隨著工業(yè)4.0的推進，制造業(yè)正在邁入智能化的新時代。在這個充滿機遇的背景下，機器視覺技術(shù)迅速成為了提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量的核心技術(shù)之一。尤其是在橡膠制品生產(chǎn)中，氣門嘴作為汽車行業(yè)中關(guān)鍵的橡膠部件，其品質(zhì)直接關(guān)系到整車的安全性與可靠性。傳統(tǒng)人工檢測模式效率低下、易受主觀因素干擾，已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代生產(chǎn)對高效與高精度的要求。

機器視覺通過攝像頭和計算機代替人眼對目標(biāo)進行識別、分析和處理的技術(shù)。相比于傳統(tǒng)的人工目測或接觸式檢測，機器視覺擁有非接觸、高速、高精度的特點。而視覺檢測，則是通過對產(chǎn)品圖像進行分析，將產(chǎn)品劃分為合格、不合格或次品類別的過程。

在橡膠氣門嘴的檢測中，機器視覺檢測的應(yīng)用極為廣泛。例如，通過高速攝像頭采集產(chǎn)品表面圖像，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法對瑕疵、形狀缺陷和表面污染等問題進行精準(zhǔn)識別，從而實現(xiàn)對氣門嘴品質(zhì)的全方位把控。

行業(yè)應(yīng)用案例

在某大型汽車配件生產(chǎn)企業(yè)的實際應(yīng)用中，基于機器視覺的橡膠氣門嘴檢測系統(tǒng)有效地解決了傳統(tǒng)人工檢測的瓶頸問題。具體成果包括：

檢測速度提升了50%，次品率降低至0.5%以下。

自動化剔除系統(tǒng)減少了95%的人工干預(yù)。

綜合生產(chǎn)成本下降了30%。

檢測內(nèi)容

螺口多膠、螺口缺膠、無內(nèi)螺紋、底盤缺膠、無外螺紋、圓環(huán)多膠

解決方案

SIPOTEK視覺檢測軟件 1套，SIPOTEK定制工業(yè)電腦1套，PHILIPS  22”液晶顯示器1臺，SONY工業(yè)相機4套，SIPOTEK定制相機調(diào)節(jié)模組4套，遠心高清光學(xué)內(nèi)窺工業(yè)鏡頭4套，定制光學(xué)自適應(yīng)光源4套，SIPOTEK定制控制系統(tǒng) 1套，松下伺服電機1套，SIPOTEK定制減速機1套。

檢測效果

底盤缺膠

圓環(huán)多膠

無外螺牙 

螺口多膠 

螺口缺膠

無內(nèi)螺紋 

機器視覺在氣門嘴檢測中的挑戰(zhàn)

盡管機器視覺技術(shù)在橡膠氣門嘴檢測中展現(xiàn)了顯著優(yōu)勢，但其在實際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)：

復(fù)雜表面紋理的識別

橡膠氣門嘴表面由于材質(zhì)和工藝問題，可能存在反光、黑色表面不均勻等干擾。這對成像和算法的精準(zhǔn)識別提出了更高要求。

多樣化的檢測需求

不同批次或客戶的定制需求可能對檢測精度和范圍產(chǎn)生變化，這需要機器視覺系統(tǒng)具備較高的靈活性。

算法的實時性與可靠性

在高速生產(chǎn)線中，如何確保算法在短時間內(nèi)完成計算并輸出準(zhǔn)確結(jié)果，是決定系統(tǒng)成功的關(guān)鍵。

為什么選擇機器視覺技術(shù)？

高效率與穩(wěn)定性

人工檢測容易因疲勞、注意力不集中而導(dǎo)致錯誤，而機器視覺系統(tǒng)可以全天候工作，不受情緒和體力的影響。對于氣門嘴這種批量生產(chǎn)的產(chǎn)品，機器視覺可以輕松實現(xiàn)每分鐘數(shù)百件的檢測速度。

高精度與可重復(fù)性

機器視覺檢測利用精密算法和高清成像設(shè)備，能夠檢測到人眼無法察覺的細微缺陷。無論是表面裂紋、尺寸偏差，還是材質(zhì)缺陷，系統(tǒng)都能做到毫厘必現(xiàn)，且結(jié)果具有高度一致性。

靈活性與擴展性

通過不同的算法模型和參數(shù)調(diào)整，機器視覺可以根據(jù)生產(chǎn)線需求快速適配新的檢測標(biāo)準(zhǔn)。這使得氣門嘴生產(chǎn)企業(yè)在應(yīng)對市場變化和客戶定制化要求時更加靈活。

成本可控，長期收益顯著

盡管初期投資較高，但機器視覺系統(tǒng)在減少人工成本、降低次品率和減少返工損耗方面表現(xiàn)出色，能夠為企業(yè)帶來長期的經(jīng)濟收益。

技術(shù)原理揭秘：機器視覺如何檢測氣門嘴？

機器視覺系統(tǒng)的核心在于“采集圖像”與“分析圖像”。以下是該技術(shù)在橡膠氣門嘴檢測中的主要工作流程：

圖像采集

通過工業(yè)級高速攝像頭和高分辨率鏡頭，實時捕捉氣門嘴的表面特征。這一步需要穩(wěn)定的光源支持，以確保采集到的圖像清晰無噪點。

圖像預(yù)處理

包括去噪、增強對比度、灰度轉(zhuǎn)換等操作，確保圖像質(zhì)量適合后續(xù)算法處理。

特征提取

利用深度學(xué)習(xí)算法，對圖像中的目標(biāo)特征進行提取。例如，針對氣門嘴，可以檢測表面裂紋、氣泡、變形等缺陷，同時對尺寸、圓度等幾何特性進行測量。

結(jié)果輸出與反饋

通過預(yù)設(shè)的分類規(guī)則，系統(tǒng)快速將產(chǎn)品分為合格品、次品和廢品類別，并可將結(jié)果實時反饋到生產(chǎn)線，觸發(fā)自動剔除或標(biāo)記流程。