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什么是缺陷检测?机器视觉表面缺陷检测方法

2021-04-20 09:03

工业产品的表面缺陷对产品的美感、舒适性和性能都有负面影响,因此生产企业对产品的表面缺陷进行及时的缺陷进行检测,机器视觉的检测方法可以克服人工检测采样率低、精度低、实时性差、效率低、劳动强度高等缺点,在现代工业中得到越来越广泛的研究和应用。

方法以机器视觉表面缺陷检测为研究对象,在广泛研究和发展成果的基础上,综述机器视觉在表面缺陷检测领域的应用。分析了典型机器视觉表面缺陷检测系统的工作原理和基本结构,阐述了表面缺陷视觉检测的研究现状、现有的视觉软硬件平台,总结了与机器视觉检测相关的理论和算法,如图像预处理算法、图像分割算法、图像特征提取和选择算法、图像识别算法等。总结了各主要方法的基本思想、特点和局限性,并对今后可能的发展方向进行了展望。

结果在机器视觉表面缺陷检测系统中,图像处理和分析算法是一个重要的组成部分,每种算法各有优缺点和自适应范围,如何提高算法的准确性、实时性和鲁棒性一直是研究人员努力的方向。结论机器视觉是人类视觉的仿真,机器视觉表面检测涉及多个学科和理论,如何在自动化和智能化的方向进一步发展检测,需要更深入的研究。

1、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;


表面缺陷检测


2、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。


表面缺陷检测


3、表面缺陷检测应用

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。

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

线扫描表面缺陷检测系统主要构成:

视觉采集部主要包括线阵相机,镜头,光源,图像采集卡。

系统支架部分包括:相机支架,光源支架,和操作台支架。

电气部分(通信/控制部)包括编码器,运动控制卡或者PLC,也有可能会有马达等。

其他:各种电线电缆,CL线啊,电源线啊,各种SMPS啊,照明控制器啊等等。


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