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- 2021
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Vision小助手
(CMVU)
交通是城市经济发展的命脉,但是随着城市现代化进程的推进,解决当下城市存在的交通拥堵问题。地铁这种新型的交通运输方式逐步成为了城市交通建设的重点,电机牵引线作为动力电机重要组成部分,其安全性及质量问题关系着整个动力系统。一旦出现牵引线的质量不合格,这会严重影响这个电机的正常使用,对于整体的地铁安全也会造成较大风险,产生严重后果。
牵引线成卷过程图片
在正常情况下,一般是牵引线成卷过程中,只是人工通过肉眼进行抽检,当机器停止下来的时候对牵引线的各个面粗略进行查看。但是上述的情况,有很多缺点和不足:一、整个检测过程中,需要至少2-3名员工检测,人员成本较高。二、在整个过程中,如果牵引线表面的一些小瑕疵较小,而且在边角处,人员很难长时间用肉眼能分辨。这对人员要求较高,操作员门长时间用肉眼观察,容易产生疲劳,而且这种抽检的方式,会很容易让一些不合格的产品流出,导致质量问题。三、人工在查看产品时,会让产线停止,严重影响生产效率。导致产品下降。同时如果人工漏差,导致不合格产品流出,牵引线成卷后人工很难进行复检,直接就会造成质量问题,后果相当严重。
目前通过多相机在线对牵引线各个面的瑕疵进行精确检测是一种实用的检测方式。通过多个相机同时拍照,每次拍照都能够覆盖产品的各个面,终将各个面结果汇总,判断结果如果不合格,会直接控制绕线机停止,人工复查,并将各个面拍照图像整合显示供人工查看。
相机安装特写图片
工作流程:
(1)产品在运动中检测
(2)外部设备(PLC)将拍照启动信号发送给图像采集相机
(3)各个面相机根据PLC控制信号拍照并选择合适的视野进行处理
(4)相机对每张图像进行分析,利用VIDI工具处理每个相机每个面表面瑕疵。
(5)相机内部计算,并将结果发送给机PLC。
(6)PLC根据相机结果选择是否停止或者继续检测。
(7)等待下一次产品检测
相机拍摄检测图片
在实施正常的工作流程前,必须先做好相机与PLC的通信及各个面取相的协同取相,软件瑕疵检测的算法的分析以及多个相机拍照并汇总运算这三个重要步骤:
1.相机与PLC通信及各个面如何协同取相
由于当前检测处于高速运动中进行检测,因此通过工业以太网等方式会增加拍照时间,因此便于在实际实施时选用高速IO触发相机,相机处理结果通过以太网通信发送给PLC。牵引线的各个面都需要通过视觉进行检测,在现场内侧牵引线的面靠近绕线机,通过反光镜原理,将内侧和外侧的两个面分别反射到上面和下面的相机中,实现四个面无死角检测。通过PLC光源与相机,让光源和相机在高速运动中协同闪亮并拍照取相,以便达到良好的图像效果。
2、软件瑕疵检测算法分析
实际检测各个面的瑕疵时,瑕疵种类较多,包含异色、脏污、薄膜破损、小黑点、毛发形黑线等,因此在分析这些瑕疵时既要考虑检测不同瑕疵的稳定检测,又要考虑运用较短的时间能够完全准确的检测。可运用vidi深度学习算法,在训练中不断添加瑕疵的样本,终完成各个面的瑕疵检测和分类。
3、多个相机拍照并汇总
多个相机并行取图完成后,需要根据视野范围内的各个瑕疵进行分析并验证,后得出结果。每种瑕疵及每个面都对应了不同的参数设置和阈值范围,这样可以极大的便利了现场生产工艺的调整,随时根据生产情况进行调整和部署,同时在每次相机拍照完成后,各个相机汇总总结过并给PLC完成信号,相机将总判断结果发送给PLC。如果结果合格,继续下一次产品检测,如果产品不合格,PLC控制绕线机停止并需要人工确认。
本实用涉及很多的技术问题包括:
(1)相机与光源在高速运动中频闪控制快速取相。
(2)反光镜原理在相机成像中的应用。
(3)深度学习软件在瑕疵检测及瑕疵分类中的软件算法。
(4)相机如何在保证检测稳定的前提下,提高软件硬件的处理时间。
(5)如何将多相机多个面结果汇总,并在软件中显示各个瑕疵点及瑕疵阈值设定。
相机检测界面图片
通过这种对电磁牵引线瑕疵的在线视觉应用,能够对牵引线的各个面的各种瑕疵进行多方位的检测。通过多个相机及反光镜原理,对各个不同面进行在线连续检测,同时再配合可视化的操作界面,极大的确保了产品的质量。
本实用新型的方法:
一、在进行检测时,不需要绕线机停线,可实现连续运转,在线检测。确保牵引线在绕线成卷的过程中,没有瑕疵品流出。
二、多个相机多个面同时检测,从拍照到软件给出结果,总共不到1秒钟,简单方便,相对人工检测效率提高50倍以上。可全天24小时连续不停线工作,同时也可以减少人工检测时标准的不统一问题。
三、一次性投入,相应的减少至少3个人工成本。
四、不需要人员操作,极大的减少了人员检测的偶然性错误,保证检测的可靠性,同时能够在出现不合格产品时及时停线,人工复检,保证检测的稳定、可靠、安全。
五、可兼容不同厂家、不同型号的产品,同时在添加新产品型号时只需要简单训练样本并添加程序,不需要增加机械结构,简单易操作。
六、绕线成卷前的精确视觉检测,极大的保证了产品在出货前的质量问题,避免了后续工位或其它工艺的干扰,检测效果更加准确,检测稳定性更加有保证。
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