电缆绝缘表面凹凸不平鼓包的成因
由于不同生产厂家的硅烷交联电缆料采用的挤出温度、挤出速度和交联速度等加工工艺不尽相同,对低压电缆绝缘线芯挤出表面质量的影响也较大。
由于不同生产厂家的硅烷交联电缆料采用的挤出温度、挤出速度和交联速度等加工工艺不尽相同,对低压电缆绝缘线芯挤出表面质量的影响也较大。
在电线电缆的生产过程中,会经常出现外观上的缺陷,诸如表面不光滑、表面有熟料粒子(早期硫化橡胶粒子)或杂质、电线电缆表面划伤、擦伤、表面有塌陷、表面有麻花纹等问题存在。原本肉眼看起来好好的线缆,暗中却隐藏着非常多的表面缺陷,更容易容易留下使用的安全隐患。
玻璃盖板作为智能终端产品最重要的构成部件之一,玻璃盖板的制造拥有巨大的市场存量以及增长潜力,是众多国家和企业争夺的焦点。其中检测作为玻璃盖板生产的最后一道工序,是产品品质控制的关键。但是目前国内企业在玻璃盖板的外观检测其本上都是人工检测,导致检测效率低下、漏检率高、人工成本不断上升等诸多缺陷。
盖帽外观缺陷检测设备应用于锂微型电源电力行业盖帽外观缺陷检测。该设备离线将批量盖帽放入振动盘进行直振,排序上料到达光学检测玻璃转台区域进行实时采图。检测区域采用五个高精度光学相机加微焦镜头呈360角覆盖分布,全方位采集盖帽上下表面、内外围侧面图像数据,并传送进含铭工业检测平台进行深度学习运算,根据客户标准进行良疵判定,再利用分拣吹料机构将不良品吹落至NG区归类。设备基于机器视觉原理和深度学习神经网络缺陷识别算法,支持GPU加速,高效检测外观缺陷,速率达每分钟250个以上,识别率达100%,误识别率小于1%
表面缺陷检测设备凝聚了机器视觉领域的多项先进技术成果,并融入了多项创新的检测理念,既能同生产线无缝对接检测,也可离线进行检测,在对材料表面的瑕疵以及半透明材料内部瑕疵进行快速检测的同时能够直观的给予生产反馈,可以广泛应用于纤维行业、塑化行业、造纸及电子行业、金属行业等领域。
机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器(CCD相机)获取产品的表面图像,利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息,然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作。
随着工业4.0时代的到来,机器视觉检测在智能制造业领域的作用越来越重要。机器视觉检测技术可以极大地提高生产操作的效率,避免了由于操作条件,人工目测的主观判断等因素而影响检测结果的准确性,并能够更好、更快、更准确地对产品进行尺寸测量以及检测表面缺陷,确保产品质量,提高生产效率。
表面瑕疵检测系统由图像传感器、成像系统、照明系统、图像采集系统、图像处理系统组成。一般是采用CCD或CMOS高速照相机摄取检测图象,并转化为数字信号,再采用的计算机硬件与软件技术对图象数字信号进行处理,从而得到所需要的各种目标图象特征值,实时截图瑕疵保存,按客户要求可以实时在线报警提示、记录保存瑕疵坐标位置。由此实现零件识别或缺陷检测等多种功能,替代传统人工识别,提升生产效率。检测对象:金属、薄膜、玻璃、无纺布、纸张、铝塑板、锂电等卷板带箔。
压铸件表面瑕疵缺陷检测,在光学技术特性下当光源光线入射工件表面后,各种瑕疵缺陷会在反射、折射等方面表现出与周围有不同的异样。例如,当均匀光垂直入射产品表面时,如产品表面没有瑕疵缺陷,射出的方向不会发生改变,所探测到的光也是均匀的;当产品表面含有瑕疵缺陷时,
在任何产品的制造过程中,质量检测都是一个非常重要和关键的环节。传统的产品检测方法基本上依靠人眼或检验员依靠某些特定工具。该方法效率低、速度慢、误判率高,已不能满足现代工业制造的需要。机器视觉检测技术的引入是适应现代制造业发展趋势的必然要求。