機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法
作者： 發(fā)布時(shí)間：2025-05-11 瀏覽次數(shù) :0
近年來(lái)，以自動(dòng)化、智能化為主要方向的高速自動(dòng)化生產(chǎn)線及其機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的研發(fā)成為目前行業(yè)技術(shù)發(fā)展的方向。產(chǎn)品外觀的缺陷檢測(cè)技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生，將本來(lái)需要人工完成的檢測(cè)工作，轉(zhuǎn)變成由計(jì)算機(jī)完成，這不僅減少了人工成本，也讓檢測(cè)更加穩(wěn)定、高效。今天，從事機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備研發(fā)生產(chǎn)銷售16年的無(wú)錫精質(zhì)，將向大家分享機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法。
機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備采用高速相機(jī)掃描的方式對(duì)外觀缺陷進(jìn)行檢測(cè)。原理是相機(jī)對(duì)產(chǎn)品外觀進(jìn)行線掃描，產(chǎn)品旋轉(zhuǎn)完成對(duì)外觀展開(kāi)圖的拍攝。相機(jī)分辨率高，同時(shí)設(shè)置較高的采集行數(shù)，可以滿足高精度檢測(cè)要求。相機(jī)采用高分辨率灰度相機(jī)，光源采用白色LED線光源(冷光源)。
由于不同產(chǎn)品外觀缺陷的判廢標(biāo)準(zhǔn)不一，需要識(shí)別不同產(chǎn)品外觀缺陷。首先需要判斷和提取出缺陷，再對(duì)提取出的缺陷進(jìn)行分類，主要包括圖像處理和模式識(shí)別算法。前者包括圖像預(yù)處理、圖像分割，主要完成對(duì)缺陷的判斷和分割，后者包括缺陷特征描述和分類器設(shè)計(jì)，完成對(duì)缺陷的分類功能。
預(yù)處理的目的是改善圖像數(shù)據(jù)，減少與圖像處理或分析任務(wù)無(wú)關(guān)的信息。輸入圖像為8位單通道灰度圖，首先通過(guò)邊緣檢測(cè)算法劃分出一幅完整的產(chǎn)品外觀圖像，以減少計(jì)算量。然后采用平滑濾波算法對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾波操作，消除圖像噪聲點(diǎn)，便于進(jìn)行圖像分割。
圖像處理完成對(duì)缺陷的分割、邊緣的提取。圖像中缺陷的成像效果大致表現(xiàn)為亮缺陷和暗缺陷(相對(duì)背景圖像)，這是由不同缺陷本身的灰度特點(diǎn)決定的。采用自適應(yīng)性比較強(qiáng)的閾值分割算法或邊緣檢測(cè)算法提取完整的外觀缺陷區(qū)域。
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