CN117250203A - 一种石墨卷材检测方法与系统 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及石墨卷材检测技术领域，提供一种石墨卷材检测方法与系统，通过在石墨卷材生产工艺制程压延机将石墨卷材送料进视觉检测系统的检测区时，控制视觉检测系统对石墨卷材表面进行拍摄取图；视觉检测系统同步使用暗场透光、反射明场以及反射暗场三个不同光学成像技术成像，再通过从视觉检测系统一次性获取三个不同光学成像技术的图像进行图像裁剪，以得到暗场透光图、反射明场图以及反射暗场图输入利用AI算法训练好的缺陷检测模型做外观缺陷检测，通过缺陷检测模型的外观缺陷检测后提取缺陷特征数据，并根据缺陷特征数据进行缺陷的质量评估，输出缺陷检测结果，提升石墨卷材缺陷检测的检测效率和检测结果的稳定性。
Description
技术领域
本申请属于石墨卷材检测技术领域，尤其涉及一种石墨卷材检测方法与系统。
背景技术
石墨卷材有很多类型，分成软性石石墨卷材、高纯度石石墨卷材、高碳钢石石墨卷材、平板显示屏专用型石墨卷材等。石墨卷材作为一种新型材料，具备很好的传热性。但同时石墨卷材的表面光滑，具有高反光等特性，而且在石墨卷材的生产中，生产工艺制程速度快，导致石墨卷材的缺陷表露不清晰，表面缺陷检测时不易进行特征提取，以致表面缺陷检测成功率低。现有技术中，针对高反光石墨卷材的表面缺陷检测，主要通过人工完成，人工检测效率低，易出错，检测结果不稳定。
综上所述，现有石墨卷材的表面缺陷检测技术存在效率低、易出错，检测结果不稳定等技术问题。
发明内容
针对上述现有技术存在的不足，本申请提供一种石墨卷材检测方法与系统，以提升石墨卷材缺陷检测的检测效率和检测结果的稳定性。
第一方面，本申请提供一种石墨卷材检测方法，包括：
在石墨卷材生产工艺制程压延机将石墨卷材送料进视觉检测系统的检测区时，控制所述视觉检测系统对所述石墨卷材表面进行拍摄取图；所述视觉检测系统以来料石墨卷材的中心为基准，往石墨卷材的两侧架设，以覆盖所述石墨卷材的全部待检区域；所述视觉检测系统同步使用暗场透光、反射明场以及反射暗场三个不同光学成像技术成像；
从所述视觉检测系统一次性获取所述三个不同光学成像技术的图像进行图像裁剪，以得到暗场透光图、反射明场图以及反射暗场图输入利用AI算法训练好的缺陷检测模型做外观缺陷检测；
通过所述缺陷检测模型的外观缺陷检测后提取缺陷特征数据，并根据所述缺陷特征数据进行缺陷的质量评估，输出缺陷检测结果。
进一步，石墨卷材检测方法，还包括：
在将所述反射明场图和所述反射暗场图输入所述缺陷检测模型做外观缺陷检测前，对所述反射明场图和所述反射暗场图进行图像增强处理。
进一步，石墨卷材检测方法，还包括：
在将所述暗场透光图、所述反射明场图和所述反射暗场图输入所述缺陷检测模型做外观缺陷检测的同时，对所述暗场透光图进行纠偏检测，并将纠偏检测得到的偏移量进行输出。
进一步，根据所述缺陷特征数据进行缺陷的质量评估，输出缺陷检测结果，包括：
根据所述缺陷特征数据进行缺陷的质量评估，如果质量评估合格，则输出质量评估合格的缺陷检测结果，继续送料检测并收卷合格的石墨卷材；如果质量评估不合格，输出质量评估不合格的缺陷检测结果，并依照生产流程需求，设定停机复判或切膜接膜继续生产。
进一步，所述质量评估合格的缺陷检测结果或所述质量评估不合格的缺陷检测结果输出至显示屏人机操作界面实时显示。
进一步，石墨卷材检测方法，还包括：储存所述暗场透光图、所述反射明场图、所述反射暗场图以及所述缺陷检测结果，并连接MES系统上传存储数据至客户端服务器；
通过大数据做所述石墨卷材的缺陷统计分析或良率分析，并将分析结果反馈给生产端做制程管理预警。
进一步，所述石墨卷材通过安装所述视觉检测系统的结构电控机构支撑、收放并导正，所述结构电控机构能对所述视觉检测系统进行调试，并能同步所述视觉检测系统取图，记录所述石墨卷材的米数。
进一步，视觉检测系统包括工业相机、光源与光源控制器；所述工业相机设置于所述光源的上方，所述光源与所述光源控制器信号连接；所述结构电控机构包括相机微调机构和光源微调机构，所述相机微调机构和所述光源微调机构用于微调所述工业相机和所述光源的角度和位置。
