표면 하자 검측 시스템은 현대 공업 생산에서 중요한 역할을 하는데 그 응용 범위가 넓고 다양한 재질의 제품 검측에 적응할 수 있다.첨단 기계 시각 기술과 인공 지능 알고리즘을 사용함으로써 이러한 시스템은 다양한 재질 표면의 결함을 정확하게 식별하고 분류 할 수 있습니다.

1. 여러가지 재질에 적응하는 관건적인 요소

(1) 재료 특성 이해

소재에 따라 표면 하자 유형과 표현 형식이 다르다.예를 들어, 금속 표면에는 스크래치, 움푹 패인 구멍, 부식 및 균열 등의 흠집이 발생할 수 있지만 플라스틱 표면에는 기포, 균열, 주름 및 색차 등이 나타날 수 있습니다.표면하자검측시스템은 검측대기재료의 물리적, 화학적성질을 깊이있게 료해하여 이런 하자를 더욱 정확하게 식별할수 있다.

(2) 적합한 검사방법을 선택한다

표면 하자 측정 시스템은 소재에 따라 적합한 측정 방법을 유연하게 선택할 수 있습니다.예를 들어, 금속 및 반도체 재료의 경우 스캐닝 렌즈 (SEM) 에 장착 된 백산란 전자 탐지기 및 스윙 빔 기능은 고정밀 감지를 제공합니다.필름과 종이 등 재질에 대해서는 선 스캐닝 검사 시스템이 더욱 적용되며, 연속 권재 생산 중의 작은 표면 결함이나 대밀도 결함을 처리할 수 있다.

(3) 기계 시각과 인공지능 기술을 이용하다

기계시각검측법은 비접촉식 검측방식으로서 설치가 령활하고 측정정밀도와 속도가 높은 장점이 있으며 여러가지 재료의 표면하자검측에 적용된다.또한 인공지능 기술, 특히 딥러닝 알고리즘은 외관 결함의 다양성과 검측 기준의 문제를 해결하고 제품 외관 결함에 대한 높은 정확도 검측을 실현할 수 있다.

2. 실제 응용에서의 성공 사례

(1) 금속재질

메탈 소재 검출에서 뛰어납니다.예를 들어 알루미늄 표면 검사에서 고광택 LED 선형 집광 냉광원을 통해 백라이트를 하고, 고속 이미지 처리 시스템과 결합하면 실시간으로 온라인으로 흠집의 이미지, 위치 등의 정보를 스캔하고 기록할 수 있다.이 시스템은 검사 효율을 높일 뿐만 아니라 결함을 자동으로 분류하고 표시할 수 있다.

(2) 플라스틱 재질

플라스틱 재질의 검출에서도 복잡한 표면 텍스쳐와 높은 반사율의 도전에 대처할 수 있다.권적신경망 (CNN) 을 통해 시스템은 이미지의 핵심 특징을 자동으로 추출하여 인공 특징 선택의 수요를 줄일 수 있으며, 동시에 비교적 강한 일반화 능력을 가지고 있어 서로 다른 조명 조건과 표면 텍스처에 적응할 수 있다.

(3) 박막재질

박막 재료의 경우 구멍, 모발, 결정점, 기포, 주름, 찰과상, 스크래치, 기름때, 이물질, 검은 점, 벌레류, 섬유 등의 결함을 검출할 수 있다.이러한 시스템은 유럽과 미국의 수입 공업 카메라를 채용하여 기계 시각과 인공지능 기술을 통해 필름류 재료의 표면 결함의 실시간 시각화 디스플레이와 자동 분류를 실현한다.

3. 맞춤형 솔루션

서로 다른 업종과 재질의 검측 수요를 만족시키기 위해 표면 하자 검측 시스템은 맞춤형 솔루션을 제공했다.예를 들어, 일부 시스템은 결함 범주에 대한 사용자 정의에 따라 자가 학습 및 자동 분류를 수행할 수 있습니다.이러한 맞춤형 기능을 통해 검사 시스템은 특정 재료와 응용 환경에 더욱 잘 적응하고 검사의 정확성과 효율을 높일 수 있다.

총적으로 표면하자검측시스템은 재료의 특성을 깊이있게 료해하고 검측방법을 신축성있게 선택하며 선진적인 기계시각과 인공지능기술을 리용하여 여러가지 부동한 재질의 제품검측에 적응할수 있다.이러한 시스템은 금속, 플라스틱, 박막 등 여러 분야에서 성공적으로 응용되어 제품의 품질과 생산 효율을 향상시키는 데 큰 가치를 증명했다.