Tööstusliku objektiivi valiku juhend: need üksikasjad mõjutavad otseselt kontrolli tulemusi

Kuna töötlev tööstus liigub jätkuvalt automatiseerimise ja intelligentsuse poole,Tööstuslikud nägemissüsteemid mängivad võtmerolli kvaliteedikontrollis ja tootekontrollis. Eriti täppiskontrolli stsenaariumide korral võib iga väike viga põhjustada kvaliteediprobleeme, tootmiskadusid ja isegi klientide kaebusi. Tööstuslikud läätsed toimivad visuaalse süsteemi 'silmadena'. Visuaalsete seadmete valik määrab otseselt pildikvaliteedi, tuvastamise täpsuse ja süsteemi üldise stabiilsuse.

See artikkel ühendab praktilisi rakendusjuhtumeid, et pakkuda klientidele süstemaatilist analüüsi selle kohta, kuidas täppiskontrolliks sobivaid tööstuslikke läätsi valida, aidates ettevõtetel luua stabiilsemaid, täpsemaid ja tõhusamaid visuaalse kontrolli süsteeme.

1. Tootevalik

Kõrge eraldusvõimega pildid on täppiskontrolli põhivarustus, kuid ainult kõrge eraldusvõimega kaameratest ei piisa. Vaja on ka andmeanalüüsiga objektiive. Objektiivi madala eraldusvõime tulemuseks on udused pildid ja detailide kadu, mistõttu see ei suuda täita ülitäpse tuvastamise nõudeid.

Lubage mul jagada teiega meie varasemaid kliendijuhtumeid:

Pooljuhtpakendi kliendile pakutavas kontrolllahenduses oli kliendil vaja tuvastada, kas kiibi pakendamise alal on pisikesi pragusid või kõverusi ning defekti suurus oli alla 0,03 mm. Meie tugiriistvaravalikus kasutatav binokulaarne 3D laserprofiiliseade MV-DP3060-01D on edukalt täitnud kliendi ranged nõuded kõrge eraldusvõimega ja suure kontrastsusega pildistamisele.

2. Fookuskaugus ja vaateväli

Tööstusliku 3D-kaamera fookuskaugus ja vaateväli mõjutavad otseselt pildi katvust ja selgust. Kui fookuskaugus on liiga väike, on pilt kalduvus moonutustele; kui fookuskaugus on liiga suur, ei pruugita sihtmärki täielikult tabada. Mõistlik sobitamine tuleb tasakaalustada vastavalt mõõdetava objekti suurusele, paigaldusruumile ja tuvastamise täpsusele.

Kunagi teenindasime klienti, kes valmistas LED-mooduleid, et tuvastada, kas mitme lambi teraga on lekkinud jootmis- või joondamisprobleeme. Tootmisliini piiratud paigaldusruumi tõttu valisime lõpuks Lomoseni fikseeritud fookusega objektiivi, mis on ühendatud tööstusliku kaameraga, et saavutada tõhus tuvastamine väikeses ruumis. Klient jäi pildi katvuse ja selgusega väga rahule.

3. Moonutuste kontrollimise võime

Rakendustes, mis nõuavad täpseid geomeetrilisi mõõtmisi, nagu augu asukoha tuvastamine, pakkimine ja positsioneerimine, on kujutise moonutamise korral algoritmi arvutamise tulemused valed.

Kui teostame autoosade klientidele mõõtmete mõõtmise projekte, kasutame madala moonutusastmega teletsentrilist objektiivi ja ülitäpset kaamerat, et tõhusalt vältida servakujutise venitamise probleemi ja parandada mõõtmise stabiilsust.

4. Kontrastsuse ja ava juhtimine

Kontrast on eriti oluline pinnadetailide, nagu kriimustused, mõlgid ja mõlgid, tuvastamiseks. Objektiivil peab olema hea servade teravus, ava reguleerimise funktsioon ja see peab kohanema toote olekuga erinevates valguskeskkondades, et pilti ei säritaks.

5. Keskkonnaga kohanemisvõime
Kiired tootmisliinid või karmid töötingimused seavad läätse vastupidavusele väljakutseid. Põrutuskindlate, tolmukindlate ja suletud tööstuslike läätsede valimine võib vähendada seadmete rikke tõttu tekkivate liinide väljalülitamise ohtu.
Kliendi testimisseadmed on pikka aega paigaldatud kõrge temperatuuriga tolmusesse stantsimistöökotta. Valisime sellele IP65 klassi tööstusliku objektiivi ning paigaldasime kaitsekatte ja õhupuhumissüsteemi. Pärast enam kui pooleaastast töötamist on pilt endiselt selge ja süsteem stabiilne.

Kaader võib olla väike, kuid see mõjutab üldist olukorda. Mõistlik objektiivi valik ei saa mitte ainult oluliselt parandada nägemissüsteemi tuvastamise täpsust ja töötõhusust, vaid ka vältida ümbertöötamist ja ajakulusid süsteemi hilisemal silumisel. Tööstusliku nägemise valdkonnas on Zhixiang Visionil rikkalik kogemus objektiivide valimisel jaTaotlusjuhtumid . Pakume klientidele täisprotsessiteenuseid alates objektiivi valikust, nägemissüsteemi ehitamisest kuni tarkvaraalgoritmide toeni, aidates täppistootmisel liikuda kõrgemale tasemele.