3D视觉检测技术是通过计算机对物体的三维空间信息进行处理和分析,实现对物体的识别、检测、跟踪和测量等操作。基于3D视觉板材表面缺陷检测,通过赛拓信息自主研发的识别算法识别海量点云数据,对板材表面的凹坑缺陷进行检测,识别缺陷数据位置及尺寸。
一、检测需求:
1、对生产线辊道上行进中的板材进行表面质量检测;
2、 缺陷类型:表面凹坑
3、 产线宽度:1.2m-2m
检测对象——板材(发泡橡塑海绵)
二、解决方案
利用3D相机的高分辨率和快速采集的特性,通过赛拓信息自主研发的机器视觉识别算法识别海量点云数据,对板材上表面的凹坑缺陷进行检测,识别缺陷数据位置及尺寸。
板材采集原图及视觉检测3D效果图
板材表面缺陷测量结果图
板材表面缺陷检测结果说明:针对板材采集图中形变较小的凹坑缺陷,使用点云数据能够准确识别。在缺陷提取的图片中,蓝色为高度较低的位置,即凹坑缺陷。
三、新材料行业应用价值
国内大部分板材生产企业表面质量检查仍采用人工目视检查的方法,传统的人工目视检测方法弊端很多:对生产线辊道上行进中的板材进行表面质量检查是人工目视检查难以完成的任务。质检人员难以在短时间内快速准确完成板材表面一些影响质量的缺陷的判定和检出,容易造成批量缺陷的漏检。传统的人工目视检测方式导致整个质量判断周期较长,信息获取不及时,对质量控制、生产节奏和库存控制都存在较大的影响。
当前,基于视觉检测技术的板材质量检测在新材料行业开始应用,赛拓信息技术有限公司为板材生产企业定制的基于3D视觉检测技术的板材表面缺陷检测精准解决方案,对现有生产线进行升级,无缝集成现有生产线,实现自动化、标准化检测,可以大幅提高成品的检查效率,减少板材表面缺陷漏检而导致缺陷产品流向用户的概率,降低了现场质检人员的劳动强度,为企业表面质量控制提供强有力的支撑。