3D-visionsdataanalys vid visuell inspektion inkluderar i första hand följande steg:
1. Datainsamling:
Med hjälp av 3D-kameror eller -sensorer, som linjelaserprofilsensorer och strukturerade ljuskameror, skannas målobjektet för att erhålla dess tre-dimensionella formdata. Dessa data inkluderar bredd, höjd, volym och detaljerad information om ytojämnheter, sprickor etc.
Hur analyseras 3D-syndata vid visuell inspektion?
2. Dataförbehandling:
Den inhämtade tre-dimensionella informationen är förbehandlad, t.ex. denoisering och filtrering, för att förbättra datakvaliteten. Detta säkerställer fullständigheten och konsistensen av data, vilket ger en korrekt grund för efterföljande analys.
3. Databearbetning och analys:
Avancerade bildbehandlingstekniker och intelligenta algoritmer, som 3D-punktmolnsegmentering och AI-djupinlärning, används för att utföra en-djupgående analys av de tre-dimensionella data. Dessa tekniker kan identifiera defekta egenskaper hos målobjektet, såsom skador, bucklor, utsprång och sprickor.
4. Defektidentifiering och klassificering:
Genom att jämföra med förinställda defektmodeller eller standarddata identifieras defekter i målobjektet automatiskt och de identifierade defekterna klassificeras och klassificeras. Det här steget underlättar efterföljande bearbetning och{1}}beslut.
5. Resultatutdata och feedback:
Detekteringsresultaten matas ut i form av 3D-bilder, rapporter eller larmsignaler för referens av produktionspersonal eller automatiserade system. Baserat på detekteringsresultaten kan produktionsprocessen automatiskt justeras eller nödvändiga ingrepp göras för att säkerställa produktkvaliteten.
6. Datavisualisering (valfritt):
Med hjälp av 3D-grafik, såsom 3D-spridningsdiagram, 3D-stapeldiagram och 3D-ytplots, visas de rumsliga förhållandena och trenderna för data intuitivt. Detta hjälper produktionspersonal att bättre förstå detekteringsresultaten och datadistributionen.
3D-visionsdataanalys vid visuell inspektion är en komplex och noggrann process som involverar en omfattande tillämpning av flera steg och tekniker. Genom dessa steg kan defekter i målobjektet identifieras exakt, vilket ger starkt stöd för produktkvalitetskontroll.