镜头视觉检测：分步指南

问题：制造挑战

精密光学要求微米级的表面完整性一致性。人工检测可能会遗漏间歇性、角度依赖的缺陷，并减慢生产速度。

• 划痕：散射光线并降低MTF的线性磨损。
• 碎屑/边缘裂纹：边缘或倒角上的断裂，在组装过程中会扩展。
• 涂层缺陷：不均匀的AR涂层、彩虹效应、雾化或针孔，改变透射率。
• 污染/颗粒：灰尘、纤维、油污或气泡，产生鬼影和杂散光。

人眼在轮班期间会疲劳，对眩光和角度高度敏感，导致漂移和漏检缺陷。

解决方案：自动化视觉检测

机器视觉提供受控的光学、照明和可重复的测量，优于人工检测。与人工检测相比，它提供一致的检测、高速度和所有班次的客观通过/失败标准。

深度学习超越基于规则的检查，捕捉复杂纹理和细微涂层异常。它学习真实变化，实现强大的存在/缺失检查、缺陷分类和镜头及组件的尺寸验证。

步骤1：图像设置

点击"配置图像"。将物体放入视野。调整"相机设置"获得清晰图像。点击"保存"。

对于镜头，使用漫射穹顶或同轴照明最小化眩光，并使用偏振来抑制反射。保持光轴垂直于表面以获得均匀照明。

步骤2：图像对齐

导航到"模板图像"。捕获模板。添加"+ 矩形"区域。将"旋转范围"设置为20度。

这确保了当镜头以轻微角度到达或在托盘或支架中有旋转变化时的一致配准。

步骤3：检测区域选择

导航到"检测设置"。重命名"检测类型"。点击"+ 添加检测区域"。将黄色框调整到缺陷区域上。点击"保存"。

将黄色框放在关键区域，如清晰孔径、涂层见证标记和发生碎屑的边缘/倒角。

步骤4：数据标注

将图像标注为良好或不良以训练配方。

在边缘案例中保持人工参与，确保模型学习真正的缺陷与可接受的工艺变化。

步骤5：创建规则

根据检测类型设置通过/失败逻辑。

组合不同区域的阈值（例如，清晰孔径比边缘更严格）以匹配您的质量计划。

关键成果和投资回报

• 更高产量：自动化视觉以机器人处理的线速进行检测。
• 减少废品：早期检测划痕、碎屑和涂层缺陷可防止下游返工。
• 一致的质量和可追溯性：客观、可重复的结果支持质量保证和端到端可追溯性。