矩案例 – 机器视觉技术在「笔记本外壳logo测量和贴装引导」的应用

矩案例 | 机器视觉技术在「笔记本外壳logo测量和贴装引导」的应用

在产品生产制造领域，外观尺寸检测是非常重要的一个环节，一个产品到达消费者手中之前，从最初的材料、零部件，到最后的成品，可能经过了数百道不同的外观尺寸检测过程。

外观尺寸检测需要高昂的人工成本，偏偏检测效率和效果不一定能让人满意。因此，越来越多工厂开始使用视觉检测设备来进行产品外观尺寸检测。

今天小矩为大家分享合作伙伴运用矩视智能低代码平台完成的“笔记本外壳上logo的测量和贴装引导”的案例~

笔记本外壳上logo的测量和贴装引导

01基本信息

产品尺寸：70*12mm

02检测要求

①测量logo的长和宽，检出产品加工时产生的尺寸不良或者吸嘴吸取过程中导致的尺寸不良；

②引导logo贴装到笔记本外壳上，定位上边中心并计算上边的角度（角度方向是从左上角往右上角），作为引导贴装的X、Y和角度信息。

03硬件设计

FOV：100*66.7mm

相机参数：2000W像素网口面阵相机，黑白，分辨率5472×3648，

相机安装方式：相机从下向上拍摄，吸嘴吸取物料来到相机正上方拍照，测量和定位同时进行。

镜头：MVL-KF3524M-25MP

镜头参数：35mm，F2.4，1.2"，2500万分辨率，C接口镜头

工作距离：290±30mm

光源参数：0角度环形光源，打亮logo的边缘轮廓，提高边缘对比度便于准确抓边

像素精度：0.018mm/pixel

系统测量和定位精度：0.1mm以内

04软件设计

矩视智能低代码平台首推的“低代码检测工具”，无需编写任何代码直接在云平台完成深度学习和传统算法的二次开发，检测效果所见所得，可24小时检测，不存在疲劳问题，且100%的检测比例，可以更好地控制产品质量，同时可以面向所有机械零部件。

选择使用【低代码开发工具】功能，根据测量需求链接算子之间的流程关系。

检测效果

① 上边测量效果图：

② 下边测量效果图：

③ 左边测量效果图：

④ 右边测量效果图：

矩视智能机器视觉低代码平台是一个面向机器视觉应用的云端协同开发平台，始终秉承0成本、0代码、0门槛、0硬件的产品理念。

平台以人工智能技术为核心，在机器视觉应用开发环节，为开发者提供图像采集、图像标注、算法开发、算法封装和应用集成的一站式完整工具链。覆盖字符识别、缺陷检测、目标定位、尺寸测量、3D测量、视频开发等上百项通用功能，致力于成为全球用户量最多，落地场景最广泛的机器视觉低代码平台。

更多功能正在开发中，最新信息会第一时间在官方公众号“矩视智能”进行公布，大家持续关注哦！