什么是机器视觉表面缺陷检测及方法应用

分类：解决方案
作者：
来源：
发布时间：2021-08-10
访问量：0

【概要描述】

什么是机器视觉表面缺陷检测及方法应用

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中国是一个制造大国，每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，除要求满足使用性能外，还要有良好的外观，即良好的表面质量。但是，在制造产品的过程中，表面缺陷的产生往往是不可避免的。

常见的表面缺陷包括如金属表面的划痕、孔洞、斑点，非金属表面的夹杂、破损、污点，纸张表面的色差、压痕，玻璃等，一般而言表面缺陷一般是产品局部发生物理和化学不均匀区域。产品的外观对于企业的产品销量和产品的品质非常重要，所以对于企业来说非常关注。

传统的表面缺陷检测方法是人工检测，但该方式准确性不高、抽检率低，人员成本高、强度大，不利于产品质量把控。工业产品的表面缺陷对产品的美观度、舒适度和使用性能等带来不良影响，所以生产企

业对产品的表面缺陷进行检测以便及时发现并加以控制。

机器视觉的检测方法可以很大程度上克服人工检测方法的抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大等弊端，在现代工业中得到越来越广泛的研究和应用，从而提升企业自身的市场竞争力。

机器视觉表面缺陷检测系统基本组成：

主要包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理及人机接口模块。

图像获取模块

图像获取模块由工业相机、光学镜头、光源及其夹持装置等组成，其功能是完成产品表面图像的采集。

在光源的照明下，通过光学镜头将产品表面成像于相机传感器上，光信号先转换成电信号，进而转换成计算机能处理的数字信号。目前工业用相机主要基于CCD或CMOS芯片的相机。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。

机器视觉光源直接影响到图像的质量，其作用是克服环境光干扰，保证图像的稳定性，获得对比度尽可能高的图像。目前常用的光源有卤素灯、荧光灯和发光二级管( LED)。LED光源以体积小、功耗低、响应速度快、发光单色性好、可靠性高、光均匀稳定、易集成等优点获得了广泛的应用。

由光源构成的照明系统按其照射方法可分为明场照明与暗场照明、结构光照明与频闪光照明。明场与暗场主要描述相机与光源的位置关系，明场照明指相机直接接收光源在目标上的反射光，一般相机与光源异侧分布，这种方式便于安装；暗场照明指相机间接接收光源在目标上的散射光，一般相机与光源同侧分布，它的优点是能获得高对比度的图像。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的3维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。

图像处理模块

图像处理模块主要涉及图像去噪、图像增强与复原、缺陷的检测和目标分割。

由于现场环境、CCD图像光电转换、传输电路及电子元件都会使图像产生噪声，这些噪声降低了图像的质量从而对图像的处理和分析带来不良影响，所以要对图像进行预处理以去噪。

图像增强目的是针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。

图像复原是通过计算机处理，对质量下降的图像加以重建或复原的处理过程。图像复原很多时候采用与图像增强同样的方法，但图像增强的结果还需要下一阶段来验证；而图像复原试图利用退化过程的先验知识，来恢复已被退化图像的本来面目，如加性噪声的消除、运动模糊的复原等。图像分割的目的是把图像中目标区域分割出来，以便进行下一步的处理。

图像分析模块

图像分析模块主要涉及特征提取、特征选择和图像识别。

特征提取的作用是从图像像素中提取可以描述目标特性的表达量，把不同目标间的差异映射到低维的特征空间，从而有利于压缩数据量、提高识别率。表面缺陷检测通常提取的特征有纹理特征、几何形状特征、颜色特征、变换系数特征等，用这些多信息融合的特征向量来区份可靠地区分不同类型的缺陷。

这些特征之间一般存在冗余信息，即并不能保证特征集是最优的，好的特征集应具备简约性和鲁棒性。为此，还需要进一步从特征集中选择更有利于分类的特征，即特征的选择。图像识别主要根据提取的特征集来训练分类器，使其对表面缺陷类型进行正确的分类识别。

数据处理及人机接口模块

数据管理及人机接口模块可在显示器上立即显示缺陷类型、位置、形状、大小，对图像进行存储、查询、统计等。

机器视觉表面缺陷检测系统应用：

机器视觉技术是一种无接触、无损伤的自动检测技术，是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和生产效率高等突出优点。

简而言之，机器视觉系统是通过机器视觉产品( 即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种) 将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。