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                                      機器視覺對物品表面缺陷檢測

                                      返回列表作者:admin 發布日期: 2019.12.21 瀏覽:53

                                      制造業是中國工業化的源頭,是實現現代化的主力軍,在中國每天都要生產大量的工業產品。隨著生活品質的提高,對產品質量的要求越來越高,除要求滿足使用性能外,還要有良好的外觀,即良好的表面質量。不同產品的表面缺陷有著不同的定義和類型,如金屬表面的劃痕、斑點、孔洞,紙張表面的色差、壓痕,玻璃等非金屬表面的夾雜、破損、污點,等等。表面缺陷不僅影響產品的美觀和舒適度,而且一般也會對其使用性能帶來不良影響,所以生產企業對產品的表面缺陷檢測非常重視,以便及時發現,從而有效控制產品質量,從而杜絕或減少缺陷品的產生等。

                                      機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像,以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。

                                      機器視覺是一種無任何接觸、無任何損傷的自動檢測技術,是實現設備自動化生產、智能化生產和帶有精密控制的有效方式,具有安全可靠、應范廣泛、工作換將要求低可在惡劣環境工作、可不間斷連續工作、效率高等突出特點。機器視覺檢測系統通過光源和圖像傳感器(工業相機)獲取產品的表面圖像,利用圖像處理算法提取圖像的特征信息,然后根據特征信息對表面缺陷的定位、識別、分類等判定與統計,同時將數據存儲、輸出、查詢等相應的操作。

                                      機器視覺進行產品的表面缺陷檢測

                                      機器視覺表面缺陷檢測系統主要組成包括:圖像接收獲取模塊、圖像預處理模塊、圖像檢測分析模塊、數據存儲管理口模塊。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,光源直接影響到圖像的質量,其作用是克服環境光干擾,保證圖像的穩定性,獲得對比度盡可能高的圖像。

                                      機器視覺表面缺陷檢測系統在圖像預處理模塊中,主要對圖像去噪、增強、復原、缺陷的檢測和目標分割。由于現場環境、工業相機成像差異、圖像傳輸損耗等產生圖像噪聲,這些噪聲降低了圖像的質量,對圖像預處理和分析帶來影響,要對圖像進行預處理降低噪聲干擾。

                                      機器視覺圖像分析模塊主要涉及圖像的特征識別、特征提取、特征分類。特征提取是從圖像的每個像素中識別目標特性區域,把不同分類間的差異區分,提高識別率。表面缺陷檢測提取的特征包含:紋理紋路走向類特征、各類帶有形狀的特征、顏色值特征、變形系數特征等,將提取的特征信息融合區分不同類型的缺陷。

                                      機器視覺應用在工業檢測、包裝印刷、食品工業、航空航天、生物醫學工程、軍事科技、智能交通、文字識別等領域。工業檢測領域是機器視覺應用中比重最大的領域,主要用于產品質量檢測、產品分類、產品包裝等,如:電子元器件檢測、產品組裝環節檢測、產品分類識別、產品定位檢測、印刷品檢測、瓶蓋檢測、玻璃、煙草、汽車牌照、二維碼、條碼等識別。表面質量檢測系統是工業檢測的極其重要的組成部分,機器視覺表面缺陷檢測在許多行業開始應用,包含金屬、玻璃、印刷、電子、紡織品、零件、水果、木材、瓷磚、鋼軌等多種工業及民生行業的生產、加工、包裝等工序。

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