在复杂条件下,在线高速检测方法用于复杂条件下的芯过杆的端面质量
Yuhui Zhou1,2, Bin Wei3,4, Guang Yang1,5
1Faculty of Mechanical Engineering, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang, 050018, China.
Scientific reports
|March 19, 2025
概括
这项研究引入了一种机器视觉系统,用于高速在线检查带有核心的过杆,克服传统方法的局限性. 新系统在每分钟4200个单位的速度实现了超过95%的缺陷检测,提高了生产质量.
科学领域:
- 制造业 工程 制造工程
- 质量控制 质量控制 质量控制
- 机器视觉 机器视觉 机器视觉
背景情况:
- 传统的质量控制方法难以满足对芯片芯的高速生产需求.
- 提高生产速度加剧了实时精度的限制,并在复杂的制造环境中增加了检测错误.
研究的目的:
- 开发一种高速的在线检查方法,用于使用机器视觉对芯的过杆.
- 解决快节奏制造环境中传统检查技术的不足问题.
主要方法:
- 实现用于实时检查的机器视觉系统.
- 使用圆配合算法来确定波杆和管的中心点.
- 使用欧几里德距离计算来评估杆偏差和产品资格.
主要成果:
- 开发的系统实现了每分钟4200件的检查率.
- 即使在复杂的生产环境中,也显示了超过95%的缺陷检测率.
- 成功判断产品资格基于杆偏差.
结论:
- 基于机器视觉的方法为过杆制造业提供了可靠的智能检查解决方案.
- 显著提高过杆生产线的检查效率和产品质量.
- 为高速制造提供了传统质量控制方法的强有力的替代方案.
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