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              走進西克sick視界|輪胎與木工行業的3D視覺應用

                     現代工業自動化技術日趨成熟,越來越多的制造企業考慮如何采用機器視覺來幫助生產線實現檢查、測量和自動識別等功能,以提高效率并降低成本,從而實現生產效益最大化。

                    相比視覺技術應用較為廣泛的3C、汽車、快消、醫藥等行業,正面臨進一步升級的傳統型制造企業如:輪胎、木工等,被認為是機器視覺行業具備光明前景的細分市場。

              3D視覺應用案例

              輪胎行業

              • 胎面半制品截面尺寸檢測

              • 輪胎成型搭接質量檢測

              • 輪胎OCR、尺寸、缺陷檢測

              胎料半制品截面尺寸檢測

              應用描述:

              輪胎生產中,需要對胎?、胎側等半制品截面尺寸進行質量把控,需要測量厚度、寬度、高度等尺寸,隨時掌握胎?尺寸的變化情況,控制產品質量


              應用選型:

              SICK 分體式 3D相機Ranger3-30/40/60,可根據視野定制設計最適合的視野、安裝角度方案,可配置多相機拼接

              應用難點:

              • 半成品胎料種類多、材質表面狀態差異大

              • 高精度、大幅面檢測時需要多相機拼接

              • 安裝空間受限,需要定制化相機視野及角度

              應用圖示:

              image.png

              輪胎成型及胎圈搭接質量檢測

              應用描述:

              在輪胎成型及胎圈制備過程中,需要對輪胎各層材料及三角膠粘合的接頭進行質量監控,需要檢測

              應用選型:

              SICK 分體式3D相機 Ranger3-30/40/60,可根據視野定制設計最適合的視野、安裝角度方案,或一體式3D相機RulerX系列,可配置多相機拼接

              應用難點:

              • 胎料種類多、搭接狀態復雜,成像質量要求較高

              • 高精度、大幅面檢測時需要多相機拼接

              • 安裝空間受限,需要定制化相機視野及角度


              應用圖示:

              輪胎成型及胎圈搭接質量檢測.png

              image.png

              image.png

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              輪胎OCR、尺寸、缺陷檢測

              應用描述:

              輪胎成品需要對輪胎OCR、尺寸、缺陷等進行檢測,OCR主要包括:DOT碼、輪胎生產日期、輪胎的規格型號、輪胎技術參數、輪胎品牌等字符;尺寸主要包括:輪胎外徑、胎圈直徑、幅寬、斷面高度等;缺陷主要包括:氣泡、凹凸、胎簾線露出、胎體變形、裂縫、花紋缺損、雜物附著等


              應用選型:

              SICK 分體式3D相機 Ranger3-30/40/60,可根據視野定制設計最適合的視野、安裝角度方案,或一體式3D相機RulerX系列,可配置多相機拼接。


              應用難點:

              • 胎型種類多,成像質量要求較高

              • 需要高運動精度旋轉機臺

              • 3D字符 OCR提取算法

              • 輪胎內壁的檢測系統,需要用分體式相機定制


              應用圖示:

              缺陷檢測.png

              直徑測量跟OCR識別.png

              尺寸檢測.png

              圓木來料檢測

              應用描述:

              木材初加工過程中,需要對來料原木進行尺度、形狀、體積、表面缺陷(如腐朽、形狀缺陷、傷疤等)進行測量檢測,進行質量的鑒定和等級分類。


              應用選型:

              SICK 分體式3D相機 Ranger3-30/40/60,可根據視野定制設計最適合的視野、安裝角度方案,或一體式3D相機RulerX/RulerE系列,可配置多相機拼接


              應用難點

              • 原木料種類多、材質表面狀態差異大

              • 高精度、大幅面檢測時需要多相機拼接

              • 木材紋理復雜與缺陷較難區分


              應用圖示:

              圓木來料檢測.png

              圓木來料檢測.png


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