注塑機(jī)模具保護(hù)器（又稱模具監(jiān)視器、模具視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)）是通過(guò)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)對(duì)模具狀態(tài)、產(chǎn)品成型質(zhì)量及生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控的自動(dòng)化裝置，其工作原理核心在于 “圖像采集 - 算法分析 - 邏輯判斷 - 信號(hào)輸出”，具體可從硬件架構(gòu)與軟件邏輯兩部分展開(kāi)說(shuō)明：
一、硬件架構(gòu)與工作流程
1. 圖像采集系統(tǒng)
工業(yè)相機(jī)：
通常采用高分辨率 CCD/CMOS 相機(jī)（分辨率≥200 萬(wàn)像素，幀率≥30fps），配合遠(yuǎn)心鏡頭或定焦鏡頭，確保成像無(wú)畸變（如檢測(cè)精度要求 0.1mm 時(shí)，相機(jī)像素精度需≤0.05mm / 像素）。
安裝位置：垂直或傾斜對(duì)準(zhǔn)模具型腔、澆口或頂出機(jī)構(gòu)，確保視野覆蓋關(guān)鍵檢測(cè)區(qū)域（如汽車(chē)保險(xiǎn)杠模具需監(jiān)控多組型腔的填充狀態(tài)）。
光源系統(tǒng)：
采用高亮 LED 光源（如環(huán)形光源、條形光源），通過(guò)頻閃控制（與注塑機(jī)周期同步）減少運(yùn)動(dòng)模糊，增強(qiáng)圖像對(duì)比度（如透明制品需用背光光源突出輪廓）。
光源波長(zhǎng)可選（如 450nm 藍(lán)光用于反光表面，850nm 紅外光穿透淺色材料），適應(yīng)不同材質(zhì)產(chǎn)品的檢測(cè)需求。
2. 信號(hào)處理單元
圖像采集卡：
實(shí)時(shí)將相機(jī)輸出的模擬 / 數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，傳輸至工控機(jī)（傳輸速率≥100MB/s，確保無(wú)延遲）。
工控機(jī) / 控制器：
搭載專用圖像處理軟件，內(nèi)置 CPU（如 Intel i5 及以上）與 GPU（加速深度學(xué)習(xí)算法運(yùn)算），支持多相機(jī)同步處理（如雙色模具需雙相機(jī)分別監(jiān)控上下模）。
二、核心檢測(cè)原理與算法邏輯
1. 模具狀態(tài)監(jiān)測(cè)（合模前檢測(cè)）
異物 / 殘料檢測(cè)：
原理：通過(guò)對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)圖像（無(wú)異物狀態(tài)）與實(shí)時(shí)圖像，利用邊緣檢測(cè)算法（如 Canny 算子）識(shí)別型腔表面的異常凸起或凹陷（如殘料、金屬碎屑）。
案例：當(dāng)注塑機(jī)開(kāi)模后，相機(jī)拍攝型腔圖像，若檢測(cè)到殘料（面積＞0.5mm2），系統(tǒng)立即發(fā)出報(bào)警并禁止合模，避免殘料壓壞模具（如手機(jī)外殼模具殘料會(huì)導(dǎo)致分型面損傷）。
模具配件檢測(cè)：
采用模板匹配算法（如 Halcon 的 Shape-based Matching），識(shí)別頂針、滑塊、鑲件等配件是否到位（位置偏差≤0.2mm 時(shí)觸發(fā)報(bào)警）。
例如：滑塊未完全退回時(shí)，圖像中滑塊輪廓與標(biāo)準(zhǔn)模板的重疊率＜95%，系統(tǒng)判定為異常。
2. 產(chǎn)品成型質(zhì)量檢測(cè)（開(kāi)模后檢測(cè)）
缺料 / 飛邊檢測(cè)：
灰度分析：通過(guò)計(jì)算產(chǎn)品區(qū)域的平均灰度值與標(biāo)準(zhǔn)值對(duì)比（偏差＞15% 判定為缺料），或利用閾值分割識(shí)別飛邊（邊緣像素值超出產(chǎn)品輪廓范圍）。
