基于机器视觉的外表缺陷检测方法.docx

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1、基于机器视觉的外表缺陷检测方法机器人大讲堂导语：机器视觉的检测方法可以很大程度上克制人工检测方法的抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大等弊端，在当代工业中得到越来越广泛的研究和应用。工业产品的外表缺陷对产品的美观度、舒适度和使用性能等带来不良影响，所以消费企业对产品的外表缺陷进展检测以便及时发现并加以控制。的检测方法可以很大程度上克制人工检测方法的抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大等弊端，在当代工业中得到越来越广泛的研究和应用。以机器视觉外表缺陷检测为研究对象，在广泛调研相关文献和开展成果的根底上，对基于机器视觉在外表缺陷检测领域的应用进展了综述。分析了典型机器视

2、觉外表缺陷检测系统的工作原理和根本构造，阐述了外表缺陷视觉检测的研究现状、现有视觉软件和硬件平台;综述了机器视觉检测所涉及到的图像预处理算法、图像分割算法、图像特征提取及其选择算法、图像识别等相关理论和算法研究，并对每种主要方法的根本思想、特点和存在的局限性进展了总结，对将来可能的开展方向进展展望。结果机器视觉外表缺陷检测系统中，图像处理和分析算法是重要内容，算法各有优缺点和其适应范围。怎样进步算法的准确性、实时性和鲁棒性，一直是研究者们努力的方向。结论机器视觉是对人类视觉的模拟，机器视觉外表检测涉及诸多学科和理论，怎样使检测进一步向自动化和智能化方向开展，还需要更深化的研究。外表缺陷检测机器

3、视觉技术是一种无接触、无损伤的自动检测技术，是实现设备自动化、智能化和精细控制的有效手段，具有平安可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和消费效率高等突出优点。机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器(CCD摄像机)获取产品的外表图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息进展外表缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作;机器视觉外表缺陷检测系统根本组成主要包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理及人机接口模块。图像获取模块由工业相机、光学镜头、光源及其夹持装置等组成，其功能是完成产品外表图像的收集。在光源的照明下，通过光学镜头将产品外表

4、成像于相机传感器上，光信号先转换成电信号，进而转换成计算机能处理的数字信号。目前工业用相机主要基于CCD或者CMOS芯片的相机。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。机器视觉光源直接影响到图像的质量，其作用是克制环境光干扰，保证图像的稳定性，获得比照度尽可能高的图像。目前常用的光源有卤素灯、荧光灯和发光二级管(LED)。LED光源以体积小、功耗低、响应速度快、发光单色性好、可靠性高、光均匀稳定、易集成等优点获得了广泛的应用。由光源构成的照明系统按其照射方法可分为明场照明与暗场照明、构造光照明与频闪光照明。明场与暗场主要描绘相机与光源的位置关系，明场照明指相机直接接收光源在目的上的反射光，一

5、般相机与光源异侧分布，这种方式便于安装;暗场照明指相机间接接收光源在目的上的散射光，一般相机与光源同侧分布，它的优点是能获得高比照度的图像。构造光照明是将光栅或者线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的3维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。图像处理模块主要涉及图像去噪、图像增强与复原、缺陷的检测和目的分割。由于现场环境、CCD图像光电转换、传输电路及电子元件都会使图像产生噪声，这些噪声降低了图像的质量进而对图像的处理和分析带来不良影响，所以要对图像进展预处理以去噪。图像增强目的是针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或者部分特性

6、，将原来不明晰的图像变得明晰或者强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差异，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。图像复原是通过计算机处理，对质量下降的图像加以重建或者复原的处理经过。图像复原很多时候采用与图像增强同样的方法，但图像增强的结果还需要下一阶段来验证;而图像复原试图利用退化经过的先验知识，来恢复已被退化图像的本来面目，如加性噪声的消除、运动模糊的复原等。图像分割的目的是把图像中目的区域分割出来，以便进展下一步的处理。机器视觉外表缺陷检测应用应用的领域特别的广泛，主要包括钢铁冶金，有色金属加工，高精铜板带，铝板带，铝箔，不锈钢制造，电子素材，无纺布，织物，玻璃，纸张，薄膜等领域。为什么要使用外表缺陷检测系统呢?保证产品质量，改善消费工艺，减少人工本钱线扫描外表缺陷检测系统主要构成：视觉收集部主要包括线阵相机，镜头，光源，图像收集卡。系统支架局部包括：相机支架，光源支架，和操作台支架。电气局部(通信/控制部)包括编码器，运动控制卡或PLC，也有可能会有马达等。其他：各种电线电缆，CL线啊，电源线啊，各种SMPS啊，照明控制器啊等等。文章;：机器人大讲堂，act视觉系统设计0