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模具保护器视觉应用方案详解及软硬件开发厂家

模具保护器(Mold Protection System)是注塑、压铸、冲压等精密制造领域的核心设备之一,主要用于实时监测模具状态(如合模位置偏差、异物残留、磨损、裂纹等),防止因模具异常导致的批量产品报废、设备损坏或安全事故。随着工业视觉技术的发展,视觉检测已成为模具保护器的关键技术升级方向,通过高精度图像采集与分析,可实现对模具状态的智能化、非接触式监测,显著提升检测效率和可靠性。

一、模具保护器视觉应用方案

1. 方案核心目标

  • 防错:防止模具合模前存在异物(如料头、金属屑)或位置偏差导致的碰撞损坏;

  • 防损:监测模具关键区域(如型面、滑块、顶针)的磨损、裂纹、变形等隐性缺陷;

  • 预警:实时反馈异常并触发停机保护,避免批量不良;

  • 优化:积累数据辅助模具维护周期制定(如抛光、维修)。

2. 视觉系统组成

视觉应用方案主要由硬件层软件层构成:

层级

核心组件

功能说明

硬件层

工业相机(2D/3D)

高分辨率(500万~2000万像素)、高帧率(≥30fps),支持全局快门(防运动模糊);3D相机用于检测高度差(如异物厚度、型面塌陷)。


光源系统(LED/同轴光/环形光/结构光)

针对模具表面特性(反光、深孔、纹理)定制光源,确保图像对比度(如暗场照明突出划痕、漫反射光均匀照射型面)。


图像采集卡/工控机

高速传输图像数据(支持GigE/USB3.0/Camera Link接口),工控机需具备强算力(如Intel i7/i9或边缘计算模块)。


触发系统(传感器/PLC接口)

合模信号触发拍照(如接近开关、压力传感器),确保检测与模具动作同步(响应时间≤10ms)。

软件层

图像预处理(去噪、校正、增强)

消除环境光干扰(如滤除杂散光)、校正镜头畸变(如径向畸变校正)、增强缺陷特征(如边缘锐化、对比度调整)。


缺陷检测算法(传统CV+深度学习)

- 传统算法:阈值分割、边缘检测、模板匹配(用于固定位置的尺寸/位置偏差检测);
- 深度学习:YOLO/ResNet等模型训练缺陷分类(如划痕、裂纹、异物)。


逻辑控制与报警

结合模具BOM数据和工艺要求(如允许的间隙范围、缺陷面积阈值),实时判断异常并输出报警信号(声光报警、PLC联动停机)。


数据管理与追溯

存储检测图像、缺陷记录、时间戳等信息,支持与MES系统对接(关联生产批次、模具编号),便于质量追溯和工艺优化。

3. 典型应用场景

  • 合模前检测:检测模具分型面是否有异物(如料头、金属屑),防止合模碰撞;

  • 开模后检测:识别产品残留(如毛边、飞边)、顶针断裂/未复位、滑块位置偏移;

  • 周期性检测:定期扫描模具型面,监测磨损量(如R角半径变化)或微裂纹(尺寸≤0.1mm);

  • 多模具切换检测:产线换模时快速核对模具型号、关键特征(如定位环、浇口位置)是否匹配。

二、软硬件开发厂家介绍

模具保护器视觉系统的开发需融合工业视觉、模具工艺、自动化控制等多领域技术,深圳市云钥科技有限公司(简称“云钥科技”),作为国内技术领先的工业相机软硬件生产厂家,在视觉应用研发方面具有强大的团队和丰富的经验。针对中小型注塑机推出“特定型模具保护器”,集成自主研发的VM算法平台,可定制化开发模具特征检测(如滑块位置、顶针状态),支持2D/3D混合检测。产品具有高可靠性(适应高温、油污环境)、快速部署(预编程模板覆盖常见模具类型)等特性。