表面检测与机器视觉

本文目录一览：

• 1、机器视觉检测技术纸张表面缺陷检测的几种方法是什么？
• 2、机器视觉表面缺陷检测，表面瑕疵检测都什么玩意
• 3、面膜表面缺陷可以用机器视觉设备检测吗？
• 4、机器视觉之表面划痕检测

机器视觉检测技术纸张表面缺陷检测的几种方法是什么？

物件的缺陷有很多种类，如尺寸不良，边角缺料，肥边，表面划痕，表面污物，字符logo漏印，错印等。一部手机从零部件到整机，中间可能经历了几百种不同过程的外观缺陷检测。除了高昂的人力成本，人工检测的方式还存在效率低、易疲劳、人员流动率高需要反复培训等问题。为了解决这些问题，机器视觉检测应运而生，那么机器视觉是怎么发现产品缺陷的呢？

其实机器视觉的工作原理很简单，就是将待检产品的图片和良好的产品图片进行对比，如发现有偏差的地方就说明这个待检产品是不良品，是有缺陷的，机器视觉检测的难点在于如何使瑕疵更容易被识别出来，加大有瑕疵的产品图像与良品图像的差异度，这就涉及到光源和照相机精度的问题。

机器视觉表面缺陷检测，表面瑕疵检测都什么玩意

机器视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断,表面缺陷和表面瑕疵，就是指物体表面有划痕，有污点，缺料等，机器视觉表面缺陷检测就是指用机器代替人工把物件表面有划痕、污点，缺料，字符logo错误的物件挑选出来

下面以伟顾德机器视觉检测设备的工作流程为例，看看机器视觉检测设备是怎样工作的

1、物料系统把需要检测的物件按照需求排列好并输送到检测盘上

2、当物料在检测盘上运行到摄像机面前是，摄像机对物件进行拍照，并把照片传输给电脑

3、电脑根据程程序对图像进行分析，当电脑判断物件有缺陷和瑕疵时，控制吹气阀门将缺陷物件筛选出来，良品物件继续在检测盘上输送至良品收集器具中，至此，物件检测筛选完成。

机器视觉表面缺陷检测在实际检测过程中还涉及到很多东西，比如光源、计算软件，物料输送系统等，这里就不一一赘述。

面膜表面缺陷可以用机器视觉设备检测吗？

面膜表面缺陷可以使用机器视觉设备检测。机器视觉设备可以通过摄像头或其他传感器捕捉面膜的图像或视频，并使用图像处理和机器学习算法来检测和识别面膜表面的缺陷，如气泡、皱褶、裂痕、色差等等。这种系统可以有效地提高面膜生产过程中的质量控制和检测效率，减少人工检查的误差和成本，并帮助面膜制造商提高产品质量和市场竞争力。

机器视觉之表面划痕检测

在工业生产中总是经常遇到裂痕、划痕和变色等产品的表面缺陷问题，而这些问题不管对于人工检测还是机器视觉检测都极富挑战。其难度在于该类缺陷形状不规则、深浅对比度低，而且往往会被产品表面的自然纹理或图案所干扰。因此，表面缺陷检测对于正确打光、相机分辨率、被检测部件与工业相机的相对位置、复杂的机器视觉算法等要求非常高。

机器视觉划痕检测的基本分析过程分为两步：首先，确定检测产品表面是否有划痕，其次，在确定被分析图像上存在划痕之后，对划痕进行提取。

表面划痕通常可分为三大类：

第一类划痕，从外观上较易辨认，同时灰度变化跟周围区域对比也比较明显。可以选择较小的阈值精缺陷部分直接标记。

第一类划痕缺陷图像

第二类划痕，部分灰度值变化并不明显，整幅图像灰度比较平均，划痕面积也比较小，只有几个像素点，灰度也只比周围图像稍低，很难分辨。可以对原图像进行均值滤波，得到较平滑的图像，并与原图像相减，当其差的绝对值大于阈值时就将其置为目标，并对所有的目标进行标记，计算其面积，将面积过小的目标去掉，剩下的就标记为划痕。

第二类划痕缺陷图像

第三类划痕，各部分灰度差异较大，形状通常呈长条形，如果在一幅图像上采取固定阈值分割，则标记的缺陷部分会小于实际部分。由于这类图像的划痕狭长，单纯依靠灰度检测会将缺陷延伸部分漏掉。对于这类图像，根据其特点选择双阈值和缺陷形状特征相结合的方法。

第三类划痕缺陷图像

由于在工业检测中图像的多样性，对于每一种图像，都要经过分析综合考虑各种手段来进行处理达到效果。一般来说，划痕部分的灰度值和周围正常部分相比要暗，也就是划痕部分灰度值偏小；而且，大多都是在光滑表面，所以整幅图的灰度变化总体来说非常均匀，缺乏纹理特征。因此，划痕的检测一般使用基于统计的灰度特征或者阈值分割的方法将划痕部分标出。

基于机器视觉的表面缺陷检测量系统，可安装在具有规则形状的金属产品生产流水线上，对生产线上的每个产品的表面缺陷及外形尺寸等进行在线检测，尤其对于有金属光泽的产品的表面质量检测效果更加突出。当检测到有缺陷的工件时，系统可根据实际需求发出相应的控制信号，即可直接将废品剔除，也可控制打标机构在缺陷品上喷涂标志。