實(shí)例：礦泉水瓶蓋缺料時(shí)，圖像中螺紋區(qū)域灰度值偏亮（未填充塑料），系統(tǒng)自動(dòng)剔除該產(chǎn)品。
尺寸與缺陷檢測(cè)：
運(yùn)用幾何測(cè)量算法（如卡尺工具）測(cè)量產(chǎn)品關(guān)鍵尺寸（如孔徑、壁厚），公差范圍≤±0.1mm；通過(guò)缺陷庫(kù)匹配（如劃痕、氣泡的特征模板）識(shí)別表面缺陷（面積＞0.3mm2）。
3. 生產(chǎn)過(guò)程動(dòng)態(tài)監(jiān)控
頂出狀態(tài)檢測(cè)：
通過(guò)分析頂針運(yùn)動(dòng)的時(shí)序圖像（頂出行程 - 時(shí)間曲線），判斷頂針是否卡滯（如頂出時(shí)間超過(guò)標(biāo)準(zhǔn)值 20% 時(shí)報(bào)警），避免產(chǎn)品未脫落導(dǎo)致合模損壞。
澆口料檢測(cè)：
利用顏色識(shí)別算法（如 HSV 色彩空間分割）區(qū)分澆口料與產(chǎn)品主體，若澆口未切斷（殘留長(zhǎng)度＞1mm）或脫落位置異常，系統(tǒng)觸發(fā)停機(jī)信號(hào)。
三、控制輸出
控制接口與響應(yīng)時(shí)間
信號(hào)交互：
通過(guò) IO 接口（如 PLC 通信）與注塑機(jī)控制系統(tǒng)連接，檢測(cè)到異常時(shí)在 50ms 內(nèi)輸出停機(jī)信號(hào)（響應(yīng)時(shí)間需小于注塑機(jī)合模動(dòng)作周期的 10%，避免誤動(dòng)作）。
分級(jí)報(bào)警機(jī)制：
一級(jí)報(bào)警：輕微缺陷（如飛邊≤0.5mm），記錄并繼續(xù)生產(chǎn)；
二級(jí)報(bào)警：嚴(yán)重缺陷（如缺料、模具損傷），立即停機(jī)并提示人工干預(yù)。
四、技術(shù)升級(jí)：AI 視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
1. 深度學(xué)習(xí)缺陷識(shí)別
采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN，如 YOLO、Faster R-CNN）訓(xùn)練模型，自動(dòng)學(xué)習(xí)缺陷特征（如不規(guī)則氣泡、隱裂），相比傳統(tǒng)算法檢測(cè)準(zhǔn)確率從 90% 提升至 99% 以上（如復(fù)雜結(jié)構(gòu)的醫(yī)療管件模具檢測(cè)）。
優(yōu)勢(shì)：無(wú)需人工設(shè)定缺陷模板，可自適應(yīng)不同產(chǎn)品型號(hào)（如換模后僅需少量樣本訓(xùn)練即可上線）。
2. 3D 視覺(jué)檢測(cè)
結(jié)合結(jié)構(gòu)光或 ToF 相機(jī)獲取產(chǎn)品三維數(shù)據(jù)，通過(guò)點(diǎn)云分析檢測(cè)翹曲變形（偏差≥0.3mm）或壁厚不均（誤差≥5%），彌補(bǔ) 2D 視覺(jué)在高度方向的檢測(cè)盲區(qū)（如薄壁容器的底部變形檢測(cè)）。
五、典型應(yīng)用場(chǎng)景與價(jià)值
1. 汽車(chē)零部件模具
監(jiān)測(cè)保險(xiǎn)杠模具的多型腔填充均勻性，防止缺料導(dǎo)致的裝配孔偏移（精度控制 ±0.2mm），減少修模成本（每年可節(jié)省模具維修費(fèi)用 30%-50%）。
2. 電子連接器模具
檢測(cè)微小端子（尺寸≤1mm）的成型質(zhì)量，通過(guò)深度學(xué)習(xí)識(shí)別針腳彎曲（角度偏差＞5°），避免批量不良品流入后工序。
3. 醫(yī)療耗材模具
利用 3D 視覺(jué)檢測(cè)注射器模具的針尖鋒利度與管腔內(nèi)壁光滑度（粗糙度 Ra≤0.8μm），滿足 GMP 無(wú)菌生產(chǎn)要求。
