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表面缺陷是產(chǎn)品表面局部物理或化學(xué)性質(zhì)不均勻的區(qū)域，如金屬表面的劃痕、斑點(diǎn)、孔洞，紙張表面的色差、壓痕，玻璃等非金屬表面的夾雜、破損、污點(diǎn)等等。表面缺陷不僅影響產(chǎn)品的美觀和舒適度，而且一般也會對其使用性能帶來不良影響，所以生產(chǎn)企業(yè)對產(chǎn)品的表面缺陷檢測非常重視，以便及時發(fā)現(xiàn)，從而有效控制產(chǎn)品質(zhì)量，還可以根據(jù)檢測結(jié)果分析生產(chǎn)工藝中存在的某些問題，從而杜絕或減少缺陷品的產(chǎn)生，同時防止?jié)撛诘馁Q(mào)易糾份，維護(hù)企業(yè)榮譽(yù)。

人工檢測是產(chǎn)品表面缺陷的傳統(tǒng)檢測方法，該方法抽檢率低、準(zhǔn)確性不高、實(shí)時性差、效率低、勞動強(qiáng)度大、受人工經(jīng)驗和主觀因素的影響大，而基于機(jī)器視覺的檢測方法可以很大程度上克服上述弊端。

表面缺陷檢測

機(jī)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(shí)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(diǎn)。機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)通過適當(dāng)?shù)墓庠春蛨D像傳感器(CCD攝像機(jī))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(jìn)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(jī)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(jī)接口模塊。

圖像獲取模塊由工業(yè)相機(jī)、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(jī)傳感器上，光信號先轉(zhuǎn)換成電信號，進(jìn)而轉(zhuǎn)換成計算機(jī)能處理的數(shù)字信號。目前工業(yè)用相機(jī)主要基于CCD或CMOS芯片的相機(jī)。CCD是目前機(jī)器視覺z為常用的圖像傳感器。

機(jī)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(diǎn)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(jī)與光源的位置關(guān)系，明場照明指相機(jī)直接接收光源在目標(biāo)上的反射光，一般相機(jī)與光源異側(cè)分布，這種方式便于安裝；暗場照明指相機(jī)間接接收光源在目標(biāo)上的散射光，一般相機(jī)與光源同側(cè)分布，它的優(yōu)點(diǎn)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(jī)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(qiáng)與復(fù)原、缺陷的檢測和目標(biāo)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(jìn)行預(yù)處理以去噪。圖像增強(qiáng)目是針對給定圖像的應(yīng)用場合，有目的地強(qiáng)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(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)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(qiáng)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(jī)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(qiáng)同樣的方法，但圖像增強(qiáng)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(yùn)動模糊的復(fù)原等。圖像分割的目的是把圖像中目標(biāo)區(qū)域分割出來，以便進(jìn)行下一步的處理。

圖像分析模塊主要涉及特征提取、特征選擇和圖像識別。

特征提取的作用是從圖像像素中提取可以描述目標(biāo)特性的表達(dá)量，把不同目標(biāo)間的差異映射到低維的特征空間，從而有利于壓縮數(shù)據(jù)量、提高識別率。表面缺陷檢測通常提取的特征有紋理特征、幾何形狀特征、顏色特征、變換系數(shù)特征等，用這些多信息融合的特征向量來區(qū)可靠地區(qū)分不同類型的缺陷；這些特征之間一般存在冗余信息，即并不能保證特征集是z優(yōu)的，好的特征集應(yīng)具備簡約性和魯棒性，為此，還需要進(jìn)一步從特征集中選擇更有利于分類的特征，即特征的選擇。圖像識別主要根據(jù)提取的特征集來訓(xùn)練分類器，使其對表面缺陷類型進(jìn)行正確的分類識別。

數(shù)據(jù)管理及人機(jī)接口模塊可在顯示器上立即顯示缺陷類型、位置、形狀、大小，對圖像進(jìn)行存儲、查詢、統(tǒng)計等。

機(jī)器視覺表面缺陷檢測主要包括2維檢測和3維檢測，前者是當(dāng)前的主要表面缺陷檢測方式，也是本文的著重論述之處。