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基于深度學習的玻璃表面檢測技術

倩倩 ? 來源:機器視覺沙龍 ? 作者:機器視覺沙龍 ? 2022-08-19 15:31 ? 次閱讀

玻璃生產的工業化和規模化后,各種用途和各種性能的玻璃相繼問世?,F代,玻璃已成為日常生活、生產和科學技術領域的重要材料,被廣泛用于建筑、日用、藝術、醫療、化學、電子、儀表、核工程等領域。

隨著現代工業自動化技術日趨成熟,越來越多的制造企業考慮如何采用機器視覺來幫助生產線實現檢查、測量和自動識別等功能,以提高效率并降低成本,實現生產效益最大化,視覺檢測也向玻璃行業的各類產品“發起”挑戰。

01 玻璃表面缺陷類型

玻璃在成形時,由于生產材料及生產過程原因引入的,不可避免的在玻璃表面(含內部)出現氣泡和結石、黑點、斑點等缺陷。

玻璃上的結石、砂粒因運輸過程中振動摩擦,會出現玻璃表面劃傷;隨著玻璃加工設計的多樣化,對玻璃的打孔、挖槽、磨邊的情形越來越多,受定位、手法、機器等因素影響,會出現劃痕、裂紋、缺損;受環境或操作原因,也會出現油污、水漬及其它臟污等污漬。

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常見的缺陷包括氣泡、結石、凹凸、劃傷和色斑等。開口泡和結石等缺陷會導致玻璃或組件存在爆片風險,所以這些缺陷的檢出尤其重要。

02 傳統玻璃檢測方法

傳統的玻璃檢測方法是依靠人眼來判斷玻璃表面各種問題,存在很大的局限性:

1.人眼對微小的缺陷不敏感,有誤檢、漏檢風險;

2.人眼無法連續、穩定完成高強度重復性檢測工作,會產生疲勞,速度慢、效率低;

3.主觀判斷受心情、思維、光照等影響,具有很大的不穩定性和非標準性。

目前玻璃的尺寸向著超薄和大尺寸的方向發展,這樣就要求生產速度隨之提升,給人工檢測也帶來了很大的困難,此外開口泡和結石此類缺陷尺寸在小于0.5mm時,人工往往很難發現。

人眼檢測已無法滿足現代企業高速、精確、實時的品檢要求,而人工成本不斷上漲給企業經營帶來壓力。

iPhone OEM工廠為例,生產過程中的外觀檢查耗費30%以上的人力,每年檢查人力成本高達48億元人民幣。然而,隨著中國平均工資增長率超過10%,低成本勞動力的日子已經一去不復返。

降低人力成本已成為企業最重要、最迫切需要解決的問題。為了減輕昂貴的勞動力負擔,機器視覺替代人眼,采用智能圖像采集和圖像處理技術,檢測系統利用視覺處理算法,實現缺陷精確檢測,智能分類和分級,已成為一種行業趨勢。

03 基于深度學習的玻璃表面檢測技術

如何大程度避免漏檢

· 采用多通道高速頻閃成像技術,1個工位實現多種打光方式。

· 高分辨率成像,超越人眼的觀察效果。

如何對缺陷進行分類,可以不同標準檢測影響程度不同的缺陷

· 多組光源對玻璃進行分層立體成像。

· 多模式融合/圖像特征提取及深度學習算法,有效區分開閉口泡,開口泡,結石,凹凸類缺陷。

針對光伏玻璃等玻璃,怎么樣才能更好的適應壓延棍差異導致的壓花差異

· 復合紋理分析,消除玻璃壓花的干擾

· 每秒數據吞吐量接近400MB

可以更方便快捷的進行系統安裝和調試

· 模塊化組合成像機械結構

· 龍門式多組線掃描結構框架

以透鏡缺陷檢測為例:

