Hệ thống kiểm tra thứ tự màu cho máy sản xuất cáp kết nối tự động
Email tác giả liên hệ:
quocnhatute@gmail.comTừ khóa:
Hệ thống kiểm tra trực quan, trình tự màu dây, mô hình tự thiết kế, cáp kết nối, thuật toán phân đoạn màuTóm tắt
Hệ thống sản xuất phức tạp với tốc độ cao ngày nay yêu cầu phát triển công nghệ tự động có khả năng tích hợp hiệu quả vào quá trình sản xuất. Bài báo này đề xuất một phương pháp mới để kiểm tra thứ tự dây cáp kết nối trong ngành công nghiệp sản xuất dây cáp. Hệ thống có khả năng kiểm tra sự khác nhau về màu dây, số lượng dây, và thứ tự dây cáp kết nối bằng mô hình tự thiết kế. Hệ thống phân tích và lưu mẫu chuẩn, sau đó tự động đánh giá, kiểm tra cáp so với mẫu đã được lưu. Ý tưởng của thuật toán được chia thành ba phần chính: đầu tiên, phần kết nối sẽ được phát hiện nhờ vào việc phân tích các đặc tính và thông số liên quan. Thứ hai, thuật toán phân đoạn ảnh và trích xuất vùng có dây từ ảnh gốc thậm chí cả trong trường hợp dây bị rối và chồng chéo. Thứ ba, hệ thống phân tích, nhận dạng màu dây và có thể thực hiện trong trường hợp chiếu sáng không đều, sợi dây bị chói sáng hoặc xuất hiện đốm mờ. Để thẩm định tính hiệu quả của phương pháp đề xuất, tác giả đánh giá hệ thống dựa trên nhiều mẫu kiểm tra với các điều kiện thử nghiệm khác nhau. Ưu điểm nổi bật của hệ thống này là có phương pháp trích xuất vùng dây và phân tích màu dây với độ tin cậy cao.
Tải xuống: 0
Tài liệu tham khảo
E. Guerra and J. Villalobos, “A three-dimensional automated visual inspection system for SMT assembly,” Comput. Ind. Eng., vol. 40, no.1, pp. 175–190, 2001.
X. Lu, G. Liao, Z. Zha, Q. Xia, and T. Shi, “A novel approach for flip chip solder joint inspection based on pulsed phase thermography,” NDT & E Int., vol. 44, no. 6, pp. 484–489, 2011.
J. L. C. Sanz and D. Petkovic, “Machine Vision Algorithm for Automated Inspection of Thin-Film Disk Heads,” IEEE Trans. on PAMI, vol. 10, pp. 830-848, 1988.
L. Shafarenko, M. Petrou, and J. Kittler, “Automatic Watershed Segmentation of Randomly Textured Color Images,” IEEE Trans. on Image Processing, vol. 6, pp. 1530- 1543, 1997.
C. Bahlmann, G. Heidemann, and H. Ritter, “Artificial Neural Networks for Automated Quality Control of Textile Seams,” Pattern Recognition, vol. 32, pp. 1049-1060, 1999.
A. R. Novini, “Fundamentals of Machine Vision Inspection in Metal Container Glass Manufacturing,” presented at Vision '90 Conference, 1990.
H. Li and J. C. Lin, “Using Fuzzy Logic to Detect Dimple Defects of Polisted Wafer Surfaces,” IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 30, pp. 1530-1543, 1994.
S. Ghidoni, M. Finotto and E. Menegatti, "Automatic Color Inspection for Colored Wires in Electric Cables," in IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 12, no. 2, pp. 596-607, April 2015.
G. Bradski, “The OpenCV library,” Dr. Dobb's J. Softw. Tools, 2000
N. Otsu, "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 9, No. 1, 1979, pp. 62-66.
Hough P. V. C.: Method and means for recognizing complex patterns. U.S. Patent 3,069,654, Dec. 18, 1962.
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Số
Chuyên mục
Categories
Giấy phép
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Bản quyền thuộc về JTE.
