机器视觉分享-视觉检测Pin针

项目背景
在现代电子设备中，连接器扮演着核心角色，其品质是保障整机性能与可靠运行的基础。
作为连接器内承担信号传递和电力输送的核心部件，Pin针的各项几何特征（如总数、排列定位、针尖平整度以及是否存在物理损伤）必须进行极其精密的测量与核查。

以往依赖人眼的检测方式存在明显短板：不仅作业速度慢、受人员状态影响大（易疲劳导致误判），而且在面对日益严苛的微米级精度标准时显得力不从心。

相比之下，基于机器视觉的自动化检测方案展现出了显著优势：
其非接触式测量避免了损伤风险；高速图像处理能力完美匹配现代产线节奏；
算法驱动的判定机制则确保了检测结果的极高一致性与客观性，使其成为解决连接器Pin针高精度、高效率检测需求的优选技术路径。

项目需求


解决方案


用相机采集图片，预处理，利用Blob分析识别定，高分辨率工业相机：精确捕捉Pin针细节。

定制化光学系统：采用环形光源、同轴光或条形光源组合，优化打光角度，凸显Pin针轮廓、高度差异及表面缺陷（如划痕、异物）。

精密运动平台（可选）：用于多角度成像或定位被测连接器。

核心检测算法：

定位与计数： 模板匹配或Blob分析快速定位连接器及所有Pin针，确保数量正确。

位置精度： 亚像素边缘检测测量各Pin针相对于基准或彼此的实际坐标，对比设计公差。

共面度： 激光三角测量或聚焦成像技术，非接触式精确测量所有Pin针尖端高度，计算最大高度差（共面度）。

缺陷识别： 结合形态学处理、特征提取（如长宽比、面积）及深度学习（针对复杂缺陷），自动检出弯曲、断裂、变形、污染等。

输出与控制：

实时显示检测结果（OK/NG）及具体参数数值。



生成检测报告，支持数据追溯。

NG品自动剔除信号输出，无缝对接产线。