3D视觉相机的应用解决方案收藏

   作为机器的眼睛，机器视觉对智能化的发展起着举足轻重的作用3D工业视觉发展以来，国外已形成以基恩士、康耐视、LMI等企业为代表的核心软硬件研发商，国内3D工业视觉产业链发展较国外晚，这几年才有雨后春笋之势，但绝大部分还是集中在产业链中游，核心竞争力薄弱。

整体来看，在2018年之前国内的3D工业视觉行业还是处于被国外企业垄断的状态，价格虚高且服务难以得到保障机器视觉作为全球人工智能公司应用最广的一项技术，当前占比已超过40%，国产企业如何在夹缝中求得生存发展、抢占市场份额、争取到为中国企业提供更好技术和服务的机会呢？。

   众所周知，3D视觉主要集中在尺寸与缺陷检测、智能制造、自主导航三大类高精密制造领域是工业3D视觉领域的重点，而3D视觉落地最广的领域是消费电子，其次是汽车制造、以及物流、医药、快消等长尾领域因此，深视智能针对消费电子和汽车制造领域的难点给出了解决方案。

中框点胶及胶路复检    对于3C行业来说，电路板检测、芯片检测、手机壳检测、连接器检测等应用都是极为常见的，也不难实现继研发出1秒扫完整个手机中框的定制型号SR7140后，深视智能开始探究手机中框点胶。

曲面、全屏时代的来临，屏幕模组和手机中框贴合组装工序是保证手机质量的关键所在！这道工序的重点便是点胶引导及胶路复检手机中框点胶的难点在于：胶是透明的，而胶底面的材料是高反光的金属，这样的搭配要获取很好的图像，从光学上来说是很难实现的，但是深视智能独有的自适应超高动态技术和微弱信号提取技术，还有自主研发的多个光学相关系统，不仅可以准确提取透明胶水的3D轮廓，还能精确计算胶线位置、胶高、胶宽以及进行缺陷判定。

手机中框点胶引导及胶路复检    采集手机中框胶线及周围手机结构的表面轮廓高度数据信息后，利用视觉算法精确定位手机边框的直边与R角位置计算胶线相对于手机边框的位置，并进一步计算胶高，胶宽等指标数据根据指标数据与事先设定的正常胶线位置，胶高，胶宽等指标来判断胶线是否存在塌胶、爬墙、断胶等缺陷。

深视智能采图及测量软件界面金属小件转盘机    除了解决中框点胶的难题，深视智能还创新了另一款应用，玻璃转盘机上金属小件双面检该技术一次扫描可同时检测被测物上下两面的平面度、高度等信息，降低时间和人力成本。

此项应用的难点在于如何剔除玻璃带来的成像干扰，能否减少玻璃折射误差是此技术大批量量产的关键所在，因此少有企业能做到

金属小件转盘机实物图    汽车行业一直以来是大家关注的重点，在特斯拉电池日之后这个重点又一次变成了热点在大家探讨电池能量密度、续航长短的时候，深视智能一直紧密关注电池安全电动汽车最重要的组成部件，即动力电池。

动力电池是由一个个的电芯组成，所以从质量上要对每一个电芯进行把控焊接出来后的电芯如果焊接质量不良，会造成漏液、漏电等严重质量问题而且焊接工艺有电阻焊，激光焊等多种工艺，每家的质量并不能统一，所以需要严格的检测工序。

盖板贴合检测    电池盖板安装的精准度，对于后段盖板焊接工序影响较大。盖板段差大容易导致虚焊，盖板缝隙大容易导致焊接炸点，气密性差等缺陷。

   该项目采用2.5D测量方式，同步检测盖板缝隙以及高度差，扫描128次数据（输出时间<50ms），计算缝隙宽度（SR8020精度<0.01mm），计算盖板和边缘段差(检测精度<0.01,SR8020<0.005mm)。

电池外观检测    电池外观检测，包括电池六面外观、电池12条棱边以及8个角    提取规格：凹陷深度>=0.1mm，凹陷面积>=0.5mm*0.5mm    最小分辨率：0.02mm*0.09mm    。

  检测效果：误判率<0.1%,漏测率<0.05%；

电池盖板焊接检测    顶盖焊接质量检测，有效降低人工检测主观性误差，提高生产效率    检测区域框选：检测区域获取，定位焊缝边缘    虚焊检测提取：提取焊缝中心点高度、盖板平面做高度以及焊缝边缘高度，三者求取梯度差。

   炸点提取：提取焊接区域的数据迭代拟合成直线，抽取误差较大区域    提取规格：凹陷深度>=0.2mm，凹陷面积>=0.5mm*0.5mm    最小分辨率：0.02mm*0.09mm        检测效果：误判率<1%,漏测率<0.1%；

电池极柱检测    正负极柱检测主要涉及到外观以及倾斜度的检测保证基准安装位置符合要求，没有缺陷和倾斜，避免影响后续工艺作业    算法分割底板和极柱平面，分别分析其外观缺陷，并通过计算底板和极柱平面的夹角判断极柱的倾斜。

同时也可以输出极柱高度、位置度等参数作为检测判断参数    提取规格：凹陷深度>=0.1mm，凹陷面积>=0.5mm*0.5mm    最小分辨率：0.02mm*0.1mm        检测效果：误判率<0.1%,漏测率<0.05%;

极片穿透焊检测   模组穿透焊是电池工艺最为常规的环节，焊接质量检测判别主要基于焊接位置度、焊接炸点、焊接虚焊以及极柱与极片的缝隙    焊接轨迹定位，采用粗定位和精定位两侧捕捉轨迹边缘，并剔出异常位置点，提升定位的稳定性。

   提取规格：  炸点高度>=0.1mm，虚焊>=1mm*1mm    最小分辨率：0.01mm*0.02mm        检测效果：误判率<0.1%,漏测率<0.01%（漏焊识别率100%）;

   随着新能源行业的蓬勃发展，作为行业核心板块的动力电池，其可靠性、耐用性以及安全性日益受到关注除了优化提升生产工艺，3D视觉检测成为了提高产品品质的重要手段之一基于SR7000/SR8000两系列最快检测速度可达到900mm/s,四个检测工位即可实现外观全检，单产品CT小于4s。

   相较于2D视觉，3D视觉几乎不受环境光影响，同时精度和可靠性高另一方面，3D视觉方便更好地进行多传感器融合，可以检测快速移动目标并获得形状、空间坐标信息、高度等信息因此，3D视觉往往应用在2D视觉难以满足的工业场景。

但是随着项目复杂度提高，出现了不少单独用2D或3D难以解决的情况，如果3D视觉在X方向的精度也可以满足客户需求，就完全可以用3D解决方案代替2D+3D的解决方案那么，深视智能即将推出的行点数为6000的线扫相机，又可以推动3D视觉技术往前跨一大步。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。