一种点膜视觉检测系统及应用方法技术方案

一种点膜视觉检测系统，包括安装在一起的主体机架、送料传输机构、电气机柜、限位板机构、序列号打印机、缺陷检测CCD、缺陷检测光源、序列号打印机HMI、缺陷打印机、缺陷打印机HMI、缺陷打印光源、缺陷打印检测CCD、视觉检测HMI，还具有数据采集单元、图片储存单元、标记单元、数据比对单元；所述数据采集单元、图片储存单元、标记单元、数据比对单元是安装在视觉检测HMI内的应用软件；一种点膜视觉检测系统的应用方法包括五个步骤。本发明专利技术能自动将成品进行序列号打印、缺陷检测，产品出现缺陷时能经缺陷打印机进行打印标记、并提示工作人员，还能判断产品批号、缺陷打印质量，并在异常时提示工作人员，为提高生产效率和生产质量起到了有利技术支持。利技术支持。利技术支持。

【技术实现步骤摘要】
一种点膜视觉检测系统及应用方法


[0001]本专利技术涉及检测
，特别是一种点膜视觉检测系统及应用方法。

技术介绍

[0002]在抗原检测试剂条(比如试孕纸及具有C、T线的新冠抗原检测产品)生产过程中，由于生产设备等原因，会造成产品存在NC膜(硝酸纤维素膜)划线宽度不符合标准、NC膜上有异物或脏污、组件位置偏移等情况的质量缺陷。为了保证产品的质量，需要技术人员进行质量检测，目前，传统做法是采用人工目检，即在试纸装配完成后安排2到3人进行人工检测，但是，由于实际生产产量较高，该做法存在如下缺点：第一、缺陷具有随机性(无法检测所有产品)，位置、形态变化较多，人工目检漏检率高；第二、技术规范的精度要求0.5mm，人工目检无法做到准确的测量；第三、人工长时间检测容易疲劳，容易出现误差且效率低，检测的同时也容易受主观因素影响。
[0003]抗原试剂条生产制造商们需要在短时间内迅速扩大产能，来满足迅速崛起的市场需求。为了提高抗原试剂的生产效率和保证产品质量，提供一种能够快速实现抗原试剂生产的检测自动化，有效提高生产效率、产品质量、降低人力成本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点膜视觉检测系统，包括主体机架、送料传输机构、电气机柜、限位板机构、序列号打印机、缺陷检测CCD、缺陷检测光源、序列号打印机HMI、缺陷打印机、缺陷打印机HMI、缺陷打印光源、缺陷打印检测CCD、视觉检测HMI，其特征在于，还具有数据采集单元、图片储存单元、标记单元、数据比对单元；所述数据采集单元、图片储存单元、标记单元、数据比对单元是安装在视觉检测HMI内的应用软件单元；所述电气机柜安装在主体机架后端上部，视觉检测HMI、缺陷打印机HMI、序列号打印机HMI安装在电气机柜内；所述缺陷打印检测CCD、缺陷检测CCD分别安装在电气机柜的前部两侧，送料传输机构横向安装在主体机架前上端，限位板机构有两套，两套限位板机构分别安装在送料传输机构的框架右端前后两部；所述序列号打印机、缺陷打印机分别安装在限位板机构左端的框架上、以及框架中部上，缺陷检测光源安装在位于序列号打印机左侧端的电器机柜前端右部下，缺陷打印光源安装在缺陷打印检测CCD侧部；所述数据采集单元能采集缺陷检测CCD、缺陷打印检测CCD拍摄的图像信号；一种点膜视觉检测系统的应用方法，包括如下步骤，A：先将抗原检测试剂条的NC膜划线宽度不符合标准、NC膜上异物及脏污、组件位置偏移，以及打印质量不合格已知故障图片的特征基于人工智能深度学习技术，经标记单元进行数据标注，同时配上与故障图片数据一比一对应的合格产品的图片数据，并将这些数据按照一定比例分为训练集和测试集；B：基于人工智能深度学习技术，针对抗原检测试剂条故障图片特征设计出适合的人工智能深度学习类型；C：用标注过的图片数据对模型进行训练；D：用测试集对基于人工智能深度学习的人工智能平台上、生成的实证模型进行测试其是否正确，测试集生成的数据存入数据比对单元作为比对数据；E：检测中，缺陷检测CCD、缺陷打印检测CCD分别对没有打印以及打印序列后抗原检测试剂条、进行连续拍照并将图片数据经数据采集单元输出到数据比对单元，数据比对单元自动调阅图片储存单元内的图片数据作比对，得出抗原检测试剂条质量是...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘少鹏，刘廷芳，全志海，
申请(专利权)人：无锡英达迈自动化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：