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如何利用机器视觉在线检测纸张表面缺陷瑕疵

本文先容了机器视觉检测技术,针对纸张缺陷视觉检测的特点,论述了基于机器视觉的纸张缺陷视觉检测系统的总体设计方案及各个组成部分。

       我国的造纸业历史悠久,造纸术是四大发明之一,当代的造纸工业也很发达,在纸张生产过程中,由于照明系统、纸机故障、人工操作不当、纸浆不均匀等原因,会造成纸张存在大量尘埃、斑点、条痕、皱褶、空洞及破边等外观缺陷,给纸张的生产造成巨大损失。

       现代造纸工业的特点是纸张幅值宽、纸机速度快,造纸厂纸张的裁切、选别、检测、包装基本上实现自动化。现代纸机的幅宽超过9米,速度可达500米/分钟,人工视觉检测难以适应大面积,高速度纸张生产的要求,也难以保证缺陷检测的正确性和稳定性,这给纸张缺陷检测造成了很大的困难。这就促使了当代视觉检测领域的革新,因此研究和开发具有自主常识产权的纸张的机器视觉检测技术势在必行。

中国传统造纸

       机器视觉检测技术是自动化检测技术的重要组成部分,也是当代工业高度发达的基础技术之一。纸张表面缺陷视觉检测是利用相机对纸幅快速拍照,利用计算机进行处理、分类,然后自动判别纸张缺陷类别。

       机器视觉是研究利用仿生学的原理,用计算机的高性能计算能力、处理能力来模拟生物宏观视觉功能、抽象能力、判断功能,从而完成对被测物体的识别判断。机器视觉检测技术重点研究产品的外部形状、空间位置、运动状态,它主要利用照明技术、成像技术和图像处理、模式识别等技术手段。这是人工视觉检测手段无法实现的。机器视觉检测作为一种新兴的自动化检测技术,其市场推广是达成社会共识的基础。

       机器视觉检测技术的市场推广需要其在工业生产中达到最大效率,从而实现更多的利润。这来源于技术的革新,机器视觉检测技术已经在理论基础、技术基础不断发展的基础上发展壮大,其应用领域也在不断扩展。

机器视觉在线检测设备

目前机器视觉朝着两个大方向在发展,一个是嵌入式解决方案,另一个是基于 PC 的采用板卡和 SDK 的解决方案,它们都有各自的优势和适用场合。

       基于 PC 的采用板卡和 SDK 的产品有着比较悠久的历史,它把机器视觉的底层算法进行模块化封装,对机器视觉的处理过程进行流程化的设计,用户可以利用这些处理模块,可以在较短时间内开发出高性价比的行业解决方案在基于嵌入式的视觉产品中,视觉检测处理单元被集成到一个图像处理器中,并可以通过串口、并口、PCI 总线、CAN 总线、以太网或 USB 总线等多种总线接口与 PC 交换数据。

       嵌入式的视觉产品大多定位于中低端的应用,基于 PC 的这类开放式的产品因为其需要一定量的二次开发,能够灵活地适应多种需求,因此大多定位于中高端的产品应用。可以说嵌入式系统以及基于 PC 的系统都在往前发展。

机器视觉在线检测流程

无论是基于 PC 的板卡式视觉系统还是基于嵌入式的视觉系统,其检测的原理和过程都如下三个步骤:

       首先是图像的采集,纸张图像的获取实质是一个光信号向电信号转换的过程。

       其次是图像处理、特征提取及分析。提取,计算被测纸张的目标特征,如粘料、麦草芥、裂缝、褶皱、玻璃花等缺陷。最后,利用模式识别等识别手段把这些缺陷根据预定义分类。

       最后是识别分类等操作,并输出检测结果。图像处理单元将处理后的信息传输到监控管理单元,进行数据分析、参数修改和产品控制,若发现不合格产品,则报警器报警,剔除,并且可以将不同类型的缺陷产品在相应位置作出标记,便于数据的分析。

       该系统主要由 LED 光源、光电感应开关、CCD 摄像机、图像处理器、实行装置、监视器等几部分构成。

机器视觉在线检测原理

基于机器视觉检测技术的纸张表面缺陷检测的几种方法:

       1、阈值法是比较常见的纸张缺陷检测方法。当纸张出现缺陷时,缺陷部分及其边缘的对比度比周围正常纸张的对比度有明显的提高,对比度的提高量与纸张缺陷的类型有直接的关系,大家可以根据这种关系,通过对比度的提高量是否超过预设阈值来判断纸张缺陷的类型。

       2、基于统计处理的纸病检测,利用纸张纤维结构的统计特性,可以得出纸张图像随机信号所满足的统计规律,用统计的方法来检测各种纸病。

       3、形态学方法也是纸病检测中常用的方法,其基本方法是用形态学描述被测区域的形状,并预测和快速处理如过滤、细化、修饰等,把纸张图像的形态特征为研究对象,设计一整套算法来描述纸病的基本特征和基本结构。

       4、光学机器视觉智能检测是以图像处理理论为核心,以数字图像处理、模式识别、计算机技术为基础的信息处理科学的重要分支,广泛应用于各种无损检测技术中。光学机器视觉智能检测的基本原理是:一定的光源照在待测金属表面上,利用高速CCD摄像机获得连铸板坯表面图像,通过图像处理提取图像特征向量,通过分类器对表面缺陷进行检测与分类。

下图为光学机器视觉在线检测纸张表面缺陷瑕疵现场实例:

纸张表面缺陷检测

纸张表面缺陷检测

纸张表面瑕疵检测

纸张表面瑕疵检测

纸张缺陷检测

纸张缺陷检测

纸张瑕疵检测

纸张瑕疵检测



引用:纸张表面缺陷检测实例


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点击次数:117更新时间:2020-04-29

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