短切毡表面缺陷检测中的机器视觉技术

传统的产品表面质量检测主要采用人工检测,人工检测不仅工作量大,而且易受检测人员主观因素的影响,容易对产品表面缺陷造成漏检,尤其是变形较小/畸变不大的夹杂缺陷漏检,极大降低了产品的表面质量,从而不能够保证检测的效率与精度。 工业智能相机
表面缺陷检测系统是基于机器视觉、人工智能算法、自学习功能的神经网络算法，对于一定范围内的不同品种、克重、幅宽、光源的衰减或更换新的光源，能够自动调整算法，以最优的性能检测异物及缺陷。具有快速获取大量信息，易于自动处理，易于同时设计、加工及控制信息集成等特点，能大幅度提升生产效率、生产的自动化程度。

检测对象：短切毡织物，主要检测克重为800克及以下产品，检测幅宽最大3.4米，最高速度：40米/分；最小分辨率：0.4x0.4mm。
检测缺陷：薄毡、挂纱、孔洞、乳剂块、纱团、水锈、黑点、油污、污纱、污渍等。

机器视觉用于短切毡表面缺陷检测
系统功能：
1、发现缺陷及时报警，自动保存缺陷发生时的布长和图像到数据库，并统计疵点及具体位置；
2、自动检测布长和速度，并保存记录；
3、毡面异常图像可留存1年，以方便质量跟踪；
4、缺陷图像、数据方便导出浏览；
5、安装简易，现场仅需提供一个1KVA/220v的交流电源；
6、若有多台设备可提供联网；
7、7*24小时工作制；
8、工作环境温度：0 - 40；
 机器视觉检测系统在高速、细微和重复的制造过程中显得非常可靠，因此被广泛用于加工制造企业，完成大批量生产过程中的重复性检测任务，机器视觉检测是非接触无损检测，与传统的检测手段相比，具有不可替代的优越性，因而得到了广泛使用。