无纺布检测设备-机器视觉_视觉检测设备_3D视觉_缺陷检测

  • 型号:无纺布检测设备
  • 类别:机器视觉产品应用

产品说明

无纺布检测设备如何操作?现如今由于各种因素,无纺布的外表在生产过程中会产生污点、节点等各种缺陷,严重影响产品的质量和企业的形象。

盈泰德科技研究生产的无纺布表面缺陷检测系统基于先进的机器视觉技术,并结合无纺布稀疏和纹理的特点,采用正面照射、反面投射结合的成像方式,能够在线进行精确的表面缺陷检测;结合现场工艺在线报警、报表统计及产品分级处置等,为企业的生产信息化和产品质量化等方面提供了有效的解决方案。

盈泰德科技无纺布缺陷检测系统能完成以下需求:

.高清晰度、高速摄像镜头拍摄图像,在此基础上设定一定标准;然后拍摄被检测的图像,再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些:

. 图像的内容不是单一的图像,每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。

.杂质的形状难以事先确定。

.由于布匹快速运动对光线产生反射,图像中可能会存在大量的噪声。

. 在流水线上,对布匹进行检测,有实时性的要求。

由于上述原因,图像识别处理时应采取相应的算法,提取杂质的特征,进行模式识别,实现智能分析。

.Color检测

一般而言,从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红(R)绿(G)篮(B)三个成分组成,来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似,在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因,我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。

.Blob检测

根据上面得到的处理图像,根据需求,在纯色背景下检测杂质色斑,并且要计算出色斑的面积,以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标,检测目标,并且计算出其面积的功能。

.Blob分析(Blob Analysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析,该连通域称为Blob。经二值化(Binary
Thresholding)处理后的图像中色斑可认为是blob。Blob分析工具可以从背景中分离出目标,并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小,还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析,而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE)来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相比,大大提高处理速度。

.结果处理和控制 应用程序把返回的结果存入数据库或用户指定的位置,并根据结果控制机械部分做相应的运动。

.根据识别的结果,存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询,管理者可以获知某段时间内流水线的忙闲,为下一步的工作作出安排;可以获知内布匹的质量情况等等。

.采用线阵相机,依靠图像变化原理,在线检测各类无纺布的表观质量缺陷

.适用大多数的无纺布生产线,包括纺粘、熔喷、纺熔、水刺、热风、热轧、可冲散、水刺/木浆复合等。可实时检测无纺布生产过程中的各种瑕疵缺陷,如蚊蝇、黑点、异物、毛发、油污等外来污染以及破洞、稀网、断网、棉结、僵块、棉团、并丝等质量缺陷。

.在线智能判断无纺布的质量等级;

.在线虚拟分切功能可提供每一个分切卷的质量信息;

.可配套复卷剔除系统等外控设备,准确剔除严重瑕疵缺陷;

.具备远程操控功能,方便远程监控现场数据,及时调整现场情况等。