汽车油箱盖机器视觉检测系统.doc

汽车油箱盖机器视觉检测系统规格书目录1系统概述31.1简介31.2优点41.2.1节约测试时间41.2.2量化测试结果41.3特点52系统原理52.1系统组成52.2机械结构62.3机器视觉82.4操作流程103系统功能113.1智能学习113.2数据报表113.3智能抛光113.4视觉检测124设计指标135质量体系135.1工程质量体系135.2售后服务内容146附录156.1图片目录156.2表格目录151 系统概述1.1 简介汽车油箱盖的检测，是油箱盖生产制造过程中的重要环节。在注塑成型和油漆之后，一般企业都是先人工打磨抛光，再通过人眼观察的方式检验产品的质量。操作及质检人员的长时间工作，加上工厂光线、环境等因素影响，容易导致视觉疲劳，产品质量难以得到有效保障。为提高产品质量、降低生产成本，杭州厚德通信技术有限公司研制“汽车油箱盖机器视觉检测系统”，功能包括自动除尘、智能打磨抛光、快速视觉检测、自学习功能等。1.2 优点1.2.1 节约测试时间目前的测试方法，主要由操作人员用眼睛进行观测，控制打磨设备进行打磨。此种方法效率低、易误判，而且时间较长。本检测系统使用工业主机，通过软件控制专业设备和机械结构，实现自动机械打磨和智能视觉检测的闭合回路，极大提高生产效率。1.2.2 量化测试结果以往的人工检测方法，不存在量化的检测数据，更不能形成严谨记录，不能有效跟踪产品的全程质量数据。本系统可以形成量化的检测数据，并存储于中央数据库，为实现可控制和可跟踪的质量体系提供有效数据支撑。1.3 特点 机器视觉 自动控制 降噪处理 柔性设计2 系统原理2.1 系统组成 上料及传送平台 两轴运动平台 图像检测结构 喷涂机构 研磨机构 主体架台 电气控制部分2.2 机械结构图表 1整体图图表 2内部图2.3 机器视觉原始照片 图像分析处理缺陷说明：表面凹坑缺陷。图像数据分析：对图像进行处理，找到凹坑所在的缺陷区域；计算凹坑的长度、宽度、面积等信息，依据凹坑的尺寸和面积信息进行缺陷的识别和判断。图表 3凹坑缺陷原始照片 图像分析处理缺陷说明：表面划痕缺陷。图像数据分析：对图像进行图像处理，找到划痕缺陷区域；计算出划痕的长度、宽度和面积信息，并依据划痕的尺寸和面积信息进行缺陷的识别和判断。图表 4划痕缺陷2.4 操作流程图表 5操作流程3 系统功能3.1 智能学习 对不同类型的产品建立质量要求数据库 对新的产品可以使用自学习的功能，自动生成产品质量要求数据。 编号后可以存放到数据库中。 用户也可以自定义产品质量要求。3.2 数据报表 自动生成各类型报表。 可按用户要订制生产各种报表。 支持网络打印等要求。3.3 智能抛光通过X-Y轴的导向功能和视觉检测配合实现智能抛光功能。1.获取视觉检测阶段的噪点的坐标P；2.启动抛光剂部件，按P坐标精确喷涂抛光剂；3.启动打磨头部件，按P坐标精确打磨噪点位置（打磨时间可以有用户设定）。3.4 视觉检测机器视觉，即采用机器代替人眼的方式进行测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）获取图像，然后将图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，进行尺寸、形状、颜色等的判别，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作 基于机器视觉油箱盖外观缺陷自动检测及修补系统，由人工上料及传送机构、机器视觉检测系统、自动喷涂研磨剂及研磨系统，自动分拣机构组成。利用工业相机采集被测油箱盖的图像信号，通过光学成像和照明系统优化设计来提高成像质量，通过图像预处理提取缺陷边缘坐标，实现被测油箱盖表面划痕和凹坑识别。根据缺陷坐标，进行精确喷涂研磨剂及研磨，从而提高产品检测及修补准确率和效率，并进行更精确的质量统计分析。4 设计指标项目指标单位准确率95%98%N/A时间1528Sec.分别率0.10.3mm表格 1设计指标5 质量体系5.1 工程质量体系本公司已经通过ISO9001最新版本的质量管理体系认证，在技术设计的产品生产上，将严格按照体系进行，保证产品的可靠性和一致性。5.2 售后服务内容序号服 务 内 容时 间 期 限服 务 方 式收 费 方 式1技术培训合同签订起培训1次免费2产品保修一年现场免费保修3电话支持24小时电话4现场升级3工作日现场48小时5售后回访每年度一