进一步，所述结构电控机构包括机加件、滚轮机构以及编码器；所述机加件位于所述滚轮机构的一侧；所述编码器与所述工业相机信号连接，用于同步触发所述工业相机拍摄取图，记录所述石墨卷材走行米数；所述机加件安装所述工业相机、所述光源与所述光源控制器，所述相机微调机构和光源微调机构设置于所述机加件上；所述滚轮机构用于支撑、收放并导正所述石墨卷材。其中，所述滚轮机构包括收/放卷滚筒和不锈钢气胀夹头，所述不锈钢气胀夹头连接所述收/放卷滚筒，以调整固定所述收/放料滚筒；所述滚轮机构包括支撑轮，所述支撑轮用于支撑所述石墨卷材并维持张力；所述滚轮机构包括不锈钢或包胶轮，所述不锈钢或包胶轮搭配纠偏传感器，以导正所述石墨卷材走行。
第二方面，本申请提供一种石墨卷材检测系统，包括：
主控制器，运行上述任一项所述的石墨卷材检测方法；
生产工艺制程压延机，用于将石墨卷材送料进视觉检测系统的检测区；
视觉检测系统，以来料石墨卷材的中心为基准，往石墨卷材的两侧架设，以覆盖所述石墨卷材的全部待检区域；所述视觉检测系统与所述主控制器通信连接，同步使用暗场透光、反射明场以及反射暗场三个不同光学成像技术成像；
结构电控机构，用于安装所述视觉检测系统，支撑、收放并导正所述石墨卷材，所述结构电控机构能对所述视觉检测系统进行调试，并能同步所述视觉检测系统取图，记录所述石墨卷材的米数。
本申请与现有技术相比，其有益效果如下：
本申请提供一种石墨卷材检测方法与系统，通过在石墨卷材生产工艺制程压延机将石墨卷材送料进视觉检测系统的检测区时，控制所述视觉检测系统对所述石墨卷材表面进行拍摄取图；所述视觉检测系统以来料石墨卷材的中心为基准，往石墨卷材的两侧架设，以覆盖所述石墨卷材的全部待检区域；所述视觉检测系统同步使用暗场透光、反射明场以及反射暗场三个不同光学成像技术成像，再通过从所述视觉检测系统一次性获取所述三个不同光学成像技术的图像进行图像裁剪，以得到暗场透光图、反射明场图以及反射暗场图输入利用AI算法训练好的缺陷检测模型做外观缺陷检测，通过所述缺陷检测模型的外观缺陷检测后提取缺陷特征数据，并根据所述缺陷特征数据进行缺陷的质量评估，输出缺陷检测结果，提升石墨卷材缺陷检测的检测效率和检测结果的稳定性。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分，本领域技术人员应该理解的是，这些附图未必是按比例绘制的，在附图中：
图1是本申请石墨卷材检测方法的一种流程示意图；
图2是本申请视觉检测系统的一种架构示意图；
图3是本申请石墨卷材检测系统的一种架构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
实施例一
参见图1-图3，本实施例提供一种石墨卷材检测方法，包括以下步骤：
S101、在石墨卷材生产工艺制程压延机将石墨卷材送料进视觉检测系统的检测区时，控制所述视觉检测系统对所述石墨卷材表面进行拍摄取图；所述视觉检测系统以来料石墨卷材的中心为基准，往石墨卷材的两侧架设，以覆盖所述石墨卷材的全部待检区域；所述视觉检测系统同步使用暗场透光、反射明场以及反射暗场三个不同光学成像技术成像；
S102、从所述视觉检测系统一次性获取所述三个不同光学成像技术的图像进行图像裁剪，以得到暗场透光图、反射明场图以及反射暗场图输入利用AI算法训练好的缺陷检测模型做外观缺陷检测；
S103、通过所述缺陷检测模型的外观缺陷检测后提取缺陷特征数据，并根据所述缺陷特征数据进行缺陷的质量评估，输出缺陷检测结果。
需要说明的是，本实施例中，通过在石墨卷材生产工艺制程压延机将石墨卷材送料进视觉检测系统的检测区时，控制所述视觉检测系统对所述石墨卷材表面进行拍摄取图；所述视觉检测系统以来料石墨卷材的中心为基准，往石墨卷材的两侧架设，以覆盖所述石墨卷材的全部待检区域；所述视觉检测系统同步使用暗场透光、反射明场以及反射暗场三个不同光学成像技术成像，再通过从所述视觉检测系统一次性获取所述三个不同光学成像技术的图像进行图像裁剪，以得到暗场透光图、反射明场图以及反射暗场图输入利用AI算法训练好的缺陷检测模型做外观缺陷检测，通过所述缺陷检测模型的外观缺陷检测后提取缺陷特征数据，并根据所述缺陷特征数据进行缺陷的质量评估，输出缺陷检测结果，提升石墨卷材缺陷检测的检测效率和检测结果的稳定性。
