木质板材的表面缺陷不仅直接影响该产品的外观和质量,而且是影响板材分等级的重要因素之一。
目前,木质板材是应用需求量最大的品种,木质板材的表面缺陷不仅直接影响该产品的外观和质量,而且是影响板材分等级和实现合理下锯的重要因素之一。
木质板材的表面质量是评估板材质量的重要指标,同时也能反映加工方法的合理性,因此对木质板材表面缺陷的检测和分类是非常重要的工作。
在我国的木材生产领域,大部分生产还处在半机械甚至原始的人工生产状态,板材分选及产品分等主要依靠人工视觉与经验,根据板材的构造特性、颜色、色泽、纹理等来评价。
由于板材表面缺陷种类有多种,同类缺陷在大小和外观形态上也各有差异,这种检测方式一方面容易受人为因素影响,无法避免错检、漏检等情况的发生,从而影响板材的质量;另一方面,浪费了大量的人力、财力,提高了成本,降低了竞争优势,还浪费了宝贵的林木资源。
板材表面缺陷检测和分类
目前常用的检测方式包括人工检测、射线检测、机械检测以及机器视觉检测等。
其中,人工检测的效率很低、质量差、工人劳动强度大,检测可靠性取决于主观因素;
机械检测通常是接触式检测,检测过程需要对被检测件进行位置调整,因而效率较低;
射线检测可以实现高分辨率,但是结构复杂、造价高。
这些方法具有以下突出的弊端:
1) 抽检率低,不能百分之百反映板材表面的质量,尤其是对于加工过程中产生的大量非周期性缺陷存在漏检;
2) 实时性差,远远不能满足在线高速的生产节奏;
3) 缺乏检测的一致性、科学性,检测的置信度低;
4) 人工检测很容易造成漏检和误判。
因而,采用机器视觉技术和图像处理技术对板材表面缺陷图像进行处理,以实现板材表面缺陷的自动检测与识别,这不仅对板材等级自动分选、提高板材利用率、提高板材的商品价值和实现木材加工自动化具有非常重要的意义,而且对这对提高板材的生产质量、效率具有十分重要的意义。
板材表面缺陷类型
缺陷分类是指将现场采集到的钢板表面缺陷的特征值和相应的标准样品的缺陷特征值,根据比较两种缺陷的相似程度来判断缺陷类型。在识别效果的好坏在很大程度上取决于的好坏和缺陷图像提取缺陷分类标准是有效的。
板材表面的缺陷主要有以下六种:孔洞, 擦伤, 凹痕, 锈蚀, 折痕, 凸痕。
通过对采集的图像进行二值化处理,可以较为清楚的得到图像中的缺陷部分,如二值图中的黑色部分。对比无缺陷的板材表面图像,可以清晰的发现缺陷图像的缺陷区域,为以后的图像进一步处理和特征提取提供了方便。
六种缺陷图像和无缺陷板材图像以及对应的二值图如下图所示。
无缺陷板材表面图像:
缺陷1:孔洞
缺陷2:擦痕
缺陷3:凹痕
缺陷4:锈蚀
缺陷5:折痕
缺陷6:凸痕
图像采集系统
整个系统由机械传动部分、编码器、光源、CCD及图像采集卡组成。其中,机械传动部分由滚轴、传送带及电机组成,为了实现定位的功能在传送带的滚轴上安装一个编码器,同时在传送带的另一端安装一个光电开关。
该系统图像采集的工作原理为:木板放在传送带上,传送带靠电机带动以一定大小均匀速度运动,当传送带上的木板通过光电开关时,光电开关被触发并给图像采集卡发脉冲,此时图像采集卡开始读取CCD的数据。
当图像采集到了在把图像数据传送给计算机,来检测木板是否合格。
整个检测装置依据检测要求设计了基于工业机器视觉板材表面缺陷检测基本装置,该检测装置主要由:由上料升降台、上料推板机、上料定位输送台、上料移载机及吸盘架、压机、刮边机等输送装置和检测装置及凉板装置。
如何选择合适的AI检测平台
由于木板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, 对所获木板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,并保存至生产日记。
国内做机器视觉系统的有很多,如何选择成为头疼的问题,今天重点为大家讲述选择机器视觉软件的几个关键点。
机器视觉软件选型要点
1、图像预处理
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。
2、易于编程和操作
简单直观的图形界面是易于使用和设置的关键。当今机器视觉产品的主要区别在于它们的图形界面。界面应根据“设置”和“操作”进行评估。
3、便于升级
当挑选一个机器视觉软件时应思考系统将来的升级问题。
矩视智能是一家致力为自动化系统集成商及其工程师团队赋能,提供机器视觉低代码开发平台,坚持“0代码、0门槛、0硬件、0成本”的产品理念,全面提升机器视觉开发供给能力,推动机器视觉普惠化落地。
与其他提供定制化服务的视觉解决方案商不同,矩视智能提供标准化的机器视觉低代码协同开发平台。目前矩视拥有开发者工具平台形式的SaaS和aPaaS系列产品。
将传统PC-Based的软件形态,升级为云端SaaS形态,从而在行业内大范围积累数据,并运用数据让产品更加“傻瓜化”,方便工程师使用;由于采用PLG的增长模式,矩视选择面向视觉、软件、电气、结构等工程师,免费授权使用开发环节,进一步降低机器视觉的使用门槛,以此良性循环,扩大产品的使用人群。
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。
矩视智能机器视觉低代码平台是一个面向机器视觉应用的云端协同开发平台,始终秉承0成本、0代码、0门槛、0硬件的产品理念。
平台以人工智能技术为核心,在机器视觉应用开发环节,为开发者提供图像采集、图像标注、算法开发、算法封装和应用集成的一站式完整工具链。覆盖字符识别、缺陷检测、目标定位、尺寸测量、3D测量、视频开发等上百项通用功能,致力于成为全球用户量最多,落地场景最广泛的机器视觉低代码平台。
声明:本站部分文章及图片源自用户投稿,如本站任何资料有侵权请您尽早请联系jinwei@zod.com.cn进行处理,非常感谢!