注塑机模具保护器检测产品是否有缺料或毛边，主要通过图像采集与智能算法分析的结合，对比标准产品特征与实际生产产品的差异，精准识别缺陷。具体过程如下：
一、核心检测逻辑：“标准图像” 与 “实时图像” 的对比分析
建立标准模板（学习阶段）
首次使用时，模具保护器会对合格产品进行多角度、多光线条件下的图像采集，生成 “标准模板”：
通过工业相机（分辨率通常≥1200 万像素，部分高精度场景达 2000 万像素）拍摄模腔内的合格产品，记录其完整轮廓、边缘细节、表面纹理等特征（如产品的边角弧度、孔洞位置、壁厚均匀性）。
系统自动提取关键特征参数（如边缘灰度值、轮廓线曲率、特定区域的像素分布），作为后续检测的基准。
实时图像采集（检测阶段）
注塑机开模后，模具保护器在预设时间内（通常 50~200 毫秒）启动拍摄：
相机对模腔内的产品进行高速拍摄（帧率≥30 帧 / 秒），确保捕捉到产品的完整状态（包括顶针顶出后的位置、是否完全脱离模具）。
部分高端设备会结合多光源系统（如环形光、同轴光、侧光）消除反光或阴影，保证图像清晰度（例如，检测深色产品时用白色背光突出轮廓，检测透明产品时用斜射光凸显表面缺陷）。
二、针对 “缺料” 的检测方法
缺料（又称短射）是指熔胶未完全充满模腔，导致产品局部缺失（如边角不完整、孔洞未贯通），检测逻辑如下：
轮廓完整性对比
系统将实时图像中的产品轮廓与标准模板对比，若某区域轮廓线断裂、缺失（如产品边缘出现 “凹陷”），或关键部位（如卡扣、筋条）未形成完整形态，即判定为缺料。
例：手机外壳边缘若有 1mm 以上的未填充区域，系统通过灰度值差异（缺料区域为模具底色，与产品颜色 / 灰度不同）快速识别。
面积与体积测算
对有固定尺寸要求的产品（如齿轮齿形、连接器插针），系统通过像素计数测算实际成型区域的面积，与标准模板的面积差值超过预设阈值（如≥5%）时，判定为缺料。
部分 3D 视觉检测系统（高端型号）可通过立体成像计算产品实际体积，与标准体积对比，精准识别内部缺料（如壁厚不足）。
特定区域标记检测
操作员可在标准模板中标记 “易缺料区域”（如模腔末端、复杂结构处），系统对这些区域进行重点监测，若该区域未出现产品特征（如无像素点分布），直接触发报警。
三、针对 “毛边” 的检测方法
毛边（又称飞边、溢料）是指熔胶从模腔缝隙溢出，在产品边缘形成多余的薄片或凸起（通常厚度 0.1~1mm），检测逻辑如下：
边缘灰度突变分析
合格产品的边缘灰度值变化陡峭（清晰的轮廓线），而毛边会导致边缘出现 “灰度渐变区”（毛边厚度薄，透光性与产品本体不同）。系统通过边缘检测算法（如 Canny 算法）识别这种异常渐变，判定为毛边。
例：塑料件边缘若有 0.2mm 以上的毛边，在背光照射下会呈现 “模糊亮边”，与标准模板的 “清晰暗边” 形成对比。
边缘距离测算
系统在标准模板中记录产品边缘到模腔内壁的距离（理论上应为 0），若实时图像中该距离超过预设值（如≥0.1mm），即判定为毛边（毛边实际是产品边缘超出了正常范围）。
对环形产品（如密封圈），系统通过检测内外径的同心度，若外径边缘出现不规则凸起，判定为外毛边；内径边缘出现凸起则为内毛边。
动态阈值调整
考虑到毛边可能极细（如 0.05mm），系统可设置 “动态灵敏度”：对高精度产品（如医疗导管），将边缘灰度差异阈值调至最低（如 Δ 灰度值≥10），确保微小毛边被识别；对粗糙件（如玩具外壳），阈值可适当提高，减少误判。
四、关键技术保障：算法与硬件的协同
抗干扰算法
震动补偿：通过图像 stabilization 技术消除注塑机开模时的轻微震动，避免因图像模糊导致的误判。
光线自适应：自动调整曝光时间、白平衡，应对车间光线变化（如白天 / 夜晚差异），确保图像质量稳定。
油污与灰尘过滤：对模具表面的少量油污、灰尘，系统通过 “背景学习” 功能将其标记为 “非产品特征”，避免误判为毛边。
硬件性能支撑
高分辨率相机：确保捕捉 0.1mm 级的微小毛边或缺料（如 1200 万像素相机可识别 0.05mm 的细节）。
高速处理器：采用 GPU+FPGA 架构，实现毫秒级运算（如 50ms 内完成 1000×1000 像素图像的分析），不影响注塑机生产节拍。
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