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螺纹是常见的制造元素。它们可见于汽车、石油和天然气、医疗、航空航天、消费品以及各种其他行业的管道、螺栓、瓶子和其他制成品上。监测螺纹是否存在及其质量时,通常会使用机械量规对样本进行接触检测。另外还有不断出现的其他接触技术,例如旋转接触测量,作为手动测量的补充或替代。

传统机器视觉系统用于螺纹的存在/缺失检测,并且在测定螺距直径和其他指标方面一直在进步。但是,与非常慢的接触测量技术相比,它们仍然不够可靠,因此只能在需要较高速度的应用中有限地使用。

如果螺纹不符合指定的精度和公差(即螺纹配合),则可能导致连接故障、液体泄漏、未对准、振动以及各种其他功能问题,其中有一些可能会很轻微且难以诊断。

Cognex Deep Learning 能够准确地检测螺纹,确保严格符合规格。缺陷探测工具使用一系列合格元件的图像学习可接受的外部和内部螺纹外观。随着螺纹旋转 360 度,缺陷探测工具可即时检测所有异常,包括缺少螺纹、毛边、碎片、螺距不正确、螺纹深度不正确、螺纹直径不正确、以及各种其他缺陷。

这样可在元件进入后面的装配步骤前发现所有错误,避免最终装配时出现螺丝连接问题。

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