需要说明的是，外观检测能够发现异物、污点、瑕疵、缺陷等，防止不良品的流出，人工目视检测存在精度极限。全数检测则不光耗费人工和成本，还会因个人差导致精度偏差和人为错误，检测结果的稳定性无法得到保障。另外，细微的瑕疵及污点等难以被发现，要维持品质，必须借助显微镜等工具，实施放大检测。点数较少时，还能离线进行显微镜检测，但要检测成千上万点时，则需要投入庞大的劳力，导致生产效率大幅降低。而通过本实施例的石墨卷材检测方法，在生产线上可实施全检，大幅提高检测效率，检测安全、可靠、稳定、精确，缺陷发现和排除及时。而且可以缩短检测的时间、降低生产的成本、降低产品不良率、降低报废与重做以及降低人为的误差。
还需要说明的是，本实施例中，所述视觉检测系统同步使用暗场透光、反射明场以及反射暗场三个不同光学成像技术成像，因此可以从所述视觉检测系统一次性获取所述三个不同光学成像技术的图像进行图像裁剪，以得到暗场透光图、反射明场图以及反射暗场图输入利用AI算法训练好的缺陷检测模型做外观缺陷检测，从而满足依照缺陷种类检出过杀/漏检率要求、缺陷精度要求与缺陷分类的要求。
在一些改进实施例中，AI算法训练好的缺陷检测模型做外观缺陷检测包括：有感闪电纹、无感闪电纹、有感划伤、无感划伤、凹点、凸点、分层、孔洞、裂纹、纤维纹、脏污、异物以及压印检测。
在一些优选实施例中，石墨卷材检测方法，还包括：在将所述反射明场图和所述反射暗场图输入所述缺陷检测模型做外观缺陷检测前，对所述反射明场图和所述反射暗场图进行图像增强处理。
需要说明的是，在将所述反射明场图和所述反射暗场图输入所述缺陷检测模型做外观缺陷检测前，对所述反射明场图和所述反射暗场图进行图像增强处理，可以提高图像的对比度、锐化细节，减少噪声等，从而使图像的质量得到提高。增强处理过的图像更容易揭示出石墨卷材的缺陷，从而提高AI缺陷检测模型的准确性。通过图像增强，可以降低由图像本身的质量问题带来的检测误差，从而得到更稳定的检测结果。
在一些优选实施例中，石墨卷材检测方法，还包括：在将所述暗场透光图、所述反射明场图和所述反射暗场图输入所述缺陷检测模型做外观缺陷检测的同时，对所述暗场透光图进行纠偏检测，并将纠偏检测得到的偏移量进行输出。
需要说明的是，纠偏检测可以确保图像对齐或位于正确的位置，从而减少由于图像偏移导致的检测误差。同时，纠偏检测及其输出的偏移量可以用于自动调整视觉系统的配置，使其更精确地对准石墨卷材，从而提高整个检测流程的自动化程度。另外。输出的偏移量可以为操作人员或系统提供额外的反馈，帮助了解图像的实时状态，以及是否需要进行进一步的调整。
在一些优选实施例中，根据所述缺陷特征数据进行缺陷的质量评估，输出缺陷检测结果，包括：根据所述缺陷特征数据进行缺陷的质量评估，如果质量评估合格，则输出质量评估合格的缺陷检测结果，继续送料检测并收卷合格的石墨卷材；如果质量评估不合格，输出质量评估不合格的缺陷检测结果，并依照生产流程需求，设定停机复判或切膜接膜继续生产。优选地，所述质量评估合格的缺陷检测结果或所述质量评估不合格的缺陷检测结果输出至显示屏人机操作界面实时显示。
需要说明的是，本实施例中，根据缺陷的质量评估结果，自动决定下一步的操作，无论是继续生产还是采取其他措施。对于合格的石墨卷材，可以迅速进行下一步的处理，提高生产效率。对于不合格的卷材，系统可以及时采取措施，确保生产出的产品质量。通过人机操作界面的实时显示，操作人员可以迅速了解生产过程中的质量状况，并据此做出相应的操作决策。
在一些优选实施例中，石墨卷材检测方法，还包括：储存所述暗场透光图、所述反射明场图、所述反射暗场图以及所述缺陷检测结果，并连接MES系统上传存储数据至客户端服务器；通过大数据做所述石墨卷材的缺陷统计分析或良率分析，并将分析结果反馈给生产端做制程管理预警。
