半透明材料的机器视觉:从光学设计到缺陷检测应用说明

图像处理能力与光学/机械/电子能力集成在一起,可以为制造业提供系统级解决方案。 这些图像处理智能和应用领域知识的组合被称为“机器视觉”。 在各种视觉检测应用中,隐形眼镜制造提出了一个具有挑战性的案例,因为样品是半透明的并且漂浮在液体中。

工作原理

为了减少对现有人工依赖人工检测的依赖,隐形眼镜的缺陷需要通过自动化系统进行检测。 因此,当生产线上的检查完全自动化时,它们的产量就会增加。 目标是建立一个自动化检测系统来检测托盘中的多个隐形眼镜,并剔除任何工具代码/标记错误或撕裂至少 100 微米的镜片,漏检率为 0%,误检率低于 5% .

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图 1. 系统布局示意图和被测样品。

整个检测系统包括成像光学系统、照明设计、成像传感器、移动机构、样品夹持机构和成像处理软件,如图2所示。

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图 2. WOE 光学实验室的检测系统。

设计了一种新颖的图像处理算法和光学系统来应对挑战并实现 0% 的漏检率。

  • 双光源——暗场和混合场照明,用于查看不同的缺陷和编码。
  • 双或多隐形眼镜定位——将关注的缺陷与静态和动态噪声区分开来,提高工具代码识别的可靠性。
  • 双摄像头组(全视图和斜视图)——包含并捕捉被照亮的眼泪的所有可能的散射角度。
  • 加速图像处理和流水线处理——保持每小时 500 个隐形眼镜的最低速度。

检查挑战

  1. 定位: 由于使用现有托盘,隐形眼镜可能不会处于中立位置,与镜片的尺寸相比,现有托盘的井空间很大。 这将导致捕获的镜头图像失真。
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图 3. 隐形眼镜集中
并处于中立地位。
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图 4. 隐形眼镜偏移
并处于倾斜位置。
  1. 嘈杂的环境: 系统必须区分异常与托盘的缺陷(例如划痕或水滴); 和盐溶液的缺陷(如漂浮颗粒或气泡)。
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图 5. 托盘上的划痕
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图 6. 盐水中的颗粒

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