模具监控器识别型腔表面划痕主要依靠高精度图像采集与智能算法分析的结合，通过对比型腔表面的标准状态与实时状态，捕捉细微的划痕特征（如线性凹痕、反光变化等）。具体实现方式如下：
一、核心前提：高精度图像采集
光学系统优化
高分辨率相机：采用 200 万 - 1000 万像素工业相机（根据划痕检测精度需求，如检测 0.1mm 以下划痕需 500 万像素以上），确保划痕细节（长度、宽度、深度的视觉表现）能被清晰捕捉。
定向光源设计：针对型腔表面材质（金属 / 塑料）和光泽度选择光源类型：
金属高光型腔：用低角度条形光或环形光，使划痕处产生阴影（未划伤区域反光均匀，划痕处因凹陷导致反光减弱）；
哑光或塑料型腔：用漫射白光或同轴光，增强划痕与周围表面的灰度差异（划痕处通常更暗）。
抗干扰处理：通过偏振镜消除表面油污、水汽导致的杂散光，或采用防雾镜头避免模具温度变化产生的雾气影响成像。
精准拍摄时机与角度
选择模具完全开模、型腔处于静止状态时拍摄，避免运动模糊；
相机安装角度与型腔表面垂直或成 45° 斜角（斜角更易捕捉划痕的深度变化），确保划痕在图像中呈现明显的线性特征。
二、算法分析：从图像中提取划痕特征
标准图像建模
首次使用时，拍摄 3-5 张无划痕的型腔表面图像作为 “标准模板”，通过算法提取型腔的基准纹理（如抛光纹路、正常磨损的均匀痕迹），建立灰度分布模型（记录每个像素的正常灰度值范围）。
实时图像对比
每次开模后，实时采集型腔图像，与标准模板进行逐像素或区域对比：
灰度差异分析：划痕处的灰度值通常与周围区域存在明显差异（如金属型腔的划痕处更暗），算法通过设定阈值（如灰度差＞20）标记异常区域；
边缘检测：利用 Canny、Sobel 等边缘检测算法，识别图像中突然变化的线条状边缘（划痕的轮廓），排除型腔本身的正常轮廓（如圆角、分型线）。
划痕特征筛选
算法会对标记的异常区域进行形态学分析，判断是否符合划痕的典型特征：
形状：长条形、连续性线条（区别于点状杂质）；
尺寸：长度＞0.5mm、宽度＜0.3mm（可根据需求调整阈值）；
连续性：线条无明显中断（区别于随机噪点）。
排除干扰因素：如型腔表面的水渍、灰尘（通过动态更新模板或设定 “允许的微小差异” 过滤）。
量化评估与判定
对符合特征的划痕计算长度、数量（如单条长度＞2mm 或累计长度＞5mm），若超过预设阈值则判定为 “型腔划伤”，触发报警。
部分高级系统支持划痕深度的间接评估（通过阴影长度与光源角度推算），但精度较低，主要用于初步判断损伤程度。
三、关键技术难点与解决方案
区分划痕与正常纹理
难题：抛光型腔的细微纹路可能被误判为划痕，老旧模具的均匀磨损也可能干扰检测。
解决：采用 “动态模板更新” 技术，定期学习型腔的正常磨损状态（如每生产 1000 模更新一次模板），或人工标记 “允许的纹理区域”。
检测微小划痕（＜0.1mm）
难题：低对比度划痕（如浅度划伤）与周围表面灰度差异小，易漏检。
解决：结合亚像素级分析（将像素细分至 1/10 精度）和多帧融合技术（连续拍摄 3-5 帧图像叠加，增强划痕信号）。
复杂型腔结构的全覆盖
难题：深腔、曲面、异形型腔的部分区域易产生阴影，导致拍摄不清。
解决：采用多相机多角度拍摄（如在型腔侧面增加辅助相机），或使用结构光扫描技术重建三维表面，从立体数据中识别划痕。
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