产品的外观检测？

Question

如题所述

Answer 1

产品外观检测标准要求

一.产品外观检测区域划分标准

A面(一级区域)：使用者在正常操作状态下，一直会看到的面，如：正前方、正上方；

B面(二级区域)：使用者在正常操作状态下，有时会看到的面，如：左、右两侧；

C面(三级区域)：使用者在正常操作状态下，较少会看到的面，如：后侧、底部；

D面(四级区域)：使用者在正常操作状态下，不会看到的面，如：内部

二.检测条件：

在40W日光灯或自然光线下，眼睛与被测物成45度角，距离40~50cm，目视3~6秒。

三.产品外观检测标准：

1. 点（污点，色点）;

A面:

a.点直径≧0.3mm不允许.(次要缺陷)

b.点直径在0.2mm-0.3mm之间,整个产品不可超过2点,且两点距离大于1cm以上(次要缺陷)

c.点直径在0.3mm以下整个产品不得超过3点，且每两点距离大于1cm以上(次要缺陷)

B面:

a.点直径≧0.5mm不允许(次要缺陷)

b.点直径在0.3-0.5之间,整个产品不可超过3点,且每两点距离大于1cm以上(次要缺陷)

c.点直径在0.5mm以下整个产品不得超过5点,且每两点距离1cm以上(次要缺陷)

C面:

a.点直径≧0.5mm不允许(次要缺陷)

b.点直径在0.5mm以下,整个产品不得超过5点,且每两点相距1cm以上(次要缺陷)

2.不洁(不可擦拭)：直径≧0.5mm以上均不允许(次要缺陷)。

3.伤痕：目视可见之刮伤﹑压伤﹑撞伤及其它伤痕均不允许。(次要缺陷)

4.毛边:A﹑B面可见部份不允许毛边存在,C面毛边不得超过0.3mm,若影响功能则不允许。 (主要缺陷)

5．翘曲变形：实际组装产品翘曲变形，四周≧0.3mm，中拱≧0.5mm不允许。(主要缺陷)

6.色差：严格参考样板比对，超出样板限度不允许。(次要缺陷)

备注：尺寸/结构等要求严格参照工程签核样品管控。

Answer 2

外观检测系统主要用于快速识别样品的外观缺陷，如凹坑、裂纹、翘曲、缝隙、污渍、沙粒、毛刺、气泡、颜色不均匀等，被检测样品可以是透明体也可以是不透明体。

传统与现代检测方式：

以往的产品外观检测一般是才用肉眼识别的方式，因此有可能人为因素导致衡量标准不统一，以及长时间检测由于视觉疲劳会出现误判的情况。随着计算机技术以及光、机、电等技术的深度配合，具备了快速、准确的检测特点。
中国是一个制造大国，每天必须生产制造很多的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，不仅要满足使用性能，还要有良好的外观。但是，在制造产品的过程中，表面缺陷通常是不可避免的。

不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。

表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视。

人工检测是产品表面缺陷的传统检测方法，该方法抽检率低、准确性不高、实时性差、劳动强度大、受人工经验和主观因素的影响大，而基于机器视觉的检测方法可以很大程度上克服上述弊端。

机器视觉是一种无接触、无损伤的自动检测技术，是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和生产效率高等突出优点。机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器获取产品的表面图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等操作。

机器视觉外观检测系统基本组成主要包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理及人机接口模块。

机器视觉外观检测系统中，图像处理和分析算法是重要的内容，通常的流程包括图像的预处理、目标区域的分割、特征提取和选择及缺陷的识别分类。每个处理流程都出现了大量的算法，这些算法各有优缺点和其适应范围。如何提高算法的准确性、执行效率、实时性和鲁棒性，一直是研究者们努力的方向。

机器视觉外观检测比较复杂，涉及众多学科和理论，机器视觉是对人类视觉的模拟，但是目前对人的视觉机制尚不清楚，尽管每一个正常人都是“视觉专家”，但难以用计算机表达自己的视觉过程，因此构建机器视觉检测系统还要进一步通过研究生物视觉机理来完善，使检测进一步向自动化和智能化方向发展。

Answer 3

产品的外观检测通常是通过视觉检测技术实现的。该技术使用高分辨率相机和图像处理软件来捕捉并分析产品表面的影像，以识别表面缺陷、污渍、划痕、变形或其他可见异常。
在视觉检测系统中设置检测算法和模型可以帮助识别不同类别的产品缺陷，并确保各种外观特征符合质量标准。这样做可以提高生产效率，减少缺陷和退货率，增强客户满意度。
此外，视觉检测技术还可以自动记录和管理每个产品的图片和数据，从而追溯和跟踪每个故障部件及其来源，以帮助制造商进行产品质量改进和管理。