AI 视觉裁片检测设备

在线检测，不打断生产

裁片在输送或工位上完成成像，不需要单独搬运到离线检台。

AI 缺陷识别

用深度学习处理划痕、褶皱、跳线这类规则难以穷举的缺陷形态。

多缺陷类型并行

同一工位可同时判定污渍、色差、破损、孔洞、异物等多种缺陷。

判定标准可调

按缺陷类型、按区域分别设置灵敏度，兼顾漏检与过杀。

自动剔除与标记

判为 NG 的裁片自动分拣或标记位置，减少后道返工。

数据留痕

检测图像与结果存档，支持按批次、时间、缺陷类型回查。

纺织类裁片

针织、梭织、牛仔、网布等面料裁片，重点在色差与织疵

皮革类裁片

真皮、PU 人造革、超纤等，重点在划伤、破损与色差

复合与功能材料裁片

TPU 复合、氯丁橡胶、防护复合材料，重点在脱层与异物

片状泡沫与缓冲材料

泡棉、EVA、EPE 等，重点在孔洞、缺角与压痕

工业相机

按视野与最小缺陷尺寸选面阵或线阵；连续走料的卷材类通常用线扫相机

• 面阵相机：定拍、单张、间歇送料场景
• 线扫相机：连续走料、幅面宽、需要等间距成像的场景
• 像素当量按「最小可分辨缺陷 ÷ 期望像素数」反推，而不是先定相机

镜头

决定视野、畸变与景深；精密测量类需要远心镜头

• 普通工业镜头：成本低，适合外观检测
• 低畸变镜头：适合大幅面、边缘也要判定的场景
• 远心镜头：适合孔径、轮廓、尺寸测量
• 景深要与材料起伏、工装重复定位精度匹配

光源与打光

柔性材料的缺陷能不能拍出来，八成取决于打光

• 漫射光：均匀照明，适合色差、污渍类
• 低角度光：突出划痕、压痕、褶皱等凹凸
• 背光/透射光：突出孔洞、破损、缺料
• 同轴光/条纹光：抑制反光，适合带涂层或高反光表面

控制器与工控

算法运行、结果输出与产线联动的载体

• 工业计算机或视觉控制器运行算法
• 光源控制器实现亮度调节、频闪同步
• 与 PLC 交互完成联锁、报警、剔除

模板匹配与定位

先定位再判定。所有缺陷判定都建立在稳定的坐标系上。

• 形状匹配 / 灰度匹配：稳定性好，适合固定工位
• 对位后再做区域切分，避免位置漂移带来误判

Blob 与形态学分析

适合污渍、孔洞、异物这类与背景有明显灰度/颜色差异的缺陷

• 阈值分割 → 连通域统计 → 按面积/长宽/圆度判定
• 对光照稳定性要求高，需要光源与工装配合

边缘与轮廓测量

适合尺寸、轮廓、孔位、间距类判定

• 亚像素边缘提取，得到轮廓点集
• 拟合直线/圆/弧，计算长度、直径、角度、位置度

深度学习（分类 / 检测 / 分割）

适合划痕、褶皱、跳线这类形态多变、规则不好写的缺陷

• 缺陷形态不规则时，规则算法很难穷举
• 需要 OK / NG 样本训练，样本数量与覆盖度决定上限
• 可做像素级分割，输出缺陷长、宽、面积、位置

单件记录

每一件的判定结果、缺陷类型、缺陷位置与时间戳入库

• 支持按时间、批次、缺陷类型检索
• NG 图像可留存供复判

批次与配方

不同产品对应不同配方，换型时调用，减少人工调参

• 配方保存检测区域、阈值、算法参数

产线数据对接

与 MES / 上位系统交换检测数据

• 输出合格率、缺陷分布等统计
• 接口方式以现场系统为准