[發明專利]一種長碼拉鏈的缺陷檢測系統有效
| 申請號: | 202111372859.1 | 申請日: | 2021-11-19 |
| 公開(公告)號: | CN113820326B | 公開(公告)日: | 2022-02-15 |
| 發明(設計)人: | 劉明炎;梁子斌;劉偉立;王愛國;劉偉祥 | 申請(專利權)人: | 佛山市煜豐機械有限公司 |
| 主分類號: | G01N21/892 | 分類號: | G01N21/892;G06T7/00;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 佛山東平知識產權事務所(普通合伙) 44307 | 代理人: | 龍孟華 |
| 地址: | 528200 廣東省佛山*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 拉鏈 缺陷 檢測 系統 | ||
本發明涉及拉鏈檢測技術領域,公開一種長碼拉鏈的缺陷檢測系統,包括:長碼拉鏈設備,人機交互設備,高速攝像機,圖像分析模塊,缺陷判斷模塊,以及缺陷學習模塊;長碼拉鏈以300m/min以下的傳送速度在流水線上傳送,高速攝像機以每分鐘3000幀以下的幀率采集流水線上的長碼拉鏈圖像;當圖像分析模塊和缺陷判斷模塊識別到缺陷時,控制長碼拉鏈設備停機并把缺陷部分傳動到指定位置進行標注,標注完成后,長碼拉鏈繼續進行傳送和缺陷檢測。當發現新的缺陷信息時,根據學習指令對新的缺陷信息進行采集、學習,豐富缺陷判斷模塊的缺陷類別。本發明能夠滿足傳送速度為300m/min或以下的生產流水線連續檢測需求、且檢測精度高。
技術領域
本發明涉及拉鏈缺陷檢測技術領域,尤其涉及一種長碼拉鏈的缺陷檢測系統。
背景技術
拉鏈又稱拉鎖,其生產成本低,市場需求大,應用范圍廣。大型拉鏈生產企業平均每條生產線年產拉鏈近千萬米,但是生產過程中不可避免地會出現某些殘次品,比如拉鏈缺齒、斷線等狀況,為了保證下游市場的正常運營, 減少因缺陷拉鏈造成的下游市場產品缺陷,必須對拉鏈缺陷進行質量檢測。目前的拉鏈質量檢測主要是人工抽樣檢測,平均每檢測一次需要耗費大量時間及人力成本,而且人工抽檢存在較大的偶然誤差,致使拉鏈的檢測結果可靠性不高。據相關公司表示,拉鏈質量的檢測問題已經成為了公司發展的一個主要瓶頸和利潤提升的重要障礙。
一篇公開號為CN102495076A的中國發明專利申請公開一種基于機器視覺的拉鏈金屬鏈牙缺陷檢測方法,利用由送料機構、物料位置傳感器、圖像傳感器、步進電機/伺服電機、光源控制系統、傳送皮帶、分揀機構、不銹鋼滑軌、控制器和控制系統構成的檢測裝置進行檢測,待檢測拉鏈經送料機構送到檢測裝置的皮帶平臺上,經物料位置傳感器檢測定位,啟動圖像傳感器,獲取拉鏈圖像,然后將圖像傳輸至控制系統,控制系統對圖像進行處理,根據處理的結果與判別標準比較,判斷拉鏈是否存在缺陷。
又一篇公開號為CN102495069A的中國發明專利申請公開一種基于數字圖像處理的拉鏈鏈帶缺陷檢測方法,利用由目標定位觸發裝置、圖像采集傳感器、傳送帶驅動裝置、背景光源裝置、傳送皮帶、分揀裝置和PC機或嵌入式控制系統構成的檢測裝置進行檢測,待檢測拉鏈產品被送入檢測裝置的傳送皮帶平臺上,再由驅動裝置的驅動送至檢測區域,然后,由目標定位觸發裝置對拉鏈產品進行目標定位,由圖像采集傳感器獲取拉鏈鏈帶數字圖像,然后將圖像傳輸至PC機或嵌入式控制系統,PC機或嵌入式控制系統對目標圖像進行處理,根據處理的結果和判別標準比較判斷拉鏈鏈帶區域是否存在缺陷。
現有的這些拉鏈缺陷檢測方法雖然也能代替人工進行快速檢測,但也只是簡單的定點檢測,即待檢測物料到位后定位抓拍圖像進行識別,難以滿足長碼拉鏈、尤其是生產流水線傳送速度達100m/min以上時的連續檢測需求。另外,隨著人類社會經濟和科學技術的發展,拉鏈由最初的金屬材料向非金屬材料,單一品種、單一功能向多品種、多規格綜合功能發展,由簡單構造到如今的精巧美觀,五顏六色等等。面對拉鏈精細度、種類及顏色越來越多的情況下,其缺陷樣式也越來越多,只是利用一些現有的數據模型進行比較判斷也容易出現漏檢,導致檢測精度難以滿足產業化需求。
發明內容
針對現有技術中存在的問題,本發明的目的在于提供一種能夠滿足傳送速度為300m/min以下的生產流水線連續檢測需求、且檢測準確率高的長碼拉鏈缺陷檢測系統。
為達到以上目的,本發明采用如下技術方案。
一種長碼拉鏈的缺陷檢測系統,包括:長碼拉鏈設備,具有連續輸送長碼拉鏈的流水線;人機交互設備,與長碼拉鏈設備連接、用來控制流水線的啟停;其特征在于,還包括:高速攝像機,與流水線對應設置、用來對輸送過程中的長碼拉鏈進行連續抓拍;圖像分析模塊,用來對高速攝像機抓拍到的圖像進行算法分析;缺陷判斷模塊,用來對算法分析后的圖像進行缺陷比較判斷;缺陷學習模塊,用來根據學習指令對顯示屏上顯示的缺陷信息進行采集、學習、并上傳到數據庫中存儲,進而豐富缺陷判斷模塊的缺陷類別。
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