隨著機器視覺以及深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展,,視覺檢測的應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛,,在印刷缺陷檢測這一環(huán)節(jié)也有了不少的應(yīng)用,,可以判定印刷缺陷,,同時還會保存缺陷圖案并發(fā)出警報,,最后,,對有缺陷的圖案進行標記,。當然,,最后質(zhì)檢結(jié)果的影響有多種,,國辰機器人小編便與大家探討下,。
1、印刷材質(zhì)問題
印刷材質(zhì)除了常見的白卡紙,、銅版紙外,,還存在很大比例的轉(zhuǎn)移紙(包括金銀卡紙、鐳射紙),,紙上除了印刷外,,還有素面燙金、全息定位燙金等印后工藝,,其強反射特性給普通照明條件下的檢測帶來難度;而且壓凸圖案由于低色差特性也給檢測帶來困難,。
2、檢測精度的問題
基于攝像的印刷缺陷檢測系統(tǒng)其檢測依據(jù)是圖像的色彩信息,,如果缺陷的尺寸或色差超出攝像的觀測范圍,,這種缺陷理論上檢測不出,或者稱不可信檢測,,如何使檢測精度與企業(yè)的質(zhì)量標準達成一致,,是檢測設(shè)備商面臨的主要問題。
3,、檢測后的處理問題
檢測只是質(zhì)量管理的手段,,檢測的目的是為了指導(dǎo)生產(chǎn),及時杜絕連續(xù)廢品的發(fā)生;同時也應(yīng)當為成品出廠提供判斷依據(jù),。目前在這方面國內(nèi)外多數(shù)在線檢測系統(tǒng)均未提出較好的方案,。
4、在線檢測設(shè)備的安裝工位問題
條件允許的情況下,,在線檢測設(shè)備可以裝在印刷機,、燙金機,、分切機等所有生產(chǎn)設(shè)備上,但對于多數(shù)企業(yè)而言,,選裝在最合適的工位上,,既能降低成本,又能提高設(shè)備利用率,。
以上便是國辰機器人為大家?guī)淼挠绊懹∷⑷毕輽z測能力的5個主要因素了,,希望在使用表面缺陷檢測系統(tǒng)時注意多方因素,多加調(diào)試,,從而獲得最精確的檢測結(jié)果,。