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拉链头视觉检测外观缺陷有哪些难点及检测方式
在谈拉链头视觉检测前。首先，从拉链连的发展历史，让我们了解它的诞生与演变才能更好的理解拉链的价值与意义。
前世今生，拉链是一个叫贾德森的美国工程师在1893年，研制了一个滑动氏没紧装置，并获得了专利，这便是拉链比较初的雏形。直到1913年，瑞典人桑巴克改进了这种粗糙的锁紧装置，使其变成了一种可靠的商品。他采用的办法是把金属锁齿附在一个灵活的轴上。这种拉链的工作原理是：每一个齿都是一个小型的钩，能与挨着而相对的另一条带子上的一个小齿下面的孔眼匹配。这种拉链很牢固，只有滑动器滑动使齿张开时才能拉开。
早期拉链比较先用于军装。首次世界大战中，美国军队首次订购了大批的拉链给士兵做服装。并取得不错的效果，士兵在集结工程中时间缩短，机动能力更。所以一战后很多都给自己军服采用拉链取代纽扣。现状各国军队作战服几乎100%采用拉链结构。只有常服采用纽扣模式。拉链可以在战争中大量节约穿戴装备时间，同时做到揭示耐用，保温、防水。但拉链在民间的推广则比较晚，直到1930年才被妇女们接受，用来代替服装的钮扣。
拉链这个字是在1926年获得的。据报道，一位叫弗朗科的小说家，在一次拉链推广会上根据他的使用方式说到：一拉，它就开了！再一拉，它就关了！十分简明地说明了拉链的特点。于是拉链这个词就这样诞生一直沿用至今。
拉链在现代世界使用更为广泛在鞋服行业，使用在男装，运动系列服装，牛仔裤、各种包包、女士靴子上。拉链与我们的生活息息相关，每个人的生活中都离不开拉链的存在。拉链材质基本都是金属、塑料尼材质质具有一定硬度拉链头也基本是这两种材质比较近几十年随着消费市场发展塑胶金属结合的拉链头成为市场新宠。因此，拉链生产厂商为了拉链使用舒适安全、更加适合服装设计整体美感。硅胶拉金属结合链头完全可以做到。现在很多现状很多拉链头都采用软式拼接工艺。这种工艺在拉链头外观检测上就比较麻烦。由于工艺增加检测项目也随着增多，量少的小厂可以通过人工检测完成。
随着社会消费者对服装类产品细节的要求越来越高。品牌鞋服生产企业不断对其供应商提出新的质检要求，传统人工检测已经法满足大型拉链生产企业品控要求。拉链产品的尺寸和外观精度的要求也越来越高。稍有误差就可能与鞋服企业品质要求不匹配，甚至对拉链生产企业牌美誉度的造影响，从而影响企业市场地位及经济收益。
在传统的人工检测方式，已经难以满足新型拉链生产过程的检测需求。保障高质量的产品，离不开现代化的检测设备，引进自动化视觉检测设备是拉链头生产环节必备选择。拉链生产企业及其产业供应链企业厂家赢得市场的长远之道。现在制造业厂家之间的核心竞争力就是产品质量的竞争。
拉链头视觉检测样品
视觉检测设备采用机器视觉技术，用机器代替人眼对被检测物体进行测量和判断。该设备通过CCD工业相机拍摄硅胶耳机的照片，并将其发送到专用的图像处理系统。根据像素分布、亮度、颜色等信息，转换为数字信号。图像系统对这些信号进行各种运算，提取出目标的特征，然后根据判别结果现场控制设备动作，不合格品将被剔除。整个检测过程现自动上料、自动检测、自动分拣、自动下料，检测工作更加高效捷。
视觉检测筛选设备在拉链头检测中能检测那些
1、尺寸：高度、长、宽、夹角度数、孔内外径、
2、破损：口径变形、水口不平、毛边、毛刺
3、染色：玷污、色彩不一致、串色、
4、镀层：锌伤
5、图案：缺字、漏色
拉链头机器视觉检测数据采集图
由于现在拉链头的材质分类多，检测测类目多，现在的机器视觉检测很难做到一台设备通用通捡。再面对这么复杂的视觉检测项目时，现在一般分为两种方式来解决。首种根据产品材质进行分类机器视觉检测，同材质使用统一型号的机器检查设备。第二种根基上面检测项目进行分类，将检测项目进行分离，采用多检查设备进行分级检测。
从多年视觉行业数据分析与际企业机器视觉检测使用情况来看，这两种方式各有势。首种可以解决企业当时检测需求，如果企业在后期进行产品扩容，可能检测上就会出现问题，需要增加新机器视觉设备适应新产品检测。检测准确性相对第二种要低，同时镜头光源使用多对系统兼容性与计算机数据运算速度要求高。电子设备兼容性越、高摄像头越多，设备在使用过程中就越容易出现问题，维修难度也就越大。
第二种根据检测项目进行分类机器视觉检测，通过项检测目测试按类型分别在2到3台设备上进行检测筛选，每台设备完成自己检测项目，分级检测。这种方式不但检测精准，对材质变化兼容性强，设备使用及维护更简单便捷。但前期投入略大于首种投入，但从企业发展的角度来衡量投入，第二种方式属于可持续性增长投入。
品牌鞋服生产企业对拉链的质量要求极其严格，行业配件的生产越来越精细，标准越来越高，检验工作必须执行高标准。传统的人工检测方式，论速度还是效率，都难以跟上大批量生产的需求，检测结果容易受到工人情绪和精力的影响，误检漏检率高。
采用机器视觉检测设备对外观缺陷进行时在线自动检测，速、高效、稳定可靠。此外，缺陷类型的统计分析可以指导生产参数的调整，提高产品质量。机器视觉检测已经成为很多一线配件大厂的质检标配。
由此可见，晶圆缺陷检测有着强有力的发展脉搏，是行业发展不可或缺的动力源泉。数之联专注于大数据与人工智能技术的研发和应用的企业数字化转型服务商,提供大数据审计分析云平台,全链路数据资产管理平台,助力客户提升管理和服务的智慧化水平,实现降本提质增效。https://www.unionbigdata.com/
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