Применение визуального контроля в промышленном неразрушающем контроле.
Технология визуального контроля использует оборудование для получения изображений и компьютерные алгоритмы для обеспечения эффективного и точного неразрушающего контроля качества в промышленном производстве. В таблице ниже представлен краткий обзор ее основных компонентов и ключевых возможностей.
| Основные компоненты системы обнаружения | Ключевые технологии и показатели эффективности | Основные области применения |
| Оборудование: промышленные камеры (CCD/CMOS), объективы, источники света (например, кольцевая подсветка, параллельный источник света). | Точность: точность обнаружения до 0,01-0,02 мм, точность распознавания до 99,98%. | Выявление дефектов: таких как трещины, царапины и пятна на поверхности. |
| Программное обеспечение: Платформа, на которой работают алгоритмы обработки изображений (например, обнаружение границ, морфологическая обработка) и модели искусственного интеллекта (например, алгоритмы глубокого обучения) (например, NI Vision, LABView). | Скорость: Поддерживает обнаружение на уровне миллисекунд, например, цикл обнаружения 2,5-3 секунды на область. | Измерение размеров: Высокоточное измерение размеров на микронном уровне. |
| Блок обработки: процессор обработки изображений, встроенный чип искусственного интеллекта. | Технологии: 2D/3D-изображения, оптическое распознавание символов (OCR), интеграция глубокого обучения и традиционных алгоритмов. | Позиционирование и наведение: управление роботами для автоматизированной сборки и планирования траектории движения. |
Сценарии применения в промышленности
Системы визуального контроля получили широкое распространение в различных областях современной промышленности, обеспечивая качество продукции и безопасность производства бесконтактными методами.
• Автомобильная промышленность: Используется для высокоточной проверки зазоров в кузове и различий в поверхности, обнаружения трещин в блоке цилиндров двигателя, измерения размеров ступиц колес и контроля качества лакокрасочного покрытия с точностью позиционирования до 0,1 мм.
• Электроника и полупроводники: Используется в полупроводниковой промышленности для выявления дефектов пластин и позиционирования при резке. На линиях производства печатных плат (PCB) и SMT (поверхностного монтажа) позволяет быстро обнаруживать дефекты паяных соединений, отсутствующие или неправильно установленные компоненты.
• Аэрокосмическая отрасль: Используется для обнаружения трещин, износа и других дефектов в лопатках двигателей, конструктивных элементах самолетов и т. д., требуя чрезвычайно высокой надежности и точности.
• Пищевая промышленность, фармацевтика и упаковка: В фармацевтической промышленности он используется для проверки целостности, правильности маркировки и герметичности блистерной упаковки лекарственных препаратов. В пищевой и упаковочной промышленности он применяется для обнаружения загрязнения продукции, проверки целостности упаковки, качества печати и объема наполнения.
Основные преимущества
• Высокая точность и эффективность: Способна обнаруживать дефекты микроскопического размера, которые трудно увидеть невооруженным глазом, и может работать круглосуточно без перерывов. Скорость обнаружения значительно превосходит ручную проверку, что существенно повышает эффективность производства.
• Бесконтактный и безопасный: Полностью исключает возможность повреждения проверяемых объектов при непосредственном контакте, а также освобождает операторов от опасных и утомительных условий проведения инспекций.
• На основе данных и с возможностью отслеживания: все результаты проверки (включая данные изображений) автоматически записываются и сохраняются, обеспечивая мощную поддержку данных для оптимизации производственного процесса и отслеживания качества.
Тенденции развития
Технологии визуального контроля развиваются в направлении повышения интеллектуальности и интеграции:
• Глубокая интеграция ИИ: Глубокое обучение и другие алгоритмы ИИ широко применяются, позволяя системам адаптироваться к более сложным типам дефектов и постоянно самооптимизироваться, снижая частоту ложных срабатываний до чрезвычайно низкого уровня (например, 0,3%).
• 3D и многомерные технологии: Применение технологии 3D-зрения позволяет получать информацию о глубине объектов, обеспечивая точный контроль сложных геометрических форм и качества сборки. Ее применение в высокотехнологичном контроле постоянно растет.
• Интеграция новых технологий: в сочетании с такими технологиями, как 5G, граничные вычисления и облачные вычисления, это обеспечивает передачу и обработку данных инспекции в режиме реального времени и поддерживает новые бизнес-модели, такие как «инспекция как услуга».
Вызовы
• На эффективность системы контроля по-прежнему в некоторой степени влияют сложные условия промышленной среды, такие как условия освещения и вибрации на объекте.
• Для точной идентификации микроскопических трещин по-прежнему необходимы дальнейшие прорывы в оптических технологиях и алгоритмах.
• Размер высококачественных баз данных дефектов несколько ограничивает точность обучения и обобщающую способность моделей ИИ.
Надеюсь, эта информация поможет вам получить всестороннее понимание применения визуального контроля в промышленном неразрушающем контроле. Если вас особенно интересует конкретная отрасль или техническая деталь, я могу предоставить более подробное введение.
