機器視覺主要研究用計算機來模擬人的視覺功能,通過攝像機等得到圖像,然后將它轉(zhuǎn)換成數(shù)字化圖像信號,再送入計算機,利用軟件從中獲取所需信息,做出正確的計算和判斷,通過數(shù)字圖像處理算法和識別算法,對客觀世界的三維景物和物體進行形態(tài)和運動識別,根據(jù)識別結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。
產(chǎn)品表面缺陷對產(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。
產(chǎn)品的表面缺陷檢測是機器視覺檢測的一個重要部分,其檢測的準(zhǔn)確程度直接會影響產(chǎn)品最終的質(zhì)量優(yōu)劣。由于使用人工檢測的方法早已不能滿足生產(chǎn)和現(xiàn)代工藝生產(chǎn)制造的需求,而利用機器視覺檢測很好地克服了這一點,表面缺陷檢測系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用促進了企業(yè)工廠產(chǎn)品高質(zhì)量的生產(chǎn)與制造業(yè)智能自動化的發(fā)展。
應(yīng)用表面缺陷檢測系統(tǒng),提高了檢測的準(zhǔn)確度和效率。那么,在進行產(chǎn)品表面檢測之前,有幾個步驟需要注意。
首先,要利用圖像采集系統(tǒng)對圖像表面進行采集分析;
第二,對采集過來的圖像進行一步步分割處理,使得產(chǎn)品表面缺陷能像能夠按照其特有的區(qū)域特征進行分類;
第三,在以上分類區(qū)域中進一步分析目標(biāo)區(qū)域,使得范圍更加的準(zhǔn)確和精確。通過以上的三步處理之后,產(chǎn)品表面缺陷區(qū)域和特征能夠進一步確認,這樣表面缺陷檢測的基本步驟就完成了。
機器視覺技術(shù)在表面缺陷檢測方面的發(fā)展趨勢:
1、實現(xiàn)在線實時檢測;
2、實現(xiàn)智能化檢測;
3、實現(xiàn)高精度檢測;
4、計算機視覺柔性檢測技術(shù);
5、研究開發(fā)彩色圖像、灰度圖像和多譜圖像的處理算法,拓展視覺檢測的應(yīng)用。
機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)中,圖像處理和分析算法是重要內(nèi)容,算法各有優(yōu)缺點和其適應(yīng)范圍。如何提高算法的準(zhǔn)確性、實時性和魯棒性,一直是機器視覺企業(yè)努力的方向。lw
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