机器视觉检测有效分拣产品的缺陷

    视觉检测是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导致等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。

   在我们销售产品之前，检验程序是必须的，因此，如果我们能够在包装和交付货物之前放置机器视觉检查工具，那么检验工作是必要的。摄像机被编程来检查物体的位置、颜色、大小或形状，或者物体是否在那里。它可以查看和解码一个标准或2D矩阵条形码，甚至读取打印字符。比如下图可见：

   机器视觉技术是利用多个摄像机设置在特定位置，随时被触发来捕捉物体的图像，然后通过图像处理系统将图像数据传输到检测系统中的技术。检测工作是在接收图像处理系统的信号时触发的，并开始对图像数据进行处理，并在工业或生产环境中自动进行分析和检测。

   现在产品通过机器视觉系统进行检测。经过检查后，通常会产生一个信号来决定如何处理它。该部件可以识别为OK合格，也可以不符合NG。然后，该部件将被丢弃到一个容器或特殊托盘或分支输送机，或通过更多的装配操作，跟踪其检查结果通过系统。无论如何，机器视觉系统比简单的缺席/存在型传感器能提供更多关于对象的信息。

    机器视觉功能包括：

       一、质量保证

　　二、缺陷检测

　　三、机器人/机器制导

　　四、测试和校准

　　五、实时过程控制

　　六、数据收集

　　七、机器监控

　　八、分选

　　九、计数

　　十、雷达记录

    产品表面缺陷的检测属于一种机器视觉技术，即采用计算机视觉来模拟人类视觉的功能，图像采集处理计算，最终对特定对象的实际检测，控制和应用。在实际应用中，不同产品对缺陷的定义也不一样。一般来说，产品表面缺陷分为结构缺陷、几何缺陷和颜色缺陷等几种类型。常见的工件完整性检测属于结构缺陷检测，尺寸规格检测属于几何缺陷检测，而印刷品质量检测中常需要进行颜色缺陷检测。

    产品表面缺陷检测方法一般分为3种。

    1、人工检测法，这种方法不仅成本高，而且在对微小缺陷进行判别时，难以达到所需要的精度和速度，人工检测法还存在劳动强度大、检测标准一致性差等缺点。

    2、机械装置接触检测法，这种方法虽然在质量上能满足生产的需要，但存在检测设备价格高、灵活性差、速度慢等缺点。

    3、是机器视觉检测法，即利用图像处理和分析对产品可能存在的缺陷进行检测，这种方法采用非接触的工作方式，安装灵活，测量精度和速度都比较高。同一台机器视觉检测设备可以实现对不同产品的多参数检测，为企业节约大笔设备开支。