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機器視覺分享-視覺檢測Pin針 
(發(fā)布日期:2025-8-25 14:59:06) 來源:
 
   

項目背景

在現代電子設備中,連接器扮演著核心角色,其品質是保障整機性能與可靠運行的基礎。
作為連接器內承擔信號傳遞和電力輸送的核心部件,Pin針的各項幾何特征(如總數、排列定位、針尖平整度以及是否存在物理損傷)必須進行極其精密的測量與核查。

以往依賴人眼的檢測方式存在明顯短板:不僅作業(yè)速度慢、受人員狀態(tài)影響大(易疲勞導致誤判),而且在面對日益嚴苛的微米級精度標準時顯得力不從心。

相比之下,基于機器視覺的自動化檢測方案展現出了顯著優(yōu)勢:
其非接觸式測量避免了損傷風險;高速圖像處理能力完美匹配現代產線節(jié)奏;
算法驅動的判定機制則確保了檢測結果的極高一致性與客觀性,使其成為解決連接器Pin針高精度、高效率檢測需求的優(yōu)選技術路徑。

項目需求


image.png

解決方案


用相機采集圖片,預處理,利用Blob分析識別定,高分辨率工業(yè)相機:精確捕捉Pin針細節(jié)。

定制化光學系統(tǒng):采用環(huán)形光源、同軸光或條形光源組合,優(yōu)化打光角度,凸顯Pin針輪廓、高度差異及表面缺陷(如劃痕、異物)。

精密運動平臺(可選):用于多角度成像或定位被測連接器。

核心檢測算法:

定位與計數: 模板匹配或Blob分析快速定位連接器及所有Pin針,確保數量正確。

位置精度: 亞像素邊緣檢測測量各Pin針相對于基準或彼此的實際坐標,對比設計公差。

共面度: 激光三角測量或聚焦成像技術,非接觸式精確測量所有Pin針尖端高度,計算最大高度差(共面度)。

缺陷識別: 結合形態(tài)學處理、特征提取(如長寬比、面積)及深度學習(針對復雜缺陷),自動檢出彎曲、斷裂、變形、污染等。

輸出與控制:

實時顯示檢測結果(OK/NG)及具體參數數值。

image.png

生成檢測報告,支持數據追溯。

NG品自動剔除信號輸出,無縫對接產線。

本文來自https://www.sdzd-automation.com/

 
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