表面缺陷检测-机器视觉检测-机器视觉检测解决方案

　　关键词：表面缺陷检测、机器视觉检测、工业视觉缺陷检测、表面瑕疵检测、基于机器视觉的表面缺陷检测、机器视觉缺陷检测

　　描述：表面缺陷检测,生产过程中会出现:凹坑,波纹,裂纹,针眼,异物,凸点,黑点缺陷.表面缺陷检测系统,检测系统通过高精度相机及光学、图像处理技术保证产品质量.基于机器视觉技术的表面缺陷检测的应用范围很广泛,目前已在钢材、纺织、食品、包装、建材、电子、塑胶、印刷、化工等行业得到了广泛的应用。表面缺陷检测方法表面缺陷检测是一种用来检测物体表面的缺陷或不良问题的方法。采用不同的检测方法可以有效地检测出各种类型的表面缺陷,如裂纹、划痕、凹陷等。

　　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。

　　01表面缺陷检测

　　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。

　　机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器(CCD摄像机)获取产品的表面图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，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。

　　02机器视觉表面缺陷系统基本组成

　　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。

　　03表面缺陷检测应用

　　为什么要使用表面缺陷检测系统呢？——保证产品质量，改善生产工艺，减少人工成本。

　　在很多行业的外观缺陷检测环节，应用的领域十分的广泛，主要包括钢铁冶金，有色金属加工，高精铜板带，铝板带，铝箔，不锈钢制造，电子素材，无纺布，织物，玻璃，纸张，薄膜等领域，例如：

　　1.新能源电池的外观缺陷检测，比如极片有无毛刺，极片、叠片、封装包是否存在起皱、压伤夹伤、划痕、凹凸等不良缺陷。

　　2.PCB电路板上的划痕、露铜、脏污、染色不良等缺陷。

　　3.半导体芯片表面的瑕疵，如划痕、印字倾斜、异物污染、漏芯、封装表面气泡空洞等。

　　4.五金配件领域，检测螺丝钉、轴承、弹簧等部件是否存在凹坑划伤、字符缺失、缺损、弯曲、脏污、划伤等外观缺陷。

　　5.检测LCD屏幕表面的缺陷，例如缺损，瑕疵和划痕等。

　　6.检测印刷品的污点和色差等缺陷。

　　7.食品包装上的字符、污点、划痕、边缘缺失、裂纹、颜色区分、线状异色、印刷缺损、色差等。