TG体育TG体育TG体育钣金件主要是由铝合金薄板或带料经过冲压变形,弯折变弯、焊接或拼接等工艺加固后所制造而成的铝合金金属薄板,通过该工艺批量生产出的零件厚度基本相同,钣金件本身具有使用范围广、成本低、强度高并且能够实现大规模批量生产等优良性能。
在国内汽车产业和医疗器械等多个领域得到了广泛使用,例如在计算机机盒、手动电话中钣金件都已经是不可或缺的组成零件,随着钣金件的运用 更加普遍,设计钣金件成为了企业发展的重中之重。
在钣金件的批量生产过程中,要经历冲压,焊接等一系列的工业流程,在批量生产的过程中容易会使钣金件出现划纹、污斑等缺陷问题,针对钣金件表面的缺陷进行检测,传统的检测方法主要是采用人工目检法,检测的方式比较笨重,不能够对全部钣金件都进行检测,只能通过抽样检测部分的钣金件,这就导致了人工目检法很难检测全面,难以检测出有缺陷的钣金件,出现错检、漏检的情况,针对这种问题,亟待提出 一种低成本、 高效、 便捷的检测方法。
钣金件的常见缺陷有垫废料、起皱、拉毛、划痕、孔变形、孔未冲透、压痕、拉裂、毛刺、污斑等缺陷。
划痕和污斑是钣金件生产过程中出现次数相对较多的两类缺陷,本文将针对这两类缺陷进行分析检测。
(1)由于钣金件为金属表面,具有反光的特性,所以在拍摄过程中会造成局部图像特征不清晰,形成图像后缺陷不明显,影响检测的效果与精度。
因此本项目对相机、镜头和光源组成的照明系统要求较高,合理的选择硬件设备对于检测的准确性尤为重要,高质量的图像有利于后续的检测。
(2)钣金件有很多的种类和样式,设计出 一套能够检测一般类缺陷的算法是整个系统最为关键的环节,由于光照的影响,同样的零件可能拍摄出的明暗不一。
所以设计的算法要对光照变化不敏感,相较于传统人工检测,该系统要做到不漏检、不误检,这对算法的设计有很高的要求。
由于钣金件缺陷检测是生产线上应用的一个实时检测系统,所以该系统具有较强的实时、快速性,因此需要非常大的图像数据量。
为了提高系统处理速度,除了采用比较高性能的硬件以外,还需要在软件运算方式和运算速度方面来考虑问题。
软件系统在接受到硬件系统所采集的图像后,对所获钣金件表面图像进行处理完成检测与缺陷分类。该过程中,图像处理关键步骤的图像及缺陷检测结果会实时显示在交互界面上,并保存至生产日志。与此同时,检测过程中,计时与计数信息同步更新,显示在交互界面上TG体育,并保存至生产日记。
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大部分的图像处理软件提供预处理算法,所以需要比较其提供的丰富程度,效率等。
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该方法可靠性高、 可扩展性强,不仅降低了木板缺陷的漏检率和废品率, 还解决了生产现场环境恶劣、 工人操作危险和实时性差等问题。
钣金件的表面缺陷多种多样,主要有划痕缺陷和污斑缺陷,划痕缺陷的灰度值较一般处的灰度值低, 且划痕缺陷的表面特征决定了其所在的区域梯度值较大,所以划痕缺陷满足低灰度值和高梯度值两个特征。
为了更好的对图像进行观察,将钣金件原图像与经过划痕检测后的图像进行对比,如图为划痕缺陷检测效果图。
钣金件的污斑缺陷通常为加工过程中混入杂质导致的表面污损现象,污斑缺陷通常非常明显,且与正常区域的灰度值差别较大,较划痕缺陷更容易进行检测。
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