CCD 光学筛选机在企业生产中的应用研究

引言

在传统工业生产中，人工目视检测存在效率低、误差率高、成本攀升等问题。随着制造业对精度和标准化的要求不断提高，CCD 光学筛选机应运而生。该技术通过机器视觉与图像处理算法结合，实现了对产品尺寸、外观缺陷、装配完整性等指标的自动化检测，成为企业智能化升级的重要工具。

1 .CCD 视觉系统的构成

CCD 光学筛选机主要由以下模块构成：1.光学成像系统：通过高分辨率CCD 相机与定制化光源（如环形光、同轴光等）采集产品图像。2.图像处理系统：利用FPGA 或GPU 加速算法对图像进行灰度分析、边缘检测、模板匹配等处理，同时提供大量有效的检测工具，如尺寸测量、圆半径测量、二值化、点线测量、图像比对等等，可以实现几乎所需的所有检测功能。3.产品的上料系统：利用各类型的上料机构，将产品送至检测位置并进行良品和不良品的区分。4.分拣执行机构：根据检测结果触发气动或机械装置，自动剔除不合格品，同时还可将不同的缺陷类型产品进行有效的分类。

2.CCD 视觉系统的优势

CCD 光学筛选机核心优势在于：1.最高检测精度可达微米级，对于微小元件（如芯片引脚、精密齿轮）的检测，检测精度极高，对于大尺寸的产品也有良好的精度支持；2.微小零件检测速度达每分钟数千件，远超人工效率，且24 小时设备不停机等待，相较于人工效率大幅提高；3.支持多参数同步检测，如尺寸、颜色、表面划痕、字符印刷完整性等。

3.CCD 视觉系统在各行业的应用

电子元件制造行业应用： 半导体企业采用 CCD 筛选机对电阻、电容进行外观检测：1.其优势在于检测效率可达2000 颗/分钟，远超人工效率；2.检测内容：焊点完整性、引脚间距、表面氧化缺陷；能做到视线所及即可检测；3.检测效果：缺陷检出率从人工的 92% 提升至 99.5% ，良品率提高8% ；而且可以实现一天 24 小时不间断运行，大幅提高产品的质量和生产效率；4.详细的数据反馈，可根据每个产品批次存在的缺陷进行详细的统计，用于分析产品生产过程中存在的问题，大幅优化产线产品的整体良品率提升。

电气元件制造行业应用： 接触器、继电器生产企业采用 CCD 筛选机对触点材料、触点组件进行外观检测：1.检测效率可达1000 颗/分钟，远超人工效率；2.检测内容：触点完整性、各项尺寸指标、多项产品表面缺陷；能做到视线所及即可检测；3.检测效果：缺陷检出率从人工的 98% 提升至99.5% ；而且可以实现一天 24 小时不间断运行，大幅提高产品的质量和生产效率；4.详细的数据反馈，可根据每个产品批次存在的缺陷进行详细的统计，用于分析产品生产过程中存在的问题，优化产品的生产过程，提升整体良品率。

汽车零部件生产行业的应用：在发动机零件装配线上，CCD 系统用于检测螺栓拧紧角度与垫片缺失：1.采用的技术方案：多相机协同拍摄，3D点云重建技术；2.经济效益：避免因漏检导致的召回风险，年节省返工成本超 200 万元；3.人工存在漏检概率：相较于人员检查存在容易遗漏的特点，机器检测不放过任何一个死角，可实现全方位的检测；4.检测内容存储：对相关的产品检测图像进行了有效存储，可用于后续质量问题的追溯；5.拥有详细的数据统计：可以通过系统对缺陷类型进行详细的分类统计，提供全面的反馈机制，用于产线整体的质量管控；6.快速的检测切换，通过更换相关的算法参数，可进行产品的快速换线，提高设备的使用效率。

4.CCD 筛选机存在的挑战与应对策略：

技术难点：对于各类复杂反光表面（如金属、玻璃）的成像干扰目前存在较大的技术难题，复杂反光面存在各类光线扰动，易造成成像不稳定，缺陷显示不稳定，一些结构复杂的产品还存在光照盲区，导致产品成像时曝光不足，亮度不够等问题；目前的解决方案：1.可尝试采用偏振光或多光谱成像技术，考虑多角度多方式成像；2.目前多数机器视觉厂家已经开始将 AI 深度学习功能加入到视觉算法中，基于 AI 深度学习功能的缺陷查找能够大幅提高缺陷查找的准确性，通过AI 的应用能够有效的处理各类原有工具不能有效查找的缺陷问题，大幅提高缺陷查找准确性。

实施门槛：设备的初期投入较高，中小企业接受度有限，同时设备对于基础维护人员提出了更高的要求，设备的日常维护需要人员对图像处理系统有一定的了解和认知，对于中小企业来说，维护人员的技能水准也可能存在一定的问题，遇到故障问题时无法独立解决，对设备厂商的售后服务有更高的要求。

5.CCD 视觉检测未来发展趋势

AI 深度融合：通过深度学习算法提升缺陷分类能力；通过各类 AI 工具的加入提高缺陷检测能力和准确性，使其可以解决更多种类型的问题。

在线实时检测：将 CCD 视觉与生产线 PLC 系统深度集成，嵌入到生产过程中，实现生产过程的检测，使生产系统实现零延时反馈，出现问题可以马上实现处理；

微型化与智能化：不断地追求小型化，开发便携式CCD 设备，针对多种多样不同的使用场景进行优化，拓展至更广泛行业。

结语

CCD 视觉筛选机的应用显著推动了企业生产过程的智能化转型。随着机器视觉技术与工

业物联网的深度融合，其将在精度、速度与适应性方面持续突破，成为制造业高质量发展的

核心驱动力之一。

参考文献

[1] 机器视觉技术在白车身检测中的应用研究，2022.

[2] ISO 2859-1 抽样检验标准与自动化检测对比分析，2021.

[3] 工业4.0 背景下智能制造质量控制体系构建，2023.