螺栓表面螺紋屬于細小零件,因而需要高精度的零部件檢測技術(shù)對其進行缺陷檢測,但是目前很多企業(yè)零部件的表面缺陷檢測工作都是采用人工目測的方法,目測法的限制很明顯,即容易發(fā)生零部件檢測錯漏的情況,企業(yè)的核心競爭力是產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量,基于此,相關(guān)企業(yè)可以引進基于AI機器視覺的外螺紋表面缺陷檢測技術(shù),以有效提高外螺紋檢測的速度和精度。

1、解決方案

廈門在進行AI機器視覺零部件缺陷檢測時,常采用的光源為LED 環(huán)形光燈,其具有較好的價格優(yōu)勢及抗震性能。

在獲取被測零部件的標(biāo)定板圖像之后,由中央控制計算機提取出每張圖片上的 182 個棋盤格角點,并計算相機的各項參數(shù)。中央控制計算機還可以對圖像進行線性計算,以此達到校正圖像的目的。

*后采用MATLAB 標(biāo)定模板標(biāo)定整個檢測系統(tǒng),將成像誤差控制在0.3 個像素之內(nèi)。

另外,要對幾何畸變圖像進行校正。

基于AI機器視覺的外螺紋表面缺陷檢測系統(tǒng)平臺由相機、鏡頭、運動系統(tǒng)及計算機同步組合而成。將螺栓通過運輸控制系統(tǒng)運至運動控制平臺,使得相機和光源進行交互式處理。

平臺**檢測螺絲孔內(nèi)螺紋缺陷、瑕疵,并對缺陷信息進行統(tǒng)計、分類和分析,優(yōu)化生產(chǎn)過程控制,將產(chǎn)品進行分級,對合格品和不合格品進行分類,提高客戶的信賴和滿意度。

2、檢測效果

測量產(chǎn)品部件上螺絲孔內(nèi)螺紋的完整性和可用性。

1）能夠正確的檢測到被測工件有無內(nèi)螺紋。

2）控制器的檢測速度控制在0.5S之內(nèi)。

3）當(dāng)檢測出有不合格產(chǎn)品時,輸出報警信號到PLC。

能準(zhǔn)確識別螺孔中是否有螺紋。如有螺紋,執(zhí)行OK信號同時產(chǎn)品進入下一工序檢測；

如果螺孔中沒有螺紋或沒有開孔,輸出報警信號給機械執(zhí)行機構(gòu)以剔除此次品。

利用我們自主研發(fā)的低代碼平臺即可一站式輕松檢測出檢測五金件螺柱內(nèi)部的加工孔里面是否加工內(nèi)螺紋。

廈門使用目標(biāo)定位算法進行判斷,檢測效果符合預(yù)期,深度學(xué)習(xí)模型對產(chǎn)品的適應(yīng)能力很強,從檢測效果和價格方面考慮都是用戶**。

本次檢測可以正確的檢測螺紋孔,檢測不合格產(chǎn)品時可以發(fā)出報警信號（OK/NG）,每個檢測周期時間完全能夠滿足客戶要求。

良好的產(chǎn)品,內(nèi)部成像完整且清晰,螺紋紋理流暢,均勻,沒有缺損。不合格產(chǎn)品成像圖片,可以憑借成像效果判斷缺損方位與嚴(yán)重程度。

3、總結(jié)

以人工智能技術(shù)(視覺檢測、視覺識別、視覺定位等技術(shù))為核心，廈門在AI機器視覺應(yīng)用開發(fā)環(huán)節(jié)，為開發(fā)者提供圖像采集、圖像標(biāo)注、算法開發(fā)、算法封裝和應(yīng)用集成的一站式完整工具鏈。覆蓋字符識別、缺陷檢測、目標(biāo)定位、尺寸測量、視頻流等上百項通用功能，致力于成為全球用戶量*多，落地場景*廣泛的AI機器視覺低代碼平臺。