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案例展示

紫外线如何检测塑料,油漆缺陷的应用

紫外线检测塑料,油漆缺陷是通过使用机器视觉系统来完成。机器视觉系统使用390-700 nm LED照明组件来照明产品。一些对紫外线光敏感的产品如塑料,印刷油墨和燃料等可在借助机器视觉系统来检测是否存在缺陷。在过去,由于受到紫外线光源成本的限制,此类检测成本非常高昂。随着低成本UV LED技术的出现,借助机器视觉系统使用UV 紫外线可大大提高检测塑料,油漆产品的效率。

uv灯珠.jpeg


UV紫外线是波长为10-400nm的电磁辐射,分为三个不同的波段。在300-400nm之间,光谱的波段称为近UV波段,分为UV-A(320-400nm)和UV-B(280-320)子波段。在300 nm以下,UV-C波段覆盖100-280nm的波长。在机器视觉应用中,最常用的是UV-A波段中的波长,最著名的是365nm和395nm波长。理论上来讲使用365nm或395nm的紫外设备都可以用于机器视觉系统的应用,包括365nm紫光手电和365nm紫光手电。


机器视觉系统检测塑料,油漆缺陷的工作原理

机器视觉系统检测主要是利用UVA紫外线被塑料、油漆等材料吸收后产生表面特征散射,机器视觉系统得以捕获产品表面的图像进而完成检测。


紫外线检测塑料油漆时可以两种不同的方式应用于机器视觉系统。

一、在反射UV成像应用中,将UV光施加到对象上,并使用对UV敏感的单色或彩色相机捕获。

二、在紫外荧光成像中,对象的表面再次用紫外光照射。在添加了荧光增白剂的产品(如油漆,塑料,印刷油墨和染料)中,这些荧光材料将吸收UV辐射,然后再辐射更长的散射波长。


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