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焊点检测-Halcon.zip

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简介:
本资源包提供基于Halcon软件实现的焊点检测算法,包含源代码及示例图像数据,适用于焊接质量监控和自动化系统集成。 这是一些很好的学习Halcon深度学习的例子,可以在CPU(必须是Halcon20版本)或GPU上运行。

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  • -Halcon.zip
    优质
    本资源包提供基于Halcon软件实现的焊点检测算法,包含源代码及示例图像数据,适用于焊接质量监控和自动化系统集成。 这是一些很好的学习Halcon深度学习的例子,可以在CPU(必须是Halcon20版本)或GPU上运行。
  • 关于接头虚缺陷的超声快速方法研究
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    本研究探讨了用于识别点焊接头中虚焊缺陷的高效超声波检测技术,旨在实现对汽车制造等行业中的焊接质量进行迅速且准确的评估。 在现代汽车制造过程中,电阻点焊因其高效性和广泛的应用性成为车身装配中最常用的焊接技术之一。然而,在实际操作中可能会出现虚焊缺陷等问题,这些问题通常表现为接头贴合面未能完全熔化或呈现塑性连接状态,从而导致结合强度不足。造成这些虚焊问题的因素包括电流过低、电极压力过大和通电时间短等。 目前工业上常用的点焊接头质量检测方法主要有破坏性的撕裂检验及半破坏性的凿检法,然而这两种方式效率较低且成本较高。随着技术进步,无损检测如超声波检测因其便捷性与低成本优势而逐渐受到重视。通过分析材料界面或内部缺陷处的反射和衰减特性来评估焊接质量。 尽管如此,传统超声波检测方法仍然存在一些挑战:操作人员的技术水平对结果有较大影响;建立并维护超声曲线库的工作量大且繁琐;特征值的选择与提取过程复杂多变。虽然垂直入射的超声脉冲回波法被认为是理想方案之一,但由于探头工艺等限制因素的影响,并未得到广泛推广。 赵欣、张延松及陈关龙三位研究人员通过深入研究点焊接头缺陷的反射特性提出了一种创新方法:基于标准曲线和峰值标记识别算法实现快速且准确地检测虚焊。该技术不仅减少了对操作人员技能的要求,还简化了特征值的选择过程,在高精度(超过95%)的前提下实现了高效性。 他们使用SCANMASTER公司开发的新一代脉冲反射式A扫描超声波系统获取不同缺陷的曲线,并通过分析回波特征确定了一系列反映点焊质量的关键参数。这些参数包括幅值衰减率、波峰间隔及基线噪声门等,有助于定性判断焊接状况和类型。 这种新方法为汽车制造业提供了一种高效且低成本的质量检测手段,有望进一步优化并应用于其他使用电阻点焊技术的制造领域中。
  • 射线技术在承插接接头中的应用(2014年)
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    本研究探讨了射线检测技术在评估承插焊焊接接头质量中的应用,发表于2014年,分析了该技术的优势与局限性,并提出改进措施。 射线检测是无损检测的重要方法之一,在承插焊焊接接头的质量控制方面效果显著。这类焊接接头实际上是管道的插入角连接形式,常见于小口径阀门、管件及管道之间的焊接。 在核电施工安装现场,由于空间有限且环境复杂,选择合适的无损检测手段至关重要。射线检测因其能够直观展示内部缺陷而成为承插焊口质量检验的有效工具。例如,在处理材质为Z2CN18-10钢管的φ60.3 mm x 2.77 mm与J75.25 mm x 6.95 mm规格的焊接接头时,通常在完成焊接后24小时内进行检测以避免延迟裂纹的发生。 选择射线检测工艺需考虑承插焊口的特点。对于小直径管道,推荐使用γ放射源或X射线机垂直透照,并遵循“单壁法”和“中心内侧照射”的原则。为了减少边缘效应的影响,在实际操作中可能会用到辅助设备如不锈钢固定基座、套筒及螺栓等来确保检测位置的准确性。 在实施过程中,精确计算透照厚度是至关重要的一步,以保证能够有效地识别焊缝中的潜在缺陷。具体而言,公式为CXnun = Cx * C2X, 其中δ代表内管名义壁厚,Cx表示平均焊脚尺寸不应小于1.25倍的δ值;最小焊脚尺寸则应不小于(1.25-1.09)δ但最低不能少于3.2mm。检测过程中还要求焊缝影像在底片上的黑度至少为3.0,并且像质计的位置和布片规则也需严格遵守,以确保结果的准确性和一致性。 射线检测对于承插焊接头的质量检验起到了决定性的作用,在不影响设备运行的情况下对焊接质量进行精确评估。这有助于保证核电站等重要设施的安全运营。通过精心设定工艺参数并遵循严格的操作流程,可以有效识别焊缝中的缺陷,并防止潜在质量问题的发生,从而确保工程质量和人员安全。
