工程施工技术

摄像头环外观自动化检测设备开发与应用

余雷 (东莞领杰金属精密制造科技有限公司), 倪明堂 (广东省智能机器人研究院), 明五一 (广东华中科技大学工业技术研究院)

摘要


随着智能手机和其他电子设备的广泛应用,摄像头环作为其关键部件之一,对其外观质量提出了较高要求。为了提升生产效率和降低人力成本,文中研究并开发了一种基于机器视觉的摄像头环外观自动化检测设备。该设备采用高精度相机和图像处理算法,实现了对摄像头环表面瑕疵、划痕、污渍等缺陷的高效检测。通过自动化控制系统,该设备能够实现对不同尺寸和型号的摄像头环进行快速切换,保证了检测的灵活性和适应性。实验结果表明,该检测设备在准确率和效率方面显著优于传统的人工检测方式。检测精度达到99.5%,且每小时可处理超过500个摄像头环,有效降低了人为误差和漏检率。此外,文中还分析了设备的应用前景,指出其在消费电子、汽车摄像头等领域的广泛应用潜力。通过该设备的应用,企业能够实现生产过程的全自动化检测,提高产品质量的一致性,降低返工率,从而提升整体竞争力。

关键词


摄像头环;外观检测;机器视觉;自动化设备;缺陷检测

全文:

PDF

参考


WANG X.Intelligent multi-camera video surveillance: A review[J].Pattern Recognition Letters,2013,34(1):3-19.

GOLNABI H,ASADPOUR A.Design and application of industrial machine vision systems[J].Robotics and Computer-Integrated Manufacturing,2007,23(6):630-637.

RANFT B, STILLER C. The Role of Machine Vision for Intelligent Vehicles[J].IEEE Transactions on Intelligent Vehicles,2016,1(1):8-19.

刘幸福.基于计算机视觉的课堂学生行为图像分析系统的设计与实现[J].软件,2024,45(7):144-149.

马浩凯.基于激光雷达与摄像头的智能车辆目标检测算法研究[D].吉林:吉林大学,2024.

徐涢基,王峥,邹佳民,等.基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现[J].现代电子技术,2024,47(17):166-172.

张雷,李果.基于深度学习优化的图像高质量动态降噪算法[J].兰州文理学院学报(自然科学版),2024,38(5):54-58.

崔丹丹,尹倩,曹阳明,等.基于PLC控制的新能源汽车智能共享车位控制系统设计[J].内燃机与配件,2024(12):35-37.

李杨.基于六路摄像头的全景环视方法研究与实现[D].吉林:吉林大学,2024.

邹阳阳.基于全景成像的多角度散射光场同步测量技术研究[D].吉林:吉林大学,2023.

王璐雪,王晓霞,李翔,等.并行多尺度特征递归学习的低照度图像增强[J].计算机工程与应用,2018(3):1-8.

夏利峰,刘浩,吕照亮.基于深度学习的表面缺陷检测研究与应用[J].电脑知识与技术,2024,20(23):120-123.




DOI: https://doi.org/10.33142/ect.v2i11.14323

Refbacks

  • 当前没有refback。