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拉链机器视觉检测的难点和优势是什么?

2021-08-12 14:59:33 责任编辑: 超级管理员 70

    在谈论拉链头的视觉检测之前。首先,从拉链的发展历史出发,让我们了解它的诞生和演变,以便更好地理解拉链的价值和意义。

  前世,拉链是一个叫贾德森的美国工程师。1893年,他研制出“滑动装置”,并获得专利。这是拉链的最初雏形。直到1913年,瑞典人萨姆巴克改进了这种粗糙的锁定装置,使其成为一种可靠的商品。他的方法是将金属锁定齿连接到柔性轴上。这种拉链的工作原理是每个齿都是一个小挂钩,可以和另一条皮带上一个小齿下面的孔眼相配合。这种拉链非常牢固,只有当滑块滑动打开齿时才能打开。

  早期的拉链最早用于军装。在第一次世界大战期间,美国军队首先订购了大量拉链来为士兵制作衣服。取得了良好的效果,士兵在集结工程中的时间缩短,机动性更快。因此,第一次世界大战后,许多国家的国服用拉链代替纽扣。目前各国军装几乎100%采用拉链结构。只有制服采用按钮模式。拉链可以节省很多战争中穿装备的时间,同时又耐用、隔热、防水。然而,拉链在民间普及较晚,直到1930年才被女性接受,当时拉链被用来代替衣服的纽扣。

  拉链这个名字是在1926年获得的。据报道,一位名叫弗朗科的小说家在一次拉链推介会上根据他的用法说:“一旦你拉它,它就会打开!再拉,就关门了!”拉链的特性解释得非常简洁。所以拉链这个词就诞生了,并且一直沿用至今。

  拉链在现代世界广泛应用于鞋服行业,如男装、运动服、牛仔裤、各种包包和女靴。拉链与我们的生活息息相关,每个人都离不开拉链。拉链基本上是由金属和塑料尼龙制成的。有一定硬度的拉链也基本都是这两种材料做的。近几十年来,随着消费市场的发展,塑料金属拉链成为市场新宠。因此,为了拉链使用的舒适安全,拉链厂家更适合服装设计的整体美感。用硅胶拉金属接头链头完全可以实现。目前很多拉链都采用软拼接技术。这个过程在拉链头外观检查中比较麻烦。由于工艺的增加,检验项目的数量也在增加,所以小批量的小工厂可以通过人工检验来完成。

  随着消费者对服装产品细节要求的不断提高。品牌鞋服厂商不断对其供应商提出新的质量检验要求,传统的人工检验已经不能满足大型拉链厂商的质量控制要求。拉链产品对尺寸和外观精度的要求越来越高。稍有差错就可能与鞋服企业的质量要求不符,甚至影响拉链厂家的品牌声誉,从而影响企业的市场地位和经济效益。在传统的人工检验方法中,已经很难满足新型拉链生产工艺的检验要求。要保证产品的高质量,现代化的检测设备是不可或缺的,而引入自动视觉检测设备是拉链生产中必不可少的选择。拉链厂商及其产业供应链企业赢得市场的长久之道。目前,厂商之间的核心竞争力是产品质量的竞争。

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  视觉检测设备采用机器视觉技术,用机器代替人眼对被检测物体进行测量和判断。该设备用CCD工业相机拍摄硅胶耳机的照片,并将其发送到专门的图像处理系统。根据像素分布、亮度、颜色等信息。图像系统对这些信号进行各种操作,提取目标的特征,然后根据判断结果现场控制设备的动作,不合格的产品将被剔除。整个检测过程实现了、自动分拣、自动下料、自动上料、自动检测,检测工作更加高效快捷。

  在拉链头检查中,目测和筛选设备能检测到什么?

  尺寸:孔的高度、长度、宽度、夹角、内径和外径。

  损坏:直径变形、喷嘴不均匀、毛刺和毛边

  染色:污染,颜色不一致,交叉着色,

  涂层:锌损坏

  图案:缺字缺色

  如今,由于拉链材料分类和测试类别繁多,机器视觉测试很难在一台设备上通用。现在面对这么复杂的目测项目,一般分为两种方式来解决。第一次机器视觉检测是根据产品材质进行分类,同一材质使用同一型号的机器检测设备。第二种方法对上述检测项目进行分类,分离检测项目,使用多台检测设备进行分级检测。

  根据视觉行业多年的数据分析和机器视觉检测在企业的实际使用情况,这两种方法各有优势。第一种可以解决当时企业的测试需求。如果企业后期扩大产品,测试可能会出现问题,需要增加新的机器视觉设备来适应新产品测试。与第二种方法相比,检测精度较低。同时要求多对镜头光源的兼容性和计算机数据运算速度。兼容的电子设备越多,摄像头越高,设备在使用过程中出现问题的可能性就越大,维修也就越困难。其次,根据检验项目进行分类机器视觉检验,通过项目检验目的试验,对2-3台设备进行类型检验筛选,每台设备完成自己的检验项目,进行分级检验。该方法不仅检测准确,而且与材料变化兼容性强,设备使用维护更简单方便。但是,初始投资略大于第一种投资,但从企业发展的角度来看,第二种方式属于可持续增长投资。品牌鞋服厂家对拉链质量要求严格,工业配件生产越来越精细,标准越来越高,所以检验工作必须执行高标准。传统的人工检测方法,无论速度还是效率,都难以跟上大规模生产的需要。检测结果易受工人情绪和精力的影响,误检、漏检率高。

  机器视觉检测设备用于外观缺陷的实时在线自动检测,稳定、可靠、快速、高效。此外,缺陷类型的统计分析可以指导生产参数的调整,提高产品质量。机器视觉检测已经成为很多一线零部件厂商的质量检测标准。