【摘 要】
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注塑是制取塑料制品的重要成型工艺,注塑产品约占塑料制品总产量的37%,且逐年上升。注塑的自动化程度高,但在注塑生产中,取件时经常会发生残留情况,导致在合模过程中模具挤压残留物易造成模具损伤。传统的模具保护方式对模具保护效果不佳,无法达到预判性的保护,采用人工监控模具情况又耗费人力,因此运用图像处理技术进行残留物检测成为保护模具的最佳方式。通过查阅文献资料,对比几种应用在模具保护器上的图像处理算法,
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注塑是制取塑料制品的重要成型工艺,注塑产品约占塑料制品总产量的37%,且逐年上升。注塑的自动化程度高,但在注塑生产中,取件时经常会发生残留情况,导致在合模过程中模具挤压残留物易造成模具损伤。传统的模具保护方式对模具保护效果不佳,无法达到预判性的保护,采用人工监控模具情况又耗费人力,因此运用图像处理技术进行残留物检测成为保护模具的最佳方式。通过查阅文献资料,对比几种应用在模具保护器上的图像处理算法,发现在残留物与模具对比度不高的情况下,现有算法检测的准确率会有明显下降。故本文主要针对保定新科塑料制品厂的透明塑料产品TPU(热塑性聚氨酯弹性体橡胶)支撑圈的注塑残留情况展开模具保护研究。经过现场对注塑机结构和工作流程进行了解,分析模具保护器的设计需求,本文采用以计算机为核心的模具保护器设计方案,以LabView+VISA作为工控软件环境,搭建了以Microsoft Visual Studio 2019和OpenCV3.4.1以及OpenCV contrib3.4.1库函数组成的算法开发环境。在本文算法环境中,将图像配准与图像差分结合运用,实现对TPU的残留物检测。首先运用预处理算法实现图像灰度化、图像增强以及图像去噪。通过对比SURF与ORB特征检测配准的效果与用时,选用SURF特征由FLANN(快速最近邻匹配)进行匹配,选取匹配最优20对特征点以RANSAC法计算出最优的单应变换矩阵,将待测图像进行单应性变换与模板图像配准。后将配准后的待测图像与模板图像做差,得到的差分图像经过感兴趣区域(ROI)截取、二值化阈值分割以及开运算之后,统计1值像素点个数计算残留率,最后通过残留率值大小判断图像中有无残留,在二值化中使用基于标准差系数的阈值计算方法,增强了算法的稳定性。通过现场拍摄的10张不同透明TPU支撑圈残留情况的图像来测试算法,检测结果全部准确,且算法耗时较小,证明算法对该TPU支撑圈的注塑模具残留物能够实现有效检测。最后本文对I/O板卡、光源及工业相机进行选型,并设计LabView前后面板程序,调用封装为DLL文件的算法,以较低成本完成了模具保护器的系统设计。随后在实际生产中进行实验,结果显示本文模具保护器可以对TPU注塑模具提供有效保护,验证了本文残留物检测算法的鲁棒性,也对本文所设计的模具保护器的不足提出一些改进意见。综合来看,本文模具保护器的运用可有效保护模具,减少人力劳动,对注塑生产过程的自动化和智能化程度有很大提升。
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