喷嘴视觉检测：分步指南

问题：制造挑战

喷嘴对于计量、涂覆、清洁和冷却至关重要，但会随着使用而退化。即使轻微的磨损或损坏也会扭曲流量、浪费材料并影响产品质量。

• 孔口侵蚀：因磨损而扩大或变形的开口，增加流量并扭曲喷洒模式。
• 腐蚀/点蚀：尖端和座面的材料损失，改变液滴大小和角度。
• 堵塞/碎屑：部分或完全堵塞，导致条纹、喷射或覆盖不完整。
• 裂纹/冲击损坏：因处理不当或清洁造成的碎屑和变形，使分布偏斜。

人眼在眩光、重复和小公差下会迅速疲劳，导致决策不一致和漏检。

解决方案：自动化视觉检测

机器视觉使喷嘴检测客观化。高分辨率图像捕捉尖端、孔口、座面和滤网，因此可以检测到超出人类视力范围的微小侵蚀、缺口和沉积物。

深度学习能学习可接受的制造变化与真正缺陷之间的差异。它一致地标记不良喷洒模式指标和物理损坏，实现主动维护和优化的喷洒系统性能。

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，然后点击保存。

定位每个喷嘴，使孔口、尖端面、座面和任何滤网都可见。保存前确保零件完全在画面内。良好的照明对比度对于突出孔口的内部几何形状至关重要。

步骤2：图像对齐

导航到模板图像。捕获模板，添加+ 矩形区域，并将旋转范围设置为20度。

这标准化了零件的轻微旋转，使下游检测保持锚定在每个喷嘴的相同几何形状上。这对于传送带上方向可能略有变化的喷嘴至关重要。

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，然后点击保存。

在关键区域绘制黄色框，如孔口边缘、尖端面、座面和出现磨损、堵塞或裂纹的喷洒出口。

步骤4：数据标注

将图像标注为良好或不良以训练配方。

使用人工在环审核来确认边缘案例，以便模型学习真实世界的公差并避免误判。这对于区分轻微外观痕迹和功能性损坏尤为重要。

步骤5：创建规则

根据检测类型设置通过/失败逻辑。

定义哪些区域必须通过才能接受喷嘴，并将区域结果组合成最终决定以匹配您的质量标准。例如，如果外壳有划痕，喷嘴可能通过，但如果孔口被侵蚀，则必须立即失败。

关键成果和投资回报

• 减少浪费：磨损喷嘴的过度施用减少，覆盖不良导致的返工减少。
• 更高产量：更快、更一致的决策，无需人工检查的减速。
• 更低维护成本：早期检测磨损和损坏可防止计划外停机和二次故障。