塑胶件视觉外观缺陷检测，难点在哪里？

注塑检测是对注塑生产过程中的产品缺陷进行识别和检测的过程。这些缺陷可能包括色差、料流痕、黑点（包括杂质）等，由多种因素引起，如原料未搅拌均匀、烘料时间过长、工业温度局部偏高、模具等问题造成的。不仅影响产品的外观，还会降低其性能，甚至对于某些特殊要求的场合，如灯具功能等，产生严重影响。

在当今技术飞速发展下，通过运用3D视觉技术来识别注塑的缺陷，可以保障产品品质，提升产品竞争力，并降低了生产成本，成为了许多企业更有利的选择。

现今的注塑缺陷检测痛点和难点有哪些？

1、人力成本过高：目前，大部分的注塑工件表面检测仍然依靠人工检测。但人工的主观性较强，不同的人在不同的时间，检测结果存在差异，效果不稳定且精度有限。另外，人力成本在逐年的增高，注塑企业开销因此也会增加。

2、生产线速度的挑战：在现代注塑生产线中，产品通常以非常高的速度连续生产。要在这样的生产速度下实现实时缺陷检测，需要高效的图像处理算法和快速的决策机制。这要求检测系统不仅要准确，而且要具备极高的处理速度和稳定性。

3、表面检测难度增加：注塑制品的表面往往具有各种各样的纹理，如：微小的凹凸、纹路或者光泽差异等。这些复杂的表面特征是的缺陷检测变得更加困难。

4、检测材质难度升高：不同材质的注塑品具有不同程度的颜色和透明度，颜色和透明度的变化会影响产品的外观，还可能对缺陷识别造成干扰。

5、数据集收集问题：在注塑形成的过程中，收集高质量的带缺陷样本非常困难，导致难以形成大规模数据集，从而限制深度学习等先进的应用。

目前思普泰克的云盘高速视觉检测机有效地解决了这个问题。

检查流程

1. 图像采集：使用相机、摄像头等设备采集图像数据，作为输入数据进行处理和分析。

2. 图像预处理：对采集的图像数据进行预处理，包括去噪、灰度化、尺度变换等操作，以便后续处理更加准确和高效。

3. 特征提取：通过计算机视觉算法提取图像中的特征，如边缘、角点、纹理等，以便后续的目标检测和识别。

4. 目标检测与识别：利用机器学习、深度学习等技术对提取到的特征进行分析，以识别图像中的目标、物体或特定模式。

5. 目标分类或测量：对识别到的目标进行分类、测量或其他形式的分析，如数量统计、尺寸测量、质量评估等操作。

6. 决策与反馈：基于分析结果做出决策，可以是自动化控制、报警提示、品质判定等操作，并将结果反馈给用户或系统。

检测案例

检测产品

检测内容：缺料、气泡、水口大、毛边、卡珠子、合模线毛边、压伤露铜等。

检测效率：可实现检测每分钟不低于200件。

检测效果

水口大检测

缺胶检测

卡珠子检测