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基于深度學習玻璃表面缺陷檢測

發(fā)布日期:2022/08/04

玻璃是我們?nèi)粘I钪谐R姷奈锲?,隨著新能源汽車需求量的不斷增大,汽車顯示屏的需求也與日俱增。隨著消費升級,越來越多的企業(yè)對玻璃質(zhì)量也更加的看重。受到生產(chǎn)環(huán)境或工藝的影響,玻璃在生產(chǎn)過程中表面很容易出現(xiàn)晶點、劃傷、臟污、雜質(zhì)等類型外觀缺陷,嚴重影響玻璃質(zhì)量,致使客戶投訴率升高,給企業(yè)帶來損失。

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因此,實現(xiàn)對汽車玻璃的各類點狀、線狀等外觀缺陷的全自動智能化檢測,可以解決玻璃生產(chǎn)工藝中檢測環(huán)節(jié)人工成本高、檢測難度大、良品率不穩(wěn)定等問題,這樣不僅能夠有效提高產(chǎn)品品質(zhì)和產(chǎn)能,幫助客戶提高出貨量,節(jié)約成本,同時利用多維度分析缺陷數(shù)據(jù),找出各段工藝暴露的問題,幫助客戶優(yōu)化工藝,逐步提升產(chǎn)品良率。


案例需求


汽車顯示屏電子玻璃在線全方位外觀檢測。


檢測面包含正面、反面與邊緣,玻璃最大尺寸達1000mm,最小缺陷30um,缺陷涵蓋劃傷、臟污、凹坑、油墨、缺損等十余種缺陷類型。


檢測難點

1、部分缺陷尺寸較小,種類較多,且在正反兩面隨機分布;


2、產(chǎn)品的尺寸大,且檢測精度要求高;


3、部分缺陷邊緣特征模糊不易精確定量;


解決方案


該AOI設(shè)備采用高分辨率工業(yè)相機與鏡頭,多通道明暗場定制光源方案進行缺陷圖像采集。


分別對玻璃的正反面進行成像,圖像經(jīng)過訓練端生成深度學習網(wǎng)絡模型,模型與傳統(tǒng)機器視覺算法融合部署進行缺陷識別,實現(xiàn)不同種類型玻璃的15種表面缺陷檢測,最快檢測節(jié)拍達1s/片,檢測準確率達99%,大大提高了后道工序良率。經(jīng)過全面、系統(tǒng)、嚴格的測試,目前已經(jīng)在電子玻璃頭部企業(yè)并線生產(chǎn)使用!


檢測流程 


1、觸發(fā)拍照

     產(chǎn)品隨機構(gòu)移動

     多工位采圖


2、PC處理

     缺陷區(qū)域提取

     缺陷分類


3、結(jié)果輸出

     OK/NG信號獨立輸出

     各缺陷數(shù)據(jù)保存


4、執(zhí)行機構(gòu)

     瑕疵品剔除

     合格品回收


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