3D视觉检测案例分享（四）油封油密性检测

tiaoma

这一期，我给大家分享两个汽车油泵系统中油封油密性检测的案例。检测方式是通过3D视觉系统完成建模，并检测缺陷和高度差来实现。

案例一：

▼需要检测的产品请看下图。要求是检测油封边缘缺陷。目的是保证油封不会漏油。

3D视觉检测案例分享（四）油封油密性检测

▼拍出来的3D视图如下。通过高度定义，可以清楚的看到两道密封环。

3D视觉检测案例分享（四）油封油密性检测

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▼首先根据图像的形状和大致的高度来定义两个环形的检测区域。然后通过高度细节信息，可以准确获取不良，再通过瑕疵功能，可以稳定检测不良。

3D视觉检测案例分享（四）油封油密性检测

▼不同位置出现的不良，均可以稳定检测。

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▼同样是利用高度信息，提供另外一种检测方法。

3D视觉检测案例分享（四）油封油密性检测

案例二：

▼需要检测的产品请看下图。产品中间的芯和外壳都是精密加工件。为了不漏油，装配好以后，高度差要求在一定范围。如果超出范围，证明这两个部件不匹配，需要更换芯和壳的搭配。同时，要求检测芯的外观不良。

3D视觉检测案例分享（四）油封油密性检测

▼拍摄出的3D效果如图。

3D视觉检测案例分享（四）油封油密性检测

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▼完成检测的基本的思路是：

1，得出A点和B点的高度。并且作差，看其高度差是否符合要求的公差范围。

2，沿着圆环方向复制A点和B点。得出多组高度差，并且判断其是否符合要求的公差范围。

3，如果符合，则满足要求，如果不符合，判断为不匹配。

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▼通过函数设定，沿着圆心旋转A点和B点，得到的多组高度差实际检测效果如下图。

3D视觉检测案例分享（四）油封油密性检测

解决了断差问题，下面我们看看外观检测。

▼外观检测过程如下：

①是原图。

②是不良品的检测效果图。

③原图高度处理后的效果。其检测区域是经过使用图像高度和形状信息进行图像计算后得到的贴合图像形状的检测范围。

④瑕疵检测工具的稳定显示模式。可以清楚看到不良。

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