開發了一套基于LabVIEW的軟件系統，結合視覺檢測技術，實現探頭及連接器外觀的自動檢測。通過使用高分辨率工業相機、光源和機械手臂，系統能夠自動定位并檢測探頭表面的細微缺陷，如劃痕、殘膠、異色、雜物等。系統支持多種探頭形態，適用于小樣本量訓練模型，并提供詳細的檢測報告。

硬件配置：

1. 工業相機：

   • 高分辨率CCD或CMOS相機（推薦：Basler?ace系列）

   • 鏡頭（推薦：Computar鏡頭）

2. 光源：

   • 環形光源（推薦：CCS?LDR2系列）

   • 同軸光源（推薦：CCS?LFX2系列）

3. 機械手臂：

   • 六軸機械手臂（推薦：Universal?Robots?UR系列）

4. 計算機及接口卡：

   • 工控機（推薦：Advantech?IPC）

   • NI圖像采集卡（推薦：NI?PCIe-1433）

軟件配置：

1. 操作系統：

   • Windows?10

2. 開發環境：

   • LabVIEW?2019

   • NI?Vision?Development?Module

   • NI?Vision?Acquisition?Software

系統設計與實現：

1. 圖像采集模塊：

   • 使用LabVIEW內置的NI?Vision?Acquisition?Software，配置并控制工業相機進行圖像采集。

2. 圖像處理模塊：

   • 使用NI?Vision?Development?Module中的圖像處理VI，對采集的圖像進行預處理（如去噪、增強對比度等）。

   • 進行缺陷檢測，包括劃痕、殘膠、異色、雜物等。

3. 機械手臂控制模塊：

   • 通過LabVIEW與機械手臂的通信接口（如Ethernet/IP或Modbus），實現對機械手臂的精確控制，完成探頭的定位和旋轉。

4. 結果分析與報告模塊：

   • 對檢測結果進行分析，判定是否存在缺陷。

   • 生成檢測報告，包括缺陷類型、位置、圖像等詳細信息。

測試方法：

1. 系統校準：

   • 使用標準探頭和連接器樣品，對系統進行校準，確保圖像采集和處理的精度。

2. 測試樣品：

   • 準備一批已知缺陷的探頭樣品，進行多次檢測，驗證系統的缺陷檢測能力。

3. 性能測試：

   • 測試系統的檢測速度和穩定性，確保能夠在實際生產環境中高效運行。

4. 可靠性測試：

   • 長時間連續運行測試，驗證系統的可靠性和抗干擾能力。

注意事項：

1. 光源選擇和配置：

   • 根據探頭表面的材質和顏色，選擇合適的光源類型和配置，避免光反射和陰影影響檢測效果。

2. 圖像處理算法優化：

   • 對于不同的缺陷類型，采用不同的圖像處理算法，并進行參數優化，確保檢測精度。

3. 機械手臂運動精度：

   • 定期校準機械手臂，確保其運動精度，避免定位誤差導致的檢測失敗。

4. 環境影響：

   • 控制檢測環境的光照和溫度，避免環境變化對檢測結果的影響。

結論：

通過以上方案的實施，能夠實現探頭及連接器的自動外觀檢測，提高檢測效率和準確性，減少人為因素對檢測結果的影響，適用于小樣本量訓練模型的方案能夠有效應對缺陷樣本量少的問題。