  • Halcon线宽量与算法.rar
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    本资源提供基于HALCON的线宽测量及焊印检测算法实现,适用于工业自动化中精密测量需求,包含源代码和示例图像。 测量直线和圆环的线度是一项基本的几何任务,在实际应用中有广泛的需求。无论是理论研究还是工程实践,准确地获取这些形状的基本尺寸都是至关重要的一步。对于直线而言,主要关注的是其长度;而对于圆环,则需要确定内径、外径以及宽度等关键参数。 进行此类测量时,可以采用各种工具和技术来提高精度和效率。例如,在实验室环境中可能会使用游标卡尺或千分尺来进行精确的尺寸读取。而在工业生产线上,则可能依赖于自动化设备如激光测距仪或者计算机视觉系统以实现快速且一致的数据采集过程。 总之,无论是在学术研究还是实际操作中,掌握如何准确地测量直线和圆环都是十分重要的技能之一。
  • YOLO数据集-Dataset-11.zip
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    本数据集包含大量用于训练和评估YOLO模型在焊缝检测任务上的表现的图像样本,涵盖多种工业场景及焊缝状态。 YOLO焊缝检测数据集用于评估焊缝的质量。该数据集采用YOLO和VOC格式标签。
  • LDD-激光接质量方案
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    LDD激光焊接质量检测方案是一款专为制造业设计的高效工具,通过先进的激光技术实时监控和评估焊接过程中的质量参数,确保产品的稳定性和可靠性。 LDD-激光焊接质量监测解决方案 LDD-激光焊接质量监测解决方案是一种基于激光技术的检测方法,用于实时监控焊接过程中的质量和效率。 OCT光学相干断层扫描技术利用反射光信号获取焊缝信息,以确保高质量的焊接效果。 LDD测量原理采用干涉光谱分析来评估焊接情况,能够即时提供准确的质量反馈,提高生产效率和质量标准。 组成LDD设备的主要部件包括激光源、耦合器、样品臂、参考臂及傅里叶变换器等。这些组件协同工作以实现高效的检测与分析功能。 影响LDD技术性能的关键参数有精度水平、采样速率以及可测范围,它们决定了最终结果的准确性与可靠性。 相较于传统方法,LDD的优势在于其实时性、无损性和高频扫描能力,并且支持三维成像。这些特点有助于减少焊接缺陷和返工率,从而优化生产流程。 通过LDD技术可以获取熔深数据及焊后高度和宽度图像等信息,便于操作人员迅速判断产品质量状况并作出相应调整。 此外,该系统还能执行焊缝位置、焊接深度以及表面平整度的检测任务,并即时报告任何不达标的情况。例如,在检查过程中如果发现焊缝偏移或间隙过大等问题,则会立即显示出相关结果。 LDD技术在制造业中的广泛应用涵盖了多个方面如焊缝检验、熔深测量及高度控制等,显著提升了行业的整体水平和竞争力。
  • 基于三维云的锡缺陷(含数据采集、模型及可视化界面)
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    本项目聚焦于利用三维点云技术进行焊锡缺陷的自动化检测,涵盖从数据采集到模型训练再到结果可视化的全流程解决方案。 利用三维点云数据进行焊锡缺陷检测包括可视化模块、相机数据采集模块、焊锡外观检测模块、焊锡体积计算模块(正面及侧面)以及飞锡检测模块;这些模块通过消息队列传递npy文件的地址,使算法能够对三维点云数据执行体积计算。随后将npy格式转换为pcd格式的数据,并实现可视化。 目前,采用三维点云技术进行焊锡缺陷检测已成为制造业质量控制的重要研究方向之一。通过对采集到的点云数据进行分析和处理,可以实时监控并评估焊接过程中的各种缺陷,从而提升生产效率与产品质量。