一种基于机器视觉AI的铝锭外观缺陷检测系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于机器视觉AI的铝锭外观缺陷检测系统，包括MCU；所述MCU连接控制有相机，相机对准铝锭铸造车间生产线安装；相机通信连接至图像预处理，图像预处理通信连接至图像识别，图像识别通信连接至MCU；在相机旁还安装有光源驱动，光源驱动由MCU连接控制；MCU还连接控制有在线剔除系统；图像预处理从相机中获取图像对图像进行预处理，将经处理的图像实时发送至图像识别。本发明专利技术可通过工业相机采集铸造生产线上的铝锭外观图片，传送到控制器，图像经过识别、处理，反馈给模型算法库，通过不断训练，识别出异常铝锭块,通过在线剔除系统分拣出异常铝锭块，实现降低工人工作强度，改善作业环境，提高铝锭缺陷检测效率和质量水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于机器视觉ai的铝锭外观缺陷检测系统，属于铝锭外观质量检测。

技术介绍

1、铝锭是一种工业原料，按国家标准(gb/t 1196-2008)应叫“重熔用铝锭”，是用氧化铝-冰晶石通过电解法生产出铝液，再通过浇铸得到铝锭。根据国家标准重熔用铝锭的外观质量应满足：铝锭应呈银白色；铝锭表面应整洁，无较严重的飞边或气孔，较严重的飞边(飞边小于5mm)、气孔(长大于50mm×宽大于3mm)和标识不清楚(ere半个字以上)视为不合格；允许有轻微的夹渣，但夹渣集中且直径大于20mm，或直径虽在10-20mm，但多于2处(包括2处)以上者均视为不合格品。铝锭的表面瑕疵影响其质量、外观，现有生产中对铝锭表面缺陷检测主要依靠人工，由人工根据经验判断铝锭表面是否有缺陷，如有，通过人工进行剔除。人工方式下存在以下弊端：检测效率不高；需要保持高的专注度，检测人员的眼睛容易疲劳；不同检测人员难以保持同一标准进行表面缺陷判断；长期在高温、高燥环境下不利于工人的身心健康。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本专利技术提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器视觉AI的铝锭外观缺陷检测系统，包括MCU(3)，其特征在于：所述MCU(3)连接控制有相机(5)，相机(5)对准铝锭铸造车间生产线安装；相机(5)通信连接至图像预处理(7)，图像预处理(7)通信连接至图像识别(9)，图像识别(9)通信连接至MCU(3)；在相机(5)旁还安装有光源驱动(4)，光源驱动(4)由MCU(3)连接控制；MCU(3)还连接控制有在线剔除系统(14)；图像预处理(7)从相机(5)中获取图像对图像进行预处理，将经处理的图像实时发送至图像识别(9)；图像识别(9)从图像预处理(7)获取经处理的图像并使用AI模型进行识别，将识别结果发送至MCU(3)；在...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器视觉ai的铝锭外观缺陷检测系统，包括mcu(3)，其特征在于：所述mcu(3)连接控制有相机(5)，相机(5)对准铝锭铸造车间生产线安装；相机(5)通信连接至图像预处理(7)，图像预处理(7)通信连接至图像识别(9)，图像识别(9)通信连接至mcu(3)；在相机(5)旁还安装有光源驱动(4)，光源驱动(4)由mcu(3)连接控制；mcu(3)还连接控制有在线剔除系统(14)；图像预处理(7)从相机(5)中获取图像对图像进行预处理，将经处理的图像实时发送至图像识别(9)；图像识别(9)从图像预处理(7)获取经处理的图像并使用ai模型进行识别，将识别结果发送至mcu(3)；在线剔除系统(14)根据mcu(3)的控制指令对铝锭铸造车间生产线上的铝锭剔除。

2.如权利要求1所述的基于机器视觉ai的铝锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述图像识别(9)的识别结果包括正常、缺陷、异常。

3.如权利要求1所述的基于机器视觉ai的铝锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述图像预处理(7)的预处理包括数据筛选、灰度转换、滤波去噪以及增强表面缺陷的范围。

4.如权利要求1所述的基于机器视觉ai的铝锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述图像识别(...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭善伟，颜非亚，路辉，黄若愚，敖宇，
申请(专利权)人：贵阳铝镁设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：