基于机器视觉的表面缺陷检测-机器视觉检测解决方案

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　　描述：表面缺陷检测,主要用于带材,片材的质量检测,检测对象包括金属,造纸,薄膜,无纺布,玻璃等领域,它能对产品表面实现高速,精确的质量检测.林阳智能表面检测机器视觉线型扫描准确检测细微瑕疵,凹凸,脏污等高难度内容图片稳定检测抽取细微缺陷,详情请点击查看!

　　工厂中传统使用的人工检测方法，抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大。在使用机器视觉检测技术后可以有效的改善，正因如此，机器视觉检测技术应用日益广泛。

　　机器视觉表面缺陷系统基本组成

　　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。

　　照明系统中使用的光源打亮待检样品，视觉成像系统中相机和镜头的组合将样品表面信息传送到传感器中，利用相机内置的转换器将光电信号转换为可供软件算法识别处理的数字信号。

　　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。目前常用的光源有卤素灯、荧光灯和发光二级管(LED)。以光源和一些其他光学辅助器件共同组成的照明系统根据相机和光源的放置位置，照射方式的不同，我们大致可以将其分为明暗场照明、结构光照明等方式。

　　以明场照明和暗场照明为例，这两种照明方式主要是希望表达相机与光源之间的位置关系。

　　当在实际检测中，将光源与相机异侧放置，光源直接照射在待检样品上，相机接受目标上的反射光。而暗场照明则不同，相机与光源在同一侧放置，光源照射在待检样品上，相机接受的样品表面的散射光。

　　图像增强目的着重突出样品表面更受关注的特征部分。

　　让待检样品中需要使用的部分图像特征更加凸显，方便软件算法进行进一步区分和计算，图像复原是指采用指定的软件，在计算机上完成对质量较差的图像重建和复原的过程。

　　在整个过程中通常采用图像增强的方法，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。

　　表面缺陷检测应用

　　①针对新能源领域中的各个部件进行外观缺陷检测，以电池为例，检测系统可以完成对极片表面检测，封装包检测以及整个电池表面是否存在夹伤、划痕等缺陷。

　　②3C电子等电子产品中电路板上是否存在的划痕、脏污、染色不良等缺陷。

　　③针对芯片制造行业进行瑕疵检测，判断表面是否存在划痕、污染、封装不良等缺陷。

　　④针对五金行业进行视觉缺陷检测，判断轴承、弹簧等五金零部件表面是否存在缺损、划伤、脏污等缺陷。

　　⑤可以完成对手机屏幕表面缺陷的检测，检查表面是否存在缺损、划痕和瑕疵等问题。

　　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。

　　林阳智能视觉检测中心深耕于及时视觉领域多年，成立以来凭借着在机器视觉以及控制理论方面，综合考虑各种因素进行视觉系统的优化设计，建立稳定、合格的机器视觉检测系统，具有可靠性和稳定性。

　　目前已成功为客户交付产品外观检测设备、尺寸检测设备、缺陷检测设备等，大大地为客户降低人工成本以及提高生产效率。