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机器视觉表面缺陷检测的发展趋势

      产品表面缺陷对产品的美观度、舒适度和使用性能等带来不良影响,所以生产企业对产品的表面缺陷进行检测以便及时发现并加以控制。

     产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分,其检测的准确程度直接会影响产品的质量优劣。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求,而利用机器视觉检测很好地克服了这一点,表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。


    应用表面缺陷检测系统,提高了检测的准确度和效率。那么,在进行产品表面检测之前,有几个步骤需要注意。


第一,要利用图像采集系统对图像表面进行采集分析;

第二,对采集过来的图像进行一步步分割处理,使得产品表面缺陷能像能够按照其特有的区域特征进行分类;

第三,在以上分类区域中进一步分析目标区域,使得范围更加的准确。通过以上的三步处理之后,产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认,这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。



机器视觉技术在表面缺陷检测方面的发展趋势:

1、实现在线实时检测;

2、实现智能化检测;

3、实现高精度检测;

4、计算机视觉柔性检测技术;

5、研究开发彩色图像、灰度图像和多谱图像的处理算法,拓展视觉检测的应用。


机器视觉表面缺陷检测系统中,图像处理和分 析算法是重要的内容,通常的流程包括图像的预处 理、目标区域的分割、特征提取和选择及缺陷的识别 分类。每个处理流程都出现了大量的算法,这些算 法各有优缺点和其适应范围。如何提高算法的准确性 、执行效率 、实时性和鲁棒性 ,一直是研究者们努力的方向。

机器视觉表面检测比较复杂,涉及众多学科和理论,机器视觉是对人类视觉的模拟,但是目前对人的视觉机制尚不清楚,尽管每一个正常人都是“视觉专家 ”,但难以用计算机表达自己的视觉过程 ,因此构建机器视觉检测系统还要进一步通过研究生物视觉机理来完善,使检测进一步向自动化和智能化方向发展。





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