需要说明的是，本实施例中，连接MES系统，可以实现数据的快速交互和存储，确保数据的完整性和安全性。利用大数据技术，对大量的生产数据进行处理和分析，可以揭示生产过程中的规律和问题。将分析结果应用到实际的生产管理中，可以实现生产过程的实时监控和预警。
在一些优选实施例中，所述石墨卷材通过安装所述视觉检测系统的结构电控机构支撑、收放并导正，所述结构电控机构能对所述视觉检测系统进行调试，并能同步所述视觉检测系统取图，记录所述石墨卷材的米数。视觉检测系统可以包括工业相机、光源与光源控制器；所述工业相机设置于所述光源的上方，所述光源与所述光源控制器信号连接；所述结构电控机构包括相机微调机构和光源微调机构，所述相机微调机构和所述光源微调机构用于微调所述工业相机和所述光源的角度和位置。
参见图2，在一些改进实施例中，所述光源包括呈三角分布的第3光源603、第1光源601以及第2光源602，所述第3光源603、所述第1光源601、所述第2光源602以及所述工业相机604的位置和角度按照预设布局方式布局，所述预设布局方式包括位置布局和角度布局；所述位置布局为：所述第3光源603和所述第1光源601位于所述石墨卷材的上侧，所述第2光源602位于所述石墨卷材的下侧，所述工业相机604位于所述第3光源603和所述第1光源601的上方；所述第3光源603的最底端与所述石墨卷材的上侧相距第一高度，所述第1光源601的最底端与所述石墨卷材的上侧相距第二高度，所述第2光源602的最顶端与所述石墨卷材的下侧相距第三高度，所述第一高度小于所述第二高度，所述第二高度等于所述第三高度；所述工业相机604的最底端与所述石墨卷材的上侧相距第四高度，所述第四高度大于所述第二高度。优选地，所述第一高度为20±10㎜，所述第二高度和所述第三高度为30±10㎜，所述第四高度为310±10㎜。
所述角度布局为：所述工业相机604的镜头605的方向与竖直方向的夹角为第一锐角，所述第3光源603照射所述石墨卷材的上侧表面的光路方向与竖直方向的夹角为第二锐角，所述第1光源601照射所述石墨卷材的上侧表面的光路方向与竖直方向的夹角为第三锐角，所述第2光源602照射所述石墨卷材的下侧表面的光路方向与竖直方向的夹角为第四锐角；所述第一锐角的角度与所述第四锐角的角度相同，所述第二锐角的角度小于所述第三锐角，所述第一锐角的角度小于所述第二锐角；优选地，所述第一锐角的角度与所述第四锐角的角度均为25°，所述第二锐角的角度为45°，所述第三锐角的角度为71°。
需要说明的是，本实施例中，通过位置布局和角度布局，可以提升石墨卷材的成像精度。
在一些优选实施例中，所述结构电控机构包括机加件、滚轮机构以及编码器；所述机加件位于所述滚轮机构的一侧；所述编码器与所述工业相机信号连接，用于同步触发所述工业相机拍摄取图，记录所述石墨卷材走行米数；所述机加件安装所述工业相机、所述光源与所述光源控制器，所述相机微调机构和光源微调机构设置于所述机加件上；所述滚轮机构用于支撑、收放并导正所述石墨卷材。优选地，所述滚轮机构包括收/放卷滚筒和不锈钢气胀夹头，所述不锈钢气胀夹头连接所述收/放卷滚筒，以调整固定所述收/放料滚筒；所述滚轮机构包括支撑轮，所述支撑轮用于支撑所述石墨卷材并维持张力；所述滚轮机构包括不锈钢或包胶轮，所述不锈钢或包胶轮搭配纠偏传感器，以导正所述石墨卷材走行。
实施例二
参见图1-图3，本实施例提供一种石墨卷材检测系统，包括：
主控制器，运行上述任一实施例所述的石墨卷材检测方法；
生产工艺制程压延机，用于将石墨卷材送料进视觉检测系统的检测区；
视觉检测系统，以来料石墨卷材的中心为基准，往石墨卷材的两侧架设，以覆盖所述石墨卷材的全部待检区域；所述视觉检测系统与所述主控制器通信连接，同步使用暗场透光、反射明场以及反射暗场三个不同光学成像技术成像；
结构电控机构，用于安装所述视觉检测系统，支撑、收放并导正所述石墨卷材，所述结构电控机构能对所述视觉检测系统进行调试，并能同步所述视觉检测系统取图，记录所述石墨卷材的米数。
