影响缺陷检测的结果。光照的变化可能导致同一缺陷在图像中的表现形式发生变化,从而影响检测的准确性。
实时性要求:生产环境中的塑料件生产设备通常以高速运行,要求缺陷检测算法能够在极短的时间内完成检测,以满足实时性的要求。
根据塑料件的种类、规格、形状等特点,赛拓信息技术有限公司匹配图像采集设备和光源,搭建稳定的图像传输和存储平台,设计基于深度学习下的图像分割算法的塑料件外观缺陷检测,实现高速、高精度、高鲁棒性的缺陷检测功能,支持无缝集成到塑料件生产线上,实现在线自动缺陷检测。
塑料件外观缺陷检测是保证产品质量和竞争力的重要环节。基于深度学习下的图像分割算法的塑料件外观缺陷检测解决方案可以有效地提高缺陷检测的准确率和效率,帮助企业提高产品质量和生产效率。