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微小零件具有尺寸精度高、表面質量好等顯著特點，在應用中具有較高的可靠性要求。由于生產工藝的復雜性和多樣性，在生產加工過程中，零件表面經常會產生劃痕、裂紋、凹坑、焊盤等微小缺陷。

　　這些缺陷不僅降低了零件的使用性能，而且給使用帶來很大的安全隱患。因此，在工廠使用之前，有必要通過一些測量手段對有缺陷的零件進行檢測。目前，微小零件的表面質量檢測通常是由檢測人員借助微工具進行的，檢測結果容易受到檢測人員主觀因素的影響，視覺檢測方法也會對檢測人員和視覺造成很大的危害。

　　無錫精質自動化檢測設備廠家提出采用基于機器視覺的自動檢測設備對小零件表面質量進行檢測，具有快速檢測精度高、穩定性好等優點，受到廣泛關注。　　針對微小零件表面的劃痕和凹坑缺陷，無錫精質自動化檢測設備廠家構建了一種基于圖像處理技術的非接觸式快速檢測方法。為了有效、準確地避免人為因素的影響，提出了一種基于機器視覺檢測技術的檢測方法。

　　采用改進的邊緣分割算法，在零件邊緣位置準確提取出假缺陷的邊緣位置。圖像以邊緣為邊界劃分為不同的區域。利用區域形態學方法進一步對缺陷進行濾波，有效地降低了缺陷檢測算法的誤檢率。

　　小零件檢測內容分析

　　根據企業提供的缺陷樣品、生產條件和檢測要求，將微小零件表面檢測缺陷分為劃痕和凹坑。劃痕是指在沒有特定方向和長度的零件磨削過程中，由于機器的沖擊而產生的劃痕，具有線性特征凹坑是指在加工過程中，由于操作不當或模具中的小砂而在零件表面留下的小凹坑痕跡。

　　無論是劃痕還是凹坑缺陷目標，缺陷目標在整個圖像中所占的像素很小，在低信噪比區域，缺陷目標的灰度值與不均勻背景的差值不明顯。因此，為了準確地檢測和識別缺陷，必須采用有效的算法來突出圖像中的缺陷特征，削弱圖像的背景特征。　　無錫精質自動化檢測設備廠家所研發的自動化檢測設備，采用工業相機將被檢測的目標換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號，圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征。