[发明专利]一种基于机器视觉的注塑机模具检测系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的注塑机模具检测系统及方法，涉及模具检测技术领域，包括机器视觉检测平台、图像处理单元、模具监测模块和模具管理模块；机器视觉检测平台对模具进行平行无影光照射，而后采集模具的图像信息；图像处理单元基于机器视觉方法，通过检测模型对采集的模具的图像信息进行识别分析；降低人工检测模具的成本，当模具损坏或出现不良状况时，及时进行异常处理，从而大幅度提高产品的合格率和模具寿命；模具监测模块用于结合心跳信号和不合格产品对模具的工作状态进行监测；判断模具是否出现异常；模具管理模块在接收到模具异常信号后分配对应的操作人员对模具进行检修或者更换模具，提高维修效率。

技术领域

本发明涉及模具检测技术领域，具体是一种基于机器视觉的注塑机模具检测系统及方法。

背景技术

模具作为制造业注塑产品加工最重要的成型设备，其质量优劣直接关系到产品质量优劣。此外，由于模具在注塑加工生产成本中占较大比重，其使用寿命直接影响产品成本。因此，提高模具质量，并对其进行适当维护和保养，延长其使用周期，是注塑产品加工业降低成本、提高效率的重要砝码。而在实际生产中，由于模具更换频繁，注塑机运行时，每个生产周期内价值高昂的模具都可能因为产品残留或滑块错位等而有损坏的危险；

目前，注塑机注塑前无法对模具进行检测分析，以至于模具损坏或出现不良状况的时候注塑机仍然继续工作，影响模具寿命及产品质量；为此，我们提出一种基于机器视觉的注塑机模具检测系统及方法。

发明内容

为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种基于机器视觉的注塑机模具检测系统及方法。本发明基于机器视觉和AI(人工智能)深度学习识别算法在注塑机合模前对模具进行检测分析，降低人工检测模具的成本，当模具损坏或出现不良状况时，及时进行异常处理，从而大幅度提高产品的合格率和模具寿命；本发明结合不合格产品的次品原因，对模具对应的零部件进行检修值计算，便于操作人员快速的找到出现故障的零部件并进行更换，避免操作人员维修经验较少，导致找到故障零部件的速率慢，影响维修效率。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于机器视觉的注塑机模具检测系统，在注塑机合模前，该系统对模具进行合模前检查；包括表面处理平台、初步检测平台、机器视觉检测平台、控制器、数据库、模具监测模块、报警模块、显示模块、模具管理模块以及问题库；

所述机器视觉检测平台设置有光源、图像采集单元和图像处理单元，所述光源用于对模具进行平行无影光照射，所述图像采集单元用于采集模具的图像信息并将模具的图像信息传输至图像处理单元；所述图像处理单元用于接收采集的模具的图像信息并进行分析和处理，具体步骤为：

S1：获取图像采集单元采集的模具的图像信息，对采集的图像信息进行滤波、锐化、数学形态变换、二值化、边缘提取、轮廓提取；获取新的图像数据，并标记为待检测图像数据；

S2：从待检测图像中提取ROI区域；

S3：对ROI区域图像进行预检查操作，具体为：从数据库中调用检测模型，通过检测模型对ROI区域图像进行识别分析；所述识别分析基于机器视觉方法；具体包括：粘膜检查、色泽检查、嵌件检查、闭模检查、产品脱落检查、滑块检查、模腔异物检查以及再顶出功能检查；

若均无异常，则控制器控制注塑机合模，注塑机开始下一周期产品的生产；若异常，则暂不合模，由操作人员进行异常处理；

所述模具监测模块用于对模具的工作状态进行监测，判断模具是否出现异常；所述模具管理模块用于接收到模具异常信号后分配对应的操作人员对模具进行检修或者更换模具。

进一步地，所述图像采集单元用于采集若干异常模具的图像信息并进行分类标注，基于AI深度学习识别算法得到检测模型；并将检测模型传输到数据库进行存储。