护线圈目视检测：分步指南

问题：制造挑战

护线圈保护边缘、分散负载并防止纺织品、线束、标牌和汽车组件的磨损。其小尺寸和材料多样性（金属、橡胶、塑料）使得在快速移动的生产线上进行一致检测变得困难。

• 法兰变形：由于安装不当导致的卷曲或压扁法兰会切割织物或电线绝缘层。
• 错位：相对于孔的偏心或倾斜的孔眼/套环导致负载不均匀和撕裂。
• 毛刺/锋利边缘：金属/塑料护线圈上未去除的毛刺或飞边会磨损配合材料。
• 腐蚀/涂层脱落：锈蚀、点蚀或涂层缺失影响耐久性和外观。

即使是专家也会在人眼视觉疲劳、光照变化和SKU之间公差收紧时遗漏缺陷。

解决方案：自动目视检测

具有深度学习的机器视觉在毫秒内评估每个护线圈的几何形状和表面。它捕获人工难以看到的细微法兰卷曲不一致、椭圆度、毛刺和变色，并对金属、橡胶和塑料护线圈统一执行检测。

Overview.ai从示例中学习您的视觉标准，并将其应用于在线或检测站。结果是自动化、客观的决策，可在班次、零件和光照条件之间扩展。

步骤1：成像设置

点击"配置成像"。将护线圈放入视野。调整"相机设置"确保法兰和孔清晰可见。点击"保存"。

步骤2：图像对齐

导航到"模板图像"。捕获良品的模板。添加"+ 矩形"区域以锚定检测。将"旋转范围"设置为20度以适应生产线上零件的轻微移动。

步骤3：检测区域选择

导航到"检测设置"。重命名"检测类型"（如法兰检查）。点击"+ 添加检测区域"。将黄色框调整到缺陷区域，确保覆盖整个护线圈表面。点击"保存"。

步骤4：数据标注

将捕获的图像标注为好或坏以训练配方。提供常见缺陷（如变形或毛刺）与干净零件的示例。

步骤5：创建规则

根据检测类型设置合格/不合格逻辑。配置阈值以确定何时应根据AI的置信度分数拒绝护线圈。

关键成果与投资回报