本实施例中，通过在石墨卷材生产工艺制程压延机将石墨卷材送料进视觉检测系统的检测区时，控制所述视觉检测系统对所述石墨卷材表面进行拍摄取图；所述视觉检测系统以来料石墨卷材的中心为基准，往石墨卷材的两侧架设，以覆盖所述石墨卷材的全部待检区域；所述视觉检测系统同步使用暗场透光、反射明场以及反射暗场三个不同光学成像技术成像，再通过从所述视觉检测系统一次性获取所述三个不同光学成像技术的图像进行图像裁剪，以得到暗场透光图、反射明场图以及反射暗场图输入利用AI算法训练好的缺陷检测模型做外观缺陷检测，通过所述缺陷检测模型的外观缺陷检测后提取缺陷特征数据，并根据所述缺陷特征数据进行缺陷的质量评估，输出缺陷检测结果，提升石墨卷材缺陷检测的检测效率和检测结果的稳定性。
需要说明的是，外观检测能够发现异物、污点、瑕疵、缺陷等，防止不良品的流出，人工目视检测存在精度极限。全数检测则不光耗费人工和成本，还会因个人差导致精度偏差和人为错误，检测结果的稳定性无法得到保障。另外，细微的瑕疵及污点等难以被发现，要维持品质，必须借助显微镜等工具，实施放大检测。点数较少时，还能离线进行显微镜检测，但要检测成千上万点时，则需要投入庞大的劳力，导致生产效率大幅降低。而通过本实施例的石墨卷材检测方法，在生产线上可实施全检，大幅提高检测效率，检测安全、可靠、稳定、精确，缺陷发现和排除及时。而且可以缩短检测的时间、降低生产的成本、降低产品不良率、降低报废与重做以及降低人为的误差。
还需要说明的是，本实施例中，所述视觉检测系统同步使用暗场透光、反射明场以及反射暗场三个不同光学成像技术成像，因此可以从所述视觉检测系统一次性获取所述三个不同光学成像技术的图像进行图像裁剪，以得到暗场透光图、反射明场图以及反射暗场图输入利用AI算法训练好的缺陷检测模型做外观缺陷检测，从而满足依照缺陷种类检出过杀/漏检率要求、缺陷精度要求与缺陷分类的要求。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种石墨卷材检测方法，其特征在于，包括：
在石墨卷材生产工艺制程压延机将石墨卷材送料进视觉检测系统的检测区时，控制所述视觉检测系统对所述石墨卷材表面进行拍摄取图；所述视觉检测系统以来料石墨卷材的中心为基准，往石墨卷材的两侧架设，以覆盖所述石墨卷材的全部待检区域；所述视觉检测系统同步使用暗场透光、反射明场以及反射暗场三个不同光学成像技术成像；
从所述视觉检测系统一次性获取所述三个不同光学成像技术的图像进行图像裁剪，以得到暗场透光图、反射明场图以及反射暗场图输入利用AI算法训练好的缺陷检测模型做外观缺陷检测；
通过所述缺陷检测模型的外观缺陷检测后提取缺陷特征数据，并根据所述缺陷特征数据进行缺陷的质量评估，输出缺陷检测结果。
2.如权利要求1所述的石墨卷材检测方法，其特征在于，还包括：
在将所述反射明场图和所述反射暗场图输入所述缺陷检测模型做外观缺陷检测前，对所述反射明场图和所述反射暗场图进行图像增强处理。
3.如权利要求1所述的石墨卷材检测方法，其特征在于，还包括：
在将所述暗场透光图、所述反射明场图和所述反射暗场图输入所述缺陷检测模型做外观缺陷检测的同时，对所述暗场透光图进行纠偏检测，并将纠偏检测得到的偏移量进行输出。
4.如权利要求1所述的石墨卷材检测方法，其特征在于，根据所述缺陷特征数据进行缺陷的质量评估，输出缺陷检测结果，包括：
根据所述缺陷特征数据进行缺陷的质量评估，如果质量评估合格，则输出质量评估合格的缺陷检测结果，继续送料检测并收卷合格的石墨卷材；如果质量评估不合格，输出质量评估不合格的缺陷检测结果，并依照生产流程需求，设定停机复判或切膜接膜继续生产。
5.如权利要求4所述的石墨卷材检测方法，其特征在于，所述质量评估合格的缺陷检测结果或所述质量评估不合格的缺陷检测结果输出至显示屏人机操作界面实时显示。
6.如权利要求1所述的石墨卷材检测方法，其特征在于，还包括：
储存所述暗场透光图、所述反射明场图、所述反射暗场图以及所述缺陷检测结果，并连接MES系统上传存储数据至客户端服务器；
通过大数据做所述石墨卷材的缺陷统计分析或良率分析，并将分析结果反馈给生产端做制程管理预警。
7.如权利要求1-6任一项所述的石墨卷材检测方法，其特征在于，所述石墨卷材通过安装所述视觉检测系统的结构电控机构支撑、收放并导正，所述结构电控机构能对所述视觉检测系统进行调试，并能同步所述视觉检测系统取图，记录所述石墨卷材的米数。
