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项目背景
在现代电子设备中,连接器扮演着核心角色,其品质是保障整机性能与可靠运行的基础。 作为连接器内承担信号传递和电力输送的核心部件,Pin针的各项几何特征(如总数、排列定位、针尖平整度以及是否存在物理损伤)必须进行极其精密的测量与核查。 以往依赖人眼的检测方式存在明显短板:不仅作业速度慢、受人员状态影响大(易疲劳导致误判),而且在面对日益严苛的微米级精度标准时显得力不从心。 相比之下,基于机器视觉的自动化检测方案展现出了显著优势: 其非接触式测量避免了损伤风险;高速图像处理能力完美匹配现代产线节奏; 算法驱动的判定机制则确保了检测结果的极高一致性与客观性,使其成为解决连接器Pin针高精度、高效率检测需求的优选技术路径。 项目需求 解决方案 用相机采集图片,预处理,利用Blob分析识别定,高分辨率工业相机:精确捕捉Pin针细节。 定制化光学系统:采用环形光源、同轴光或条形光源组合,优化打光角度,凸显Pin针轮廓、高度差异及表面缺陷(如划痕、异物)。 精密运动平台(可选):用于多角度成像或定位被测连接器。 核心检测算法: 定位与计数: 模板匹配或Blob分析快速定位连接器及所有Pin针,确保数量正确。 位置精度: 亚像素边缘检测测量各Pin针相对于基准或彼此的实际坐标,对比设计公差。 共面度: 激光三角测量或聚焦成像技术,非接触式精确测量所有Pin针尖端高度,计算最大高度差(共面度)。 缺陷识别: 结合形态学处理、特征提取(如长宽比、面积)及深度学习(针对复杂缺陷),自动检出弯曲、断裂、变形、污染等。 输出与控制: 实时显示检测结果(OK/NG)及具体参数数值。 生成检测报告,支持数据追溯。 NG品自动剔除信号输出,无缝对接产线。 了解更多机器视觉检测点击蓝字 |
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