圖中是比指甲還要小的一個轉子，**直徑爲8mm，主要應用在手機零部件上，在這個小部件上有多種缺陷，用肉眼難以分辨。選擇ALFA深度學習檢測系統能有效的針對這些缺陷進行快速的檢測。

          

轉子需要檢測的缺陷如下：

金屬面：金屬面有膠，金屬面異物，金屬面壓傷，金屬面溢膠，金屬面凹凸

軸承： 軸承壓傷，軸承異物，有膠

線路：線路露銅，線路板斷裂，有膠，異物                  

一、振子檢測所需硬體

相機：Balser  500W  2個彩色相機

光源：白色同軸光源

光源控制器：頻閃光源控制器

通訊板卡：485通訊板卡

遠心鏡頭：500W 2/3  0.3倍率 兩個

   

• 檢測步驟

1. 進行定位：圖片拍攝時，位置可能會發生偏移，導致需檢測的部分也會發生偏移，檢測效果就會有誤判，用軟體進行圖像定位,，則會有效的避免。如圖中建立一個模型，軟體會自動捕捉特徵點然後定位，要有比較精準的效果，就儘可能多的取圖進行訓練。

1. 缺陷檢測：定位過後，確定所需檢測範圍。把無關的檢測部分**掉，剩下需檢測的部分用於進行標記。下圖中選取中間金屬面做例子，選擇感興趣區域，**無關區域，在金屬面上進行壓傷標記。

 

我們只需要採集足夠多的樣品圖，把這些不同類型缺陷種類在軟體裏面做好標記，然後進行訓練，經過系統的識別，檢測率可達99%以上，甚至100%。

• 檢測結果

流水線上的運行：經過一系列操作，在軟體中導出一個運行時工作空間，軟體二次開發時集

成該工作空間，把它應用到流水線上進行實操，效果如下：

載具隨着流水線移動，外部觸發拍照，視覺軟體檢測完16個轉子，通過串口將結果發給plc,對ng進行吸取剔除，整個流程只需幾秒鐘。

 

下圖爲一個載具模型圖

     

 

主要技術特點
    1.操作界面清晰明瞭，簡單易行，只需簡單設定即可自動執行檢測；
    2.檢測軟體及演算法完全自主開發，系統針對性強；
    3.可有選擇的對局部進行檢測，提高檢測的靈活性；
    4.專業化光源設計，成像清晰均勻，確保檢測任務完成；
    5.安裝簡單；結構緊湊，易於操作、維護和擴充；
    6.可靠性高，運行穩定，適合各種現場運行條件。
    7.基於PC平臺，系統可擴充性強。