8.如权利要求7所述的石墨卷材检测方法，其特征在于，视觉检测系统包括工业相机、光源与光源控制器；所述工业相机设置于所述光源的上方，所述光源与所述光源控制器信号连接；所述结构电控机构包括相机微调机构和光源微调机构，所述相机微调机构和所述光源微调机构用于微调所述工业相机和所述光源的角度和位置。
9.如权利要求7所述的石墨卷材检测方法，其特征在于，所述结构电控机构包括机加件、滚轮机构以及编码器；所述机加件位于所述滚轮机构的一侧；所述编码器与所述工业相机信号连接，用于同步触发所述工业相机拍摄取图，记录所述石墨卷材走行米数；所述机加件安装所述工业相机、所述光源与所述光源控制器，所述相机微调机构和光源微调机构设置于所述机加件上；所述滚轮机构用于支撑、收放并导正所述石墨卷材。
10.一种石墨卷材检测系统，其特征在于，包括：
主控制器，运行如权利要求1-9任一项所述的石墨卷材检测方法；
生产工艺制程压延机，用于将石墨卷材送料进视觉检测系统的检测区；
视觉检测系统，以来料石墨卷材的中心为基准，往石墨卷材的两侧架设，以覆盖所述石墨卷材的全部待检区域；所述视觉检测系统与所述主控制器通信连接，同步使用暗场透光、反射明场以及反射暗场三个不同光学成像技术成像；
结构电控机构，用于安装所述视觉检测系统，支撑、收放并导正所述石墨卷材，所述结构电控机构能对所述视觉检测系统进行调试，并能同步所述视觉检测系统取图，记录所述石墨卷材的米数。
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Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008249568A (ja) * | 2007-03-30 | 2008-10-16 | Fujifilm Corp | 外観検査装置 |
| CN101473218A (zh) * | 2006-05-12 | 2009-07-01 | 康宁股份有限公司 | 用于表征透明基底中的缺陷的装置和方法 |
| CN101988907A (zh) * | 2010-09-16 | 2011-03-23 | 无锡动视科技有限公司 | 一种卷材表面检测用的图像处理系统 |
| CN105259189A (zh) * | 2015-10-21 | 2016-01-20 | 凌云光技术集团有限责任公司 | 玻璃的缺陷成像系统和方法 |
| CN106885810A (zh) * | 2017-03-27 | 2017-06-23 | 永道无线射频标签(扬州)有限公司 | 一种rfid标签自动光学检测的光源配置方法 |
| CN108108768A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-01 | 清华大学 | 基于卷积神经网络的光伏玻璃缺陷分类方法及装置 |
| CN111006608A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-04-14 | 湖南科创信息技术股份有限公司 | 透明板材通孔视觉检测系统及方法 |
| CN112557408A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-03-26 | 中科慧远视觉技术(北京)有限公司 | 频闪阶梯照明缺陷检测系统 |
| CN113155862A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-07-23 | 恒美光电股份有限公司 | 一种偏光膜卷材良率的模拟方法 |
| CN114324372A (zh) * | 2021-12-21 | 2022-04-12 | 苏州凌云视界智能设备有限责任公司 | 一种不锈钢卷材外观检测装置 |
| CN116030002A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-04-28 | 凌云光技术股份有限公司 | 一种基于高动态技术的图像缺陷分类方法及系统 |
