机器视觉相关硬件技术的不断革新,和软件系统的不断升级发展,使得工业相机在采集速度、分辨率、成像质量和传输方式等方面都有明显提高。

同时,这一系列的发展变化也推动着基于机器视觉的太阳能电池片表面检测技术向着操作更简单、多功能集成化、抗干扰性更强等诸多方面发展。

然而,随着技术的进步和生产生活中不断出现的新问题,对基于机器视觉的太阳能电池片表面检测技术提出了更高的要求。

太阳能电池片机器视觉表面瑕疵检测方案-机器视觉_视觉检测设备_3D视觉_缺陷检测

主要包括以下几个方面:

(1)实时在线检测 在线检测就是指对产品在生产线上进行检测,这样可以实时地获得产品的检测信息,并及时反馈给生产设备,从而可以改进生产工艺、提高制造精度和速度、降低废品率,为实现产品生产的零废品创造了可能。

大多视觉检测系统都安装在工业现场的生产线中,对于实时在线检测,如何将视觉检测系统恰如其分地嵌入到生产线相应的工序中,使检测速度与生产线节拍相一致,是视觉检测走上实际应用的关键一步。

随着计算机技术的发展,海量、高速的数字信号处理硬件平台和大量的存储及复杂计算等要求将有望得到解决,为实时在线检测打下基础。

 

(2)高精度检测质量一直是人们在产品的生产制造过程中最为关注的一点。

特别是改革开放以来,人们认为质量是影响企业生存发展和竞争的核心要素之一,于是将质量提高到一个前所未有的高度来对待。

企业要想在当前激烈的竞争中取得优势、获取丰厚的利润,除了规划好内外支出外,最重要的就是不断提高产品自身的质量,优化性价比。因此,作为企业,不能容忍产品中任何细小的缺陷,实现高精度检测已经成为保证产品质量的基础,也是影响企业生存发展和竞争的重要因素。随着高分辨率和高处理精度的数据采集部件的不断开发和应用,将有效地解决高速数据采集与显示问题,以便更精确地判断产品质量,实现高精度检测。

 

(3)智能化检测 在当代各种自动化的检测系统中,可以利用各种传感器来获得检测设备和待测产品的相关信息,如摄像机的位置与视角、待测零件的位置和方向等信息。

根据这些信息操作系统可以准确判断检测的开始时间和停止时间。检测系统还可以根据检测结果,通过自动反馈对电机等进行控制,实现合格品和非合格品的分拣。

随着人工智能、专家系统、神经网络等众多理论的发展,大大提高了缺陷分类器的性能。而小波理论和各种图像处理算法的提出,又增强了数字信号处理的能力。

智能化的检测系统融合了传感技术、信息技术、机械控制技术、材料科学技术等,使检测的概念过渡到在线、动态、主动的实时检测与控制。

 

(4)全面检测 目前,几乎所有的视觉检测公司都将研发多任务的视觉检测系统作为公司的目标。

例如,生产一套太阳能电池片表面缺陷检测的检测系统,除了用于表面裂纹、缺角和断栅等检测外,他们还希望能够检测出凹坑、油污、杂质等其他缺陷,希望能够生产一套完全检测太阳能表面缺陷的高性能视觉检测系统。另外,他们也致力于开发一种能同时应用于同一领域、不同物质的表面检测系统,提高检测系统间的通用性,并且不同物质的检测只需调整一些参数即可。

当然,由于行业领域的不同及物体本身独特的性质,不可能只是简单地调整参数就能实现全面、高精度、智能化的检测。

因此,如今各个视觉检测系统公司正朝着在某一领域针对特定物质的全面检测而发展。

 

(5)产品集成化 通过智能相机的发展可以看出机器视觉产品向着集成化方向发展。与传统的相机不同,智能相机已经将处理器、镜头、光源、I/O及以太网集成到了一个单独的黑盒中。可编程门阵列(FPGA)技术的进步为智能相机增添了计算功能,并为PC 机嵌入了处理器和高性能帧采集器。

这一些列变化都表示机器视觉的产品都将向集成化的方向发展,这样,也将使得视觉检测产品向着便携化的方向发展,也将能够应用于更多的场所和领域。

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