《机器视觉冲压成形件表面缺陷检测方法》征求意见稿.docx

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机器视觉冲压成形件表面缺陷检测技术规范

1范围

本文件规范了机器视觉冲压成形件表面缺陷检测的术语和定义、缺陷类别、性能指标、技术原理、检测系统、检测流程、检测要求。

本文件适用于基于机器视觉技术的冲压生产线线尾成形件表面缺陷检测。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T40659-2021智能制造机器视觉在线检测系统通用要求GB/T42980-2023智能制造机器视觉在线检测系统测试方法

GB/T5226.1-2019机械电气安全机械电气设备第1部分：通用技术条件GB/T28448-2019信息安全技术网络安全等级保护测评要求

GB/T28449-2018信息安全技术网络安全等级保护测评过程指南

3术语和定义

GB/T40659-2021和GB/T42980-2023界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1

冲压成形件Stampingparts

坯板件经拉延、裁边、冲孔等冲压工序后的成形件。3.2

冲压节拍Stampingbeat

冲压生产线每分钟生产的零件冲次数。

4缺陷类别

4.1划痕

零件本身的划痕以及零件在搬送过程中干涉导致的划痕缺陷。

4.2起皱

零件厚度尺寸与平面尺寸相差较大，厚度方向失稳导致的起皱缺陷。

4.3缩颈

零件在拉深成形的过程中，应力超过其材料的极限值导致的缩颈缺陷。

4.4开裂

零件在拉深成形的过程中，应力超过其材料的极限值导致的开裂缺陷。4.5少孔

零件在冲孔过程中导致的少孔缺陷。

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4.6多孔

零件在冲孔过程中导致的多孔缺陷。

4.7拉伤

模具表面存在异物、裂痕、毛刺等导致的拉伤缺陷。

4.8毛刺

模具凹凸模间隙过小，刃口过钝等导致的毛刺缺陷。

5性能指标

5.1准确率

检测结果与实际情况一致的被检零件数量占被检零件总数的百分比。[来源：GB/T42980-2023,7.1.1]

5.2逃逸率

实际为不合格而检测结果为合格品的被检零件数量占被检零件总数的百分比。[来源：GB/T40659-2021,3.2]

5.3误报率

实际为合格品而检测结果为不合格品的被检零件数量占被检零件中合格品数量的百分比。[来源：GB/T40659-2021,3.3]

5.4检测精度

实际为合格品且检测结果为合格品的被检零件数量占被检零件中合格品数量的百分比。[来源：GB/T42980-2023,7.4.1]

6技术原理

利用图像处理技术提取图像缺陷特征信息，利用深度学习技术对特征信息进行算法模型的自适应学习训练，根据模型完成冲压成形件表面缺陷的识别、分类、统计、存储、查询操作等。

6.1识别方法

基于自学习、神经网络等机器学习方法或深度学习方法的识别方法。

6.2分类方法

基于聚类分析、神经网络等机器学习方法或深度学习方法的分类方法。6.3统计方法

基于描述性统计、方差分析、回归分析等的统计方法。

6.4存储方法

基于数据库操作的存储方法。

6.5查询方法

基于数据库操作的查询方法。

7检测系统

检测系统包含计算机、视觉相机、视觉灯箱、视觉软件、视觉系统控制器、交换机、供电模块、

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PLC、显示器、控制柜、相机支架、传输皮带、线缆等。

a)视觉相机分辨率一般不低于4096*3000pixel。

b)视觉相机精深范围0-350mm。

c)视觉相机可通过SD卡进行内存扩容。

d)视觉相机安装须牢固可靠，不得受冲压线震动而影响拍摄功能及精度。

e)视觉相机须保证长期在灯箱内部高温环境中稳定运行，不得出现拍照卡顿、死机、通讯异常等故障。

f)视觉灯箱须减少外部光源干涉。

g)视觉灯箱内部照明灯模块化式分布，在主控制柜KMI上可自由设定照明数量、编号等功能，且保存在每个零件的配方中。

h)传输皮带线速度1.2~1.6m/s。

i)传输皮带上无损坏、污渍等问题。

j)线缆须安装规范，不得影响相机拍摄范围。

8检测流程

冲压成形件经最后一序压力机冲压之后，机器人取料送至传输皮带上，到达位置且处于相机视野范围之内，相机接收PLC信号进行拍照，冲压成形件图像经视觉算法实时分析后，完成机器视觉在线检测的识别与分类，最后进行缺陷数据的统计分析并实时反馈。如图1所示。

图1机器视觉冲压成形件表面缺陷检测工作流程

9检测要求

9.1环境温度