今日访谈：机器视觉检测讲解

liukai · 发表于 2022-5-30 13:59:17

　　研究背景：

　　产品表面质量是产品质量的重要组成部分，圆柱体表面缺陷检测的其他知识和内容也可以到网站具体了解一下，我们是领域内专业的企业平台，欢迎您的关注和了解！

　　也是产品商业价值的重要保障。

　　产品表面缺陷检

　　测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以

　　CCD

　　和数字图像处理技术为代表的计算机视

　　觉检测技术，大致经历了三个阶段，

　　分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机

　　视觉检测技术阶段。

　　[]

　　传统检测技术

　　（

　　1

　　）人工目视检测法

　　（

　　2

　　）频闪检测法

　　无损检测技术

　　（

　　1

　　）涡流检测法

　　（

　　2

　　）红外检测法

　　（

　　3

　　）漏磁检测法

　　计算机视觉检测技术

　　（

　　1

　　）激光扫描检测法

　　（

　　2

　　）

　　CCD

　　检测法

　　采用荧光管等照明设备，以一定方向照射到物体表面上，使用

　　CCD

　　摄像机来扫描物体表

　　面，并将获得的图像信号输入计算机，通过图像预处理、

　　缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二

　　值化等图像处理后，

　　提取图像中的表面缺陷的相关特征参数，

　　再进行缺陷图像识别，

　　从而判

　　断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。

　　优点：实时性好，精确度高，灵活性好，用途易于扩充，非接触式无损检测。

　　基于机器视觉的缺陷检测系统优点：

　　集成化生产

　　缩短产品进入市场时间

　　改进生产流程

　　100%

　　质量保证

　　实时过程监控

　　提

　　高产量

　　精确检测

　　100%

　　检测

　　由于经济和技术原因

　　国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主，没有或

　　者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备，

　　对视觉技术的开发应用停留在比较

　　低端的小系统集成上

　　，

　　对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例，

　　但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高，

　　对在线检测设备的

　　需求也就更大具有巨大的市场潜力。

　　机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术

　　铸件常见缺陷：砂眼

　　气孔

　　缩孔

　　披缝

　　粘砂

　　冷隔

　　掉砂

　　毛刺

　　浇不足

　　缺陷

　　变形

　　问题的提出：

　　1.

　　水渍、污迹等不属于铸件缺陷，但由于其外观形貌与缺陷非常类似

　　,

　　因此易被检测系统误

　　识为缺陷。从目前发表的文献来看，对于伪缺陷的识别率较低。

　　2.

　　不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性，造成缺陷误判。

　　国外研究发展现状：

　　20

　　世纪

　　90

　　年代后，基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提

　　高。

　　1990

　　年芬兰

　　Rautaruukki New Technology

　　公司研制了

　　Smartivis

　　表面检测系统

　　[]

　　，

　　该系统具有

　　自学习分类功能，应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。

　　1996

　　年美国

　　Cognex

　　公司研发了一套

　　iLearn

　　自学习分类器软件系统并应用于其研制了

　　iS-2000

　　自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接，极大地提高了检测系统实时的运算速

　　度，

　　有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、

　　数据实时吞吐量、

　　样本训练集规模

　　及模式特征自动选择等方面的不足之处

　　[]

　　。

　　2004

　　年

　　Parsytec

　　公司发布了新一代表面质量检测产品

　　Parsytec5i

　　，

　　该系统运用了自学习神经

　　