一种基于机器视觉AI的铝锭外观缺陷检测系统技术方案

本技术提供了一种基于机器视觉AI的铝锭外观缺陷检测系统，包括MCU；所述MCU连接控制有相机，相机对准铝锭铸造车间生产线安装；相机通信连接至图像预处理，图像预处理通信连接至图像识别，图像识别通信连接至MCU；在相机旁还安装有光源驱动，光源驱动由MCU连接控制；MCU还连接控制有在线剔除系统。本技术为降低工人工作强度、改善作业环境、提高铝锭缺陷检测效率和质量水平提供了有力的硬件基础，能有效助力电解铝行业向数字化、智能化转型。

【技术实现步骤摘要】

本技术涉及一种基于机器视觉ai的铝锭外观缺陷检测系统，属于铝锭外观质量检测。

技术介绍

1、铝锭是一种工业原料，按国家标准(gb/t 1196-2008)应叫“重熔用铝锭”，是用氧化铝-冰晶石通过电解法生产出铝液，再通过浇铸得到铝锭。根据国家标准重熔用铝锭的外观质量应满足：铝锭应呈银白色；铝锭表面应整洁，无较严重的飞边或气孔，较严重的飞边(飞边小于5mm)、气孔(长大于50mm×宽大于3mm)和标识不清楚(ere半个字以上)视为不合格；允许有轻微的夹渣，但夹渣集中且直径大于20mm，或直径虽在10-20mm，但多于2处(包括2处)以上者均视为不合格品。铝锭的表面瑕疵影响其质量、外观，现有生产中对铝锭表面缺陷检测主要依靠人工，由人工根据经验判断铝锭表面是否有缺陷，如有，通过人工进行剔除。人工方式下存在以下弊端：检测效率不高；需要保持高的专注度，检测人员的眼睛容易疲劳；不同检测人员难以保持同一标准进行表面缺陷判断；长期在高温、高燥环境下不利于工人的身心健康。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本技术提供了一种基于机器视觉ai的铝锭外观缺陷检测系统，该基于机器视觉ai的铝锭外观缺陷检测系统为降低工人工作强度、改善作业环境、提高铝锭缺陷检测效率和质量水平提供了有力的硬件基础，能有效助力电解铝行业向数字化、智能化转型。

2、本技术通过以下技术方案得以实现。

3、本技术提供的一种基于机器视觉ai的铝锭外观缺陷检测系统，包括mcu，所述mcu连接控制有相机，相机对准铝锭铸造车间生产线安装；相机通信连接至图像预处理，图像预处理通信连接至图像识别，图像识别通信连接至mcu；在相机旁还安装有光源驱动，光源驱动由mcu连接控制；mcu还连接控制有在线剔除系统。

4、所述图像识别还连接至模型库。

5、所述模型库还连接有数据库。

6、所述mcu通过远程维护和通信控制连接人机交换界面。

7、所述远程维护还连接至模型库。

8、所述人机交换界面以网络通信方式连接。

9、所述mcu还连接控制有光电开关和编码器。

10、所述mcu还连接控制有告警灯。

11、所述告警灯为机床指示灯。

12、本技术的有益效果在于：便于实现通过工业相机采集铸造生产线上的铝锭外观图片，传送到控制器，图像经过识别、处理，反馈给模型算法库，识别出异常铝锭块，通过在线剔除系统分拣出异常铝锭块，从而为降低工人工作强度、改善作业环境、提高铝锭缺陷检测效率和质量水平提供了有力的硬件基础。

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【技术保护点】

1.一种基于机器视觉AI的铝锭外观缺陷检测系统，包括MCU（3），其特征在于：所述MCU（3）连接控制有相机（5），相机（5）对准铝锭铸造车间生产线安装；相机（5）通信连接至图像预处理（7），图像预处理（7）通信连接至图像识别（9），图像识别（9）通信连接至MCU（3）；在相机（5）旁还安装有光源驱动（4），光源驱动（4）由MCU（3）连接控制；MCU（3）还连接控制有在线剔除系统（14）。

2.如权利要求1所述的基于机器视觉AI的铝锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述图像识别（9）还连接至模型库（10）。

3.如权利要求2所述的基于机器视觉AI的铝锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述模型库（10）还连接有数据库（8）。

4.如权利要求1所述的基于机器视觉AI的铝锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述MCU（3）通过远程维护（11）和通信控制（13）连接人机交换界面（12）。

5.如权利要求4所述的基于机器视觉AI的铝锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述远程维护（11）还连接至模型库（10）。

6.如权利要求4所述的基于机器视觉AI的铝锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述人机交换界面（12）以网络通信方式连接。

7.如权利要求1所述的基于机器视觉AI的铝锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述MCU（3）还连接控制有光电开关（1）和编码器（2）。

8.如权利要求1所述的基于机器视觉AI的铝锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述MCU（3）还连接控制有告警灯（6）。

9.如权利要求8所述的基于机器视觉AI的铝锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述告警灯（6）为机床指示灯。

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【技术特征摘要】

1.一种基于机器视觉ai的铝锭外观缺陷检测系统，包括mcu（3），其特征在于：所述mcu（3）连接控制有相机（5），相机（5）对准铝锭铸造车间生产线安装；相机（5）通信连接至图像预处理（7），图像预处理（7）通信连接至图像识别（9），图像识别（9）通信连接至mcu（3）；在相机（5）旁还安装有光源驱动（4），光源驱动（4）由mcu（3）连接控制；mcu（3）还连接控制有在线剔除系统（14）。

2.如权利要求1所述的基于机器视觉ai的铝锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述图像识别（9）还连接至模型库（10）。

3.如权利要求2所述的基于机器视觉ai的铝锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述模型库（10）还连接有数据库（8）。

4.如权利要求1所述的基于机器视觉ai的铝锭外观缺陷检测系统，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭善伟，颜非亚，路辉，黄若愚，敖宇，
申请(专利权)人：贵阳铝镁设计研究院有限公司，
类型：新型
国别省市：