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機器視覺的檢測方法

倩倩 ? 來源:機器視覺沙龍 ? 作者:機器視覺沙龍 ? 2022-08-22 14:41 ? 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用。

01表面缺陷檢測

機器視覺技術是一種無接觸、無損傷的自動檢測技術,是實現(xiàn)設備自動化、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。

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02機器視覺表面缺陷系統(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。

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在光源的照明下,通過光學鏡頭將產(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)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燈、熒光燈和發(fā)光二級管(LED)。LED光源以體積小、功耗低、響應速度快、發(fā)光單色性好、可靠性高、光均勻穩(wěn)定、易集成等優(yōu)點獲得了廣泛的應用。 由光源構成的照明系統(tǒng)按其照射方法可分為明場照明與暗場照明、結構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。結構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。

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圖像處理模塊主要涉及圖像去噪、圖像增強與復原、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處理以去噪。 圖像增強目的是針對給定圖像的應用場合,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。 圖像復原是通過計算機處理,對質(zhì)量下降的圖像加以重建或復原的處理過程。圖像復原很多時候采用與圖像增強同樣的方法,但圖像增強的結果還需要下一階段來驗證;而圖像復原試圖利用退化過程的先驗知識,來恢復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。

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03表面缺陷檢測應用 為什么要使用表面缺陷檢測系統(tǒng)呢?——保證產(chǎn)品質(zhì)量,改善生產(chǎn)工藝,減少人工成本。

在很多行業(yè)的外觀缺陷檢測環(huán)節(jié),應用的領域十分的廣泛,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,薄膜等領域,例如:

1. 新能源電池的外觀缺陷檢測,比如極片有無毛刺,極片、疊片、封裝包是否存在起皺、壓傷夾傷、劃痕、凹凸等不良缺陷。

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2. PCB電路板上的劃痕、露銅、臟污、染色不良等缺陷。

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3. 半導體芯片表面的瑕疵,如劃痕、印字傾斜、異物污染、漏芯、封裝表面氣泡空洞等。

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4. 五金配件領域,檢測螺絲釘、軸承、彈簧等部件是否存在凹坑劃傷、字符缺失、缺損、彎曲、臟污、劃傷等外觀缺陷。

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5. 檢測LCD屏幕表面的缺陷,例如缺損,瑕疵和劃痕等。

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6. 檢測印刷品的污點和色差等缺陷。

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7. 食品包裝上的字符、污點、劃痕、邊緣缺失、裂紋、顏色區(qū)分、線狀異色、印刷缺損、色差等。

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8. 電子設備表面的字符識別和字符缺陷檢測。

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9. 造紙行業(yè)造紙過程中的缺陷,例如污漬、色斑和雜質(zhì)的檢測。

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審核編輯 :李倩

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原文標題:一文搞懂機器視覺表面缺陷檢測方法

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