當前有三種尺寸的透鏡,分別是直徑約為3.4cm的透鏡,直徑約為3.8cm的透鏡,直徑約為4.2cm的透鏡,分別對這三種尺寸透鏡進行檢測。

檢測效果圖中,藍色代表污漬等有問題的區域(精度為0.39mm);綠色代表透鏡缺損部分。檢測效率可達3秒/個,誤檢率低于0.1%。

檢測材質也延展至:PS、ABS、PC、PMMA、PE、PO、PVC、PP、PBT、環氧樹脂等。

測試1:對直徑約為3.4cm的透鏡進行檢測

(1)源圖像

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(2) 檢測效果圖

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測試2:對直徑約為3.8cm的透鏡進行檢測

(1) 源圖像

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(2) 檢測效果圖

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測試3:對直徑約為3.8cm的破損透鏡進行檢測

(1) 源圖像

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(2) 檢測效果圖

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04 玻璃產品的AI視覺瑕疵缺陷檢測應用

案例展示

手機蓋板缺陷檢測

蓋板玻璃主要應用于觸摸屏最外層,產品的主要原材料為超薄平板玻璃,具有防沖擊、耐刮花、耐油污、防指紋、增強透光率等功能,目前廣泛應用于帶觸控功能和顯示功能的多種電子消費產品。

切割、CNC精雕、研磨、強化、絲印、鍍膜、清洗。..。..每一片蓋板玻璃的生產過程十分繁雜不易,且為保證成品優質性,每一個環節都涉及到玻璃質量的檢測。

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那么,如何高效、高質的實現蓋板玻璃生產線的實時生產質量管理和過程控制?

高速線陣相機和智能光源相配合后,可對同一片蓋板玻璃形成多場多角度高清圖像,再由高速圖像預處理器對高清圖像進行預處理,形成缺陷圖像和缺陷特征值,發送到上位機,進行最終的缺陷處理、識別和展示。

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檢測精度上,玻璃缺陷檢測系統可達10um,并擁有1.5s/pcs的檢測速度,有效保證企業低誤檢率與高效率。同時,系統還能為生產質量管理系統提供產線的生產效率、良品率等數據,讓企業更快速地改進產線生產工藝,提高產線最終成品率,推進智能化轉型升級。

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手機蓋板玻璃外觀瑕疵檢測對比表

案例展示

汽車玻璃缺陷實時檢測

汽車玻璃主要分為三類,包括夾層玻璃,鋼化玻璃和區域鋼化玻璃。其中,擋風玻璃采用的是夾層玻璃,而作為夾層玻璃的原片必須滿足其使用要求,如光學變形、氣泡夾雜物、結石等缺陷都需在生產過程進行嚴格檢驗。

在線高速掃描每個產品,形成高分辨率的片材圖像,進行實時的圖像處理,精確捕捉各種表面缺陷,并實現統計、質量分析等處理,企業就可根據終端結果劃定每塊玻璃的等級,進而分配至不同的應用領域。

案例展示

玻璃瓶缺陷檢測

玻璃瓶在食品、藥品、飲料等產品包裝中得到了廣泛的應用。玻璃瓶缺陷檢測可以提高檢測精度,統一檢測標準,消除人工檢測的個體差異;降低生產成本、提高產品競爭力;提高檢測速度,實現產品全方位實時檢測,大幅提高生產效率及生產自動化程度。

檢測瑕疵類型主要包括:瓶口破損、缺塊、裂縫、瓶口是否存在異物等

適用于圓形、扁形、異型瓶等,分布行業有 食品飲料、藥瓶、化妝瓶瓶等,有玻璃瓶、塑膠瓶等,透明瓶、般透明瓶等多種。

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在生產線上安裝玻璃瓶瓶口缺陷檢測系統,玻璃瓶流入視覺檢測工位時,通過觸發機器視覺傳感器拍得玻璃瓶瓶口圖片送入系統,系統對所拍圖片進行提取分析并和設定的比較得知瓶口是否有缺陷,當檢測到玻璃瓶瓶口有缺陷時,系統發出聲光報警并發出停機信號

審核編輯 :李倩

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原文標題:機器視覺在【玻璃檢測】行業的應用

文章出處:【微信號:機器視覺沙龍,微信公眾號:機器視覺沙龍】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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