本段落将详细介绍基于三维点云的焊锡缺陷检测系统的构成、模型建立及可视化界面设计。 首先,在整个系统中起基础作用的是数据采集模块,它依赖于高精度相机设备在特定拍摄角度和光照条件下捕捉到焊锡过程中的图像信息,并通过三维重建算法将其转换为精确反映焊接表面形态与结构的三维点云数据。这是后续进行缺陷检测的基础。 其次,焊锡外观检测模块基于这些获取的三维点云数据对焊缝外观进行分析,利用计算机视觉及图像处理技术识别出诸如裂缝、气孔和短路等常见问题,并通过先进的机器学习算法提取特征并分类正常与异常焊接情况。 再者,焊锡体积计算模块则专注于测量焊点的具体尺寸。通过对正面和侧面的三维数据进行细致研究来确定每个焊点的确切大小,这对于确保焊接质量至关重要。该部分通常采用分割技术将目标焊点从基板上准确分离出来,并随后执行精确度量。 同时,飞锡检测模块关注于监控可能发生的锡料飞溅现象,在实时监测过程中通过算法估计其体积与分布范围以支持后续清理和修复工作。 一旦所有模型建立完毕,则需要设计直观的可视化界面供操作者使用。该界面能够将复杂的数据分析结果转化为易于理解的形式,如三维重建视图、缺陷标记以及焊点尺寸变化曲线等信息展示给用户。 整个检测系统的工作流程通常依赖于消息队列进行各个模块之间的通信。通过mq传递npy文件地址的方式使得算法可以高效接收并处理数据,并执行相应的体积计算任务。而转换为pcd格式的三维点云数据则有助于更全面地存储复杂的点云信息,便于进一步分析使用。 在技术实现上,Python凭借其高效的性能和广泛的库支持,在数据分析与机器学习领域应用广泛。利用该语言可以快速构建焊锡缺陷检测系统,并通过可视化工具直观展示结果给用户查看。 基于三维点云的焊锡质量监控手段显著提升了焊接过程中的准确度及效率水平。通过各模块协同工作,不仅能实现实时的质量监测,还能在发现问题后迅速采取应对措施,从而极大地促进了制造业向自动化和智能化方向发展。
  • Arduino设备
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    Arduino点焊设备是一款基于开源硬件平台Arduino开发的智能焊接工具,适用于小型金属件的快速精准焊接,广泛应用于电子制作和模型制造领域。 老外制作的一款Arduino点焊机全部资料已经准备好,包括PCB和程序等内容,按照提供的步骤操作即可完成。
  • LCD.rar_LCD试_坏_坏
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    简介:本资源提供LCD屏幕的测试功能,特别针对坏点进行精确检测,帮助用户快速识别并定位屏幕上存在的各种不良像素点。 LCD(液晶显示器)是现代电子设备中最常见的显示技术之一,广泛应用于电视、电脑显示器、手机和平板电脑等领域。其工作原理基于液晶分子的排列变化,通过控制电流来改变光的透射或反射,从而产生不同的色彩。 在本压缩包中包含了一个用于检测LCD坏点的程序(文件名为LCD.rar),这对于评估显示器的质量和维修故障非常有帮助。LCD坏点一般包括亮点、暗点和色点三类:亮点是在全黑背景下仍然发光的像素;暗点则是在全白背景下无法点亮的像素;而色点是指红绿蓝三个子像素中的一个或多个出现故障,导致颜色显示异常。这些问题可能由于生产过程中的缺陷引起,例如液晶分子排列不准确或者像素电路损坏等。 LCD测试程序的主要功能是帮助用户识别显示器上的坏点。它通过展示一系列不同的纯色模式(如红色、绿色和蓝色)以及黑白交替图案来激发每个像素的不同状态,从而让用户更容易发现那些在特定颜色下不应显示或显示异常的像素。例如,在所有颜色模式下都亮着的可能是亮点;而在任何情况下都不发光的是暗点;如果某个像素的颜色不纯,则可能属于色点。 进行LCD坏点测试时,请确保显示器亮度调节到正常水平,并在一个光线较弱的环境中操作,以便更清楚地观察屏幕情况。测试过程需要一定的时间,因为每个颜色模式都需要足够长的时间让眼睛适应并发现潜在的问题。一旦发现问题像素,用户可以根据实际情况决定是否更换新的显示屏或者寻求专业的维修服务。 LCD坏点检测是评估显示器质量的重要步骤之一,特别是对于新购买的设备或是经过修理后的设备而言尤为重要。此压缩包提供的测试程序能够帮助使用者快速有效地识别屏幕上的任何问题,并确保良好的显示效果和使用体验。日常了解如何发现并处理这些问题也是提高电子产品质量的关键技能之一。