需求解析

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技术研发指南

在玻璃的生产过程中,由于各方面因素的影响,玻璃表面会出现诸如气泡、黑点、斑点等瑕疵;玻璃上的结石、砂粒因运输过程中振动摩擦,会出现玻璃表面划伤。随着现代工业自动化技术日趋成熟,越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能,以提高效率并降低成本,实现生产效益最大化,视觉检测也向玻璃行业的各类产品“发起”挑战。

检测玻璃颜色有灰玻、白玻、绿波,都为单曲玻璃,平均尺寸为:800×1500(mm)。设计时考虑相机的高度、精度、光源的通用性,考虑设备上下料的合理性,检测节拍,对细微的缺陷进行识别和分类。

利用激光束经柱面镜扩展成面光束,从被检玻璃 厚度侧面入射玻璃,玻璃中或玻璃表面的缺陷诸如气泡、划痕等成为散射体, 摄像头在计算机控制下对放置在载物平台上的被检玻璃进行正面拍摄,得到清 晰的缺陷图像由计算机图像处理及识别软件进行判别,给出缺陷标记和提示。 若在所述激光器和柱面镜之间增加由转镜及f-θ透镜构成的光学扫描机构,激 光束先变换成沿柱面镜轴线方向的扫描光束,再经柱面镜展开成面光束射入玻 璃,则可进行缺陷深度位置的检测。

检测是否有否有异物、划伤、异色、凸包、凹痕、针孔、边、亮点;多维视觉成像技术,多视角多通道频闪控制,结合明暗场和图像提取合成技术,对细微的缺陷进行识别和分类,缺陷要求识别0.5mm以上;采集数据上传质量管理系统,根据所需生成多种维度数据报表,保证品质改善制程和产品的追溯。

避免表面照射造成的多表面反射的干扰,具有较高的测量精度,缺陷最小识别能力<0.2mm。

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