| CN116256373A (zh) * | 2023-05-15 | 2023-06-13 | 南京华视智能科技有限公司 | 一种钙钛矿电池薄膜表面缺陷检测的方法 |
-
2023
- 2023-11-10 CN CN202311491336.8A patent/CN117250203A/zh active Pending
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101473218A (zh) * | 2006-05-12 | 2009-07-01 | 康宁股份有限公司 | 用于表征透明基底中的缺陷的装置和方法 |
| JP2008249568A (ja) * | 2007-03-30 | 2008-10-16 | Fujifilm Corp | 外観検査装置 |
| CN101988907A (zh) * | 2010-09-16 | 2011-03-23 | 无锡动视科技有限公司 | 一种卷材表面检测用的图像处理系统 |
| CN105259189A (zh) * | 2015-10-21 | 2016-01-20 | 凌云光技术集团有限责任公司 | 玻璃的缺陷成像系统和方法 |
| CN106885810A (zh) * | 2017-03-27 | 2017-06-23 | 永道无线射频标签(扬州)有限公司 | 一种rfid标签自动光学检测的光源配置方法 |
| CN108108768A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-01 | 清华大学 | 基于卷积神经网络的光伏玻璃缺陷分类方法及装置 |
| CN111006608A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-04-14 | 湖南科创信息技术股份有限公司 | 透明板材通孔视觉检测系统及方法 |
| CN112557408A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-03-26 | 中科慧远视觉技术(北京)有限公司 | 频闪阶梯照明缺陷检测系统 |
| CN113155862A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-07-23 | 恒美光电股份有限公司 | 一种偏光膜卷材良率的模拟方法 |
| CN114324372A (zh) * | 2021-12-21 | 2022-04-12 | 苏州凌云视界智能设备有限责任公司 | 一种不锈钢卷材外观检测装置 |
| CN116030002A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-04-28 | 凌云光技术股份有限公司 | 一种基于高动态技术的图像缺陷分类方法及系统 |
| CN116256373A (zh) * | 2023-05-15 | 2023-06-13 | 南京华视智能科技有限公司 | 一种钙钛矿电池薄膜表面缺陷检测的方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 刘吉乔 等: "基于机器视觉的带式输煤机智能纠偏系统设计", 《科技与创新》, no. 17, 30 September 2023 (2023-09-30), pages 48 - 50 * |
| 王新雨 等: "基于视觉纠偏算法的阻镀漆喷涂机器人研制", 《天津理工大学学报》, vol. 39, no. 4, 31 August 2023 (2023-08-31), pages 26 - 31 * |
| 石文斌 等: "基于机器视觉的位置自动调整系统", 《中国科技期刊数据库》, 4 October 2016 (2016-10-04), pages 111 * |
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