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●AI缺陷检测
焊接缺陷检测
■ 项目难点
● 密封钉焊接缺陷形态丰富,难以界定其形态边缘
● 密封圈中存在灰尘、脏污,干扰成像效果
■ 项目需求
● 密封钉焊接后扫描焊痕,检测是否存在爆孔、断焊、针孔、虚焊等
● 检测密封圈是否存在偏位
■ 方案
● MV-DP2060-01H + VM 3D算法平台
■ 效果
● 用图像增强模块对密封钉深度图进行预处理,再通 过滤波差分有效识别密封钉焊接缺陷,漏检率为0
极耳焊接缺陷检测
■ 项目难点
● 爆孔和孔洞区分难度大
● 缺陷类型复杂,位置随机
● 细微瑕疵与极耳颜色相近,难以精确提取缺陷特征
■ 项目需求
● 电芯卷绕、叠片完成后,极耳与顶盖进行焊接,需要 检测焊道凹凸、爆孔、孔洞、发黑
■ 方案
● MV-DP2060-01H + VM 3D算法平台
■ 效果
● 相机扫描极耳焊接位置的3D点云集,通过高度阈值有效拦截焊渣、焊厚等异常
顶盖周边焊接检测
■ 项目难点
● 检测节拍要求高,四边检测2.5s以内
● 焊缝缺陷类型多,部分深度缺陷不易检出
■ 项目需求
● 顶盖周边焊接完成后,需要检测焊痕外观缺陷检测 (爆点、凹坑、断焊、虚焊、偏位、翻边)
■ 方案
● MV-DP2060-01H + 定制软件
■ 效果
● 通过点云数据中的高度缺陷,可有效拦截出爆点、凹坑、断焊、虚焊不良以及翻边高度的检测
包膜后鼓包检测
■ 项目难点
● 蓝膜本身光学特性缺陷特征不明显
● 缺陷种类多且部分缺陷种类样本难收集
■ 项目需求
● 电池在包蓝膜后,检测蓝膜表面形成的直径大于2mm的气泡
● 包膜边缘不平整/裂纹/脏污/磨破
■ 方案
● MV-DP2120-01H + VM 3D算法平台
■ 效果
● 通过深度图中的高度信息差有效识别出包膜后的 鼓包、破损、褶皱等缺陷,漏检率为0
包膜前凹坑检测
■ 项目难点
● 划痕种类繁多,细而深的划痕和针孔缺陷容易漏检
● 对于外壳表面的擦伤进行误判
■ 项目需求
● 检测电池外壳直径0.3mm,高度0.1mm以上的凹坑和凸起
● 检测长10mm,宽1mm,深0.05mm以上的划痕
■ 方案
● MV-DP2120-01H
● VM 3D软件:AI+3D检测
■ 效果
● 通过相机扫描成像和VM算法处理,精准测量出 锂电池顶盖尺寸,重复性检测精度为1μm
汽车胶圈缺陷检测
■ 项目难点
● 圆形胶圈需要旋转扫描,对工装精度要求高
● 工字型胶圈需扫描正反侧,节拍要求高
● 异形胶圈所需视野范围大,缺陷检测精度要求高
■ 项目需求
● 为防止汽车冷却液外渗,需检测汽车基板平整度, 确保基板与冷却液盛放装置紧密贴合
■ 方案
● MV-DP2060-01H + VM 3D算法平台,单台相机倾斜45°架设, 径向扫描两次,内径和外径分别成像(圆形胶圈)
●MV-DP2060-01H + VM 3D算法平台,单台相机水平架设,从正反两面分别对胶圈进行成像(工字型胶圈)
圆形胶圈缺陷点云图(局部)
工字型胶圈缺陷点云图(局部)
异形胶圈缺陷点云图(局部)
点胶胶路缺陷检测
■ 项目难点
● 精度要求高,人工检出困难
● 胶路拐弯处算法难处理
■ 项目需求
● 汽车结构件点胶工序中会存在胶路不合格情况,如 胶路高度、宽度异常、断胶等,为保证生产质量, 需对此类缺陷进行检出
■ 方案
● MV-DP3020-01H + VM 3D算法平台
● 单台相机水平架设,移动相机沿胶路方向扫描
连接器Pin针缺陷检测
■ 项目难点
● Pin针针尖细,成像难,精度要求
● 针尖反光,点云上方存在噪点,干扰算法处理
● 传统算法批量处理插针缺陷耗时长,流程繁琐
■ 项目需求
● 为了保证汽车连接器生产质量,需要对Pin针歪斜、缺针、 高度异常等情况进行检出
■ 方案
● MV-DP2060-01H + VM 3D算法平台
● 单台相机水平架设,单向扫描出图(若Pin针较高,前排针的阴影对后排针针头成像有遮挡,需把相机倾斜假设一定角度)
轴承外圈激光焊接缺陷检测
■ 项目难点
● 缺陷种类多,不易检出
● 成像区域易出现反光干扰成像效果
● 焊缝处存在脏污、灰尘干扰检出结果
■ 项目需求
● 汽车轴承进行激光焊接后,为了保障车体安全性能,需要 对焊缝质量进行检测
■ 方案
● MV-DP3020-01H + VM 3D算法平台
● 相机与焊道平行架设,轴承旋转扫描成像