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機器視覺表面缺陷檢測綜述

工業(yè)產品的表面缺陷對產品的美觀度、舒適度和使用性能等帶來不良影響，所以生產企業(yè)對產品的表面缺陷進行檢測以便及時發(fā)現(xiàn)并加以控制。

機器視覺的檢測方法可以很大程度上克服人工檢測方法的抽檢率低、準確性不高、實時性差、效率低、勞動強度大等弊端，在現(xiàn)代工業(yè)中得到越來越廣泛的研究和應用。

方法以機器視覺表面缺陷檢測為研究對象，在廣泛調研相關文獻和發(fā)展成果的基礎上，對基于機器視覺在表面缺陷檢測領域的應用進行了綜述。分析了典型機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)的工作原理和基本結構，闡述了表面缺陷視覺檢測的研究現(xiàn)狀、現(xiàn)有視覺軟件和硬件平臺，綜述了機器視覺檢測所涉及到的圖像預處理算法、圖像分割算法、圖像特征提取及其選擇算法、圖像識別等相關理論和算法研究，并對每種主要方法的基本思想、特點和存在的局限性進行了總結，對未來可能的發(fā)展方向進行展望。

結果機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)中，圖像處理和分析算法是重要內容，算法各有優(yōu)缺點和其適應范圍。如何提高算法的準確性、實時性和魯棒性，一直是研究者們努力的方向。

結論機器視覺是對人類視覺的模擬，機器視覺表面檢測涉及眾多學科和理論，如何使檢測進一步向自動化和智能化方向發(fā)展，還需要更深入的研究。

表面缺陷檢測

機器視覺技術是一種無接觸、無損傷的自動檢測技術，是實現(xiàn)設備自動化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光譜響應范圍寬、可在惡劣環(huán)境下長時間工作和生產效率高等突出優(yōu)點。機器視覺檢測系統(tǒng)通過適當?shù)墓庠春?a href="http://www.www27dydycom.cn/tags/圖像傳感器/" target="_blank">圖像傳感器(CCD攝像機)獲取產品的表面圖像，利用相應的圖像處理算法提取圖像的特征信息，然后根據(jù)特征信息進行表面缺陷的定位、識別、分級等判別和統(tǒng)計、存儲、查詢等操作；

機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)基本組成

主要包括圖像獲取模塊、圖像處理模塊、圖像分析模塊、數(shù)據(jù)管理及人機接口模塊。

圖像獲取模塊由工業(yè)相機、光學鏡頭、光源及其夾持裝置等組成，其功能是完成產品表面圖像的采集。在光源的照明下，通過光學鏡頭將產品表面成像于相機傳感器上，光信號先轉換成電信號，進而轉換成計算機能處理的數(shù)字信號。目前工業(yè)用相機主要基于CCD或CMOS芯片的相機。CCD是目前機器視覺最為常用的圖像傳感器。

機器視覺光源直接影響到圖像的質量，其作用是克服環(huán)境光干擾，保證圖像的穩(wěn)定性，獲得對比度盡可能高的圖像。目前常用的光源有鹵素燈、熒光燈和發(fā)光二級管(LED)。LED光源以體積小、功耗低、響應速度快、發(fā)光單色性好、可靠性高、光均勻穩(wěn)定、易集成等優(yōu)點獲得了廣泛的應用。

由光源構成的照明系統(tǒng)按其照射方法可分為明場照明與暗場照明、結構光照明與頻閃光照明。明場與暗場主要描述相機與光源的位置關系，明場照明指相機直接接收光源在目標上的反射光，一般相機與光源異側分布，這種方式便于安裝；暗場照明指相機間接接收光源在目標上的散射光，一般相機與光源同側分布，它的優(yōu)點是能獲得高對比度的圖像。結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，根據(jù)它們產生的畸變，解調出被測物的3維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同步。

圖像處理模塊主要涉及圖像去噪、圖像增強與復原、缺陷的檢測和目標分割。由于現(xiàn)場環(huán)境、CCD圖像光電轉換、傳輸電路及電子元件都會使圖像產生噪聲，這些噪聲降低了圖像的質量從而對圖像的處理和分析帶來不良影響，所以要對圖像進行預處理以去噪。圖像增強目的是針對給定圖像的應用場合，有目的地強調圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果的圖像處理方法。圖像復原是通過計算機處理，對質量下降的圖像加以重建或復原的處理過程。圖像復原很多時候采用與圖像增強同樣的方法，但圖像增強的結果還需要下一階段來驗證；而圖像復原試圖利用退化過程的先驗知識，來恢復已被退化圖像的本來面目，如加性噪聲的消除、運動模糊的復原等。圖像分割的目的是把圖像中目標區(qū)域分割出來，以便進行下一步的處理。