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機器視覺是什么?如何去檢測表面缺陷?

高工機器人 ? 來源:施努卡機器視覺 ? 作者:施努卡機器視覺 ? 2021-06-21 17:15 ? 次閱讀
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工業(yè)產(chǎn)品的表面缺陷對產(chǎn)品的美觀度、舒適度和使用性能等帶來不良影響,所以生產(chǎn)企業(yè)對產(chǎn)品的表面缺陷進行檢測以便及時發(fā)現(xiàn)并加以控制。

機器視覺的檢測方法可以很大程度上克服人工檢測方法的抽檢率低、準確性不高、實時性差、效率低、勞動強度大等弊端,在現(xiàn)代工業(yè)中得到越來越廣泛的研究和應(yīng)用。

機器視覺技術(shù)是一種無接觸、無損傷的自動檢測技術(shù),是實現(xiàn)設(shè)備自動化、智能化和精密控制的有效手段,具有安全可靠、光譜響應(yīng)范圍寬、可在惡劣環(huán)境下長時間工作和生產(chǎn)效率高等突出優(yōu)點。

機器視覺檢測系統(tǒng)通過適當?shù)墓庠春?a href="http://www.brongaenegriffin.com/tags/圖像傳感器/" target="_blank">圖像傳感器(CCD攝像機)獲取產(chǎn)品的表面圖像,利用相應(yīng)的圖像處理算法提取圖像的特征信息,然后根據(jù)特征信息進行表面缺陷的定位、識別、分級等判別和統(tǒng)計、存儲、查詢等操作; 機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)基本組成,主要包括圖像獲取模塊、圖像處理模塊、圖像分析模塊、數(shù)據(jù)管理及人機接口模塊。 圖像獲取模塊由工業(yè)相機、光學(xué)鏡頭、光源及其夾持裝置等組成,其功能是完成產(chǎn)品表面圖像的采集。在光源的照明下,通過光學(xué)鏡頭將產(chǎn)品表面成像于相機傳感器上,光信號先轉(zhuǎn)換成電信號,進而轉(zhuǎn)換成計算機能處理的數(shù)字信號。目前工業(yè)用相機主要基于CCD或CMOS芯片的相機。CCD是目前機器視覺最為常用的圖像傳感器。

機器視覺光源直接影響到圖像的質(zhì)量,其作用是克服環(huán)境光干擾,保證圖像的穩(wěn)定性,獲得對比度盡可能高的圖像。目前常用的光源有鹵素?zé)?、熒光燈和發(fā)光二級管(LED)。LED光源以體積小、功耗低、響應(yīng)速度快、發(fā)光單色性好、可靠性高、光均勻穩(wěn)定、易集成等優(yōu)點獲得了廣泛的應(yīng)用。

由光源構(gòu)成的照明系統(tǒng)按其照射方法可分為明場照明與暗場照明、結(jié)構(gòu)光照明與頻閃光照明。明場與暗場主要描述相機與光源的位置關(guān)系,明場照明指相機直接接收光源在目標上的反射光,一般相機與光源異側(cè)分布,這種方式便于安裝;暗場照明指相機間接接收光源在目標上的散射光,一般相機與光源同側(cè)分布,它的優(yōu)點是能獲得高對比度的圖像。結(jié)構(gòu)光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上,根據(jù)它們產(chǎn)生的畸變,解調(diào)出被測物的3維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上,攝像機拍攝要求與光源同步。

圖像處理模塊主要涉及圖像去噪、圖像增強與復(fù)原、缺陷的檢測和目標分割。由于現(xiàn)場環(huán)境、CCD圖像光電轉(zhuǎn)換、傳輸電路及電子元件都會使圖像產(chǎn)生噪聲,這些噪聲降低了圖像的質(zhì)量從而對圖像的處理和分析帶來不良影響,所以要對圖像進行預(yù)處理以去噪。 圖像增強目的是針對給定圖像的應(yīng)用場合,有目的地強調(diào)圖像的整體或局部特性,將原來不清晰的圖像變得清晰或強調(diào)某些感興趣的特征,擴大圖像中不同物體特征之間的差別,抑制不感興趣的特征,使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量,加強圖像判讀和識別效果的圖像處理方法。

圖像復(fù)原是通過計算機處理,對質(zhì)量下降的圖像加以重建或復(fù)原的處理過程。圖像復(fù)原很多時候采用與圖像增強同樣的方法,但圖像增強的結(jié)果還需要下一階段來驗證;而圖像復(fù)原試圖利用退化過程的先驗知識,來恢復(fù)已被退化圖像的本來面目,如加性噪聲的消除、運動模糊的復(fù)原等。圖像分割的目的是把圖像中目標區(qū)域分割出來,以便進行下一步的處理。

表面缺陷檢測應(yīng)用的領(lǐng)域十分廣泛,主要包括鋼鐵冶金,有色金屬加工,高精銅板帶,鋁板帶,鋁箔,不銹鋼制造,電子素材,無紡布,織物,玻璃,紙張,薄膜等領(lǐng)域。

責(zé)任編輯:lq6

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原文標題:【拓斯達 | 干貨】機器視覺表面缺陷檢測方法解析

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