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工作原理

1运动

通过多种机构方案将前道工序的产品取至检测设备中，产品在个检测工位中流转检测，检测完成后，产品摆盘或剔除至不良盒中。

2触发、拍照

PLC通过IO输出方式触发相机拍照，检测软件收到相机拍摄产品的图像。

3算法检测

检测软件在收到图像后，经过一系列的处理与检测，根据参数的设定对产品进行结果判定。

4分拣、摆盘

PLC根据检测软件的结果判定，对产品进行分类摆放和剔除。

产品特点

工位多光源方案，比较大化检测项，比较小化检测工位体积

高亮条光、蓝色背光、红色激光结合：

检测表明缺陷的同时，切换不同光源可以检测冲钩废、产品高度。

白色背光、双环光结合：

检测底部电木掉块同时，切换环光可以检测槽部、钩部缺陷。

白色环光、白色背光结合：

测量高部电木掉块同时，切换白色背光可以测量钩部长度、角度、宽度等缺陷。

传统算法+深度学习双重方法检测，对产线环境和物料有更强的鲁棒性

针对部分缺陷，传统算法法直观、稳定地检测到特征时，本检测方案会是使用深度学习进行检测或测量，以达到更好的或传统算法法现的效果。

自动取料、摆料

视觉检测设备可以产线连线通讯，摆料。减轻员工工作量，提高工作效率。

一机多测

视觉检测设备可以与电气检测共同使用。例如：片轴检测、片间检测，内径检测，现一机多测的功能。一台设备可以现电气、外观全方位检测，在有限的设备空间内，比较大化检测效果。

ERP、MES、看板集成

视觉检测软件时记录产品的检测记录，为后期通过API或数据库等方式与各系统集成提供可能。方便对产品质量及检测效果进行直观地分析。

检测效果展示

铜排损伤检测

铜排表面损伤是换向器常见缺陷，但由于其出现位置随机、颜色不一。使用传统算法会因物料和设备等原因，需频繁调整参数。使用深度学习可以在必选反复调参的前提下，现很好的检测效果。

铜排内陷检测

铜排内陷多出现于铜排底部，其呈现颜色为亮色或暗色，因此使用传统算法较难检测。使用深度学习可以比较稳定地获取此特征。

铜排缺角检测

铜排缺角位于铜排底部角落，其难点在与：如何保证检测效果的前提下，如何降低误检。使用数据集增强方法可以提高检测准确率并降低误检。

铜排圆边检测

铜排圆边缺陷位于铜排一侧，往往伴随铜排铜排肩部电木粉缺陷出现。此种缺陷均使用深度学习的目标检测方法检测。

冲钩废检测

底部槽封料检测

软件展示