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機(jī)器視覺表面缺陷檢測(cè)技術(shù)的主要問題與發(fā)展趨勢(shì)-常州機(jī)器視覺培訓(xùn),常州工業(yè)機(jī)器人培訓(xùn)
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機(jī)器視覺表面缺陷檢測(cè)技術(shù)的主要問題與發(fā)展趨勢(shì)

很多工業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品,為了追求更高的品質(zhì),其檢測(cè)技術(shù)上的要求也越來越高。

機(jī)器視覺檢測(cè)相對(duì)于人工檢測(cè)的優(yōu)點(diǎn)有:在線高速檢測(cè),可以保證產(chǎn)品檢測(cè)的一致性、高效性、穩(wěn)定性,對(duì)于數(shù)據(jù)的抓取和分析更加方便,可在危險(xiǎn)、惡劣的環(huán)境下工作等。

檢測(cè)技術(shù)由效率和精度較低的人工檢測(cè)逐步轉(zhuǎn)變?yōu)槔脵C(jī)械儀器或者更高級(jí)別的機(jī)器視覺進(jìn)行檢測(cè),這是未來檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。

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01機(jī)器視覺系統(tǒng)中的缺陷檢測(cè)技術(shù)


如劃痕檢測(cè)是工業(yè)產(chǎn)品的外觀檢測(cè)的一部分,是產(chǎn)品表面的缺陷檢測(cè)。與劃痕檢測(cè)類似的是裂紋檢測(cè),多為已使用的零部件的品質(zhì)檢測(cè),在外表上看,兩者差不多。

利用機(jī)器視覺進(jìn)行劃痕檢測(cè)的基本過程分為兩個(gè)步驟:

1、檢測(cè)產(chǎn)品表面是否存在劃痕。

2、對(duì)產(chǎn)品表面劃痕進(jìn)行提取。 

工業(yè)產(chǎn)品的圖像大多表面光滑,灰度變化均勻,缺乏紋理特征,劃痕部分和周圍的正常部分相比要暗一些(劃痕部分的灰度值偏。

在這種情況下進(jìn)行劃痕檢測(cè)時(shí),一般使用基于統(tǒng)計(jì)的灰度特征或閾值分割法將劃痕部分標(biāo)記出來。

而有些圖像的灰度值變化較小,對(duì)比度并不明顯,劃痕部分和正常部分相比,缺乏明顯的特征,不能采用固定的閾值分割法將劃痕部分標(biāo)記出來。這時(shí)需要采用閾值和形狀特征相結(jié)合的方法對(duì)劃痕部分進(jìn)行標(biāo)記。

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因此,把產(chǎn)品表面的劃痕包括以下三類:

1、易辨認(rèn)劃痕

標(biāo)記方法:選擇較小的閾值將劃痕部分標(biāo)記出來。 

2、整幅圖像的灰度變化均勻,劃痕部分的灰度值變化并不明顯。

標(biāo)記方法:對(duì)原圖像進(jìn)行均值濾波,得到較平滑的圖像,并與原圖相減,當(dāng)其差的絕對(duì)值大于閾值時(shí),就將其置為目標(biāo)圖像,去掉面積較小的部分,剩下的目標(biāo)圖像即可標(biāo)記為劃痕。

3、劃痕各部分的灰度差異較大,形狀通常為長(zhǎng)條形,有漏檢情況。

標(biāo)記方法:采用閾值和形狀特征相結(jié)合的方法對(duì)劃痕部分進(jìn)行標(biāo)記。


02主要的問題與難點(diǎn)


基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測(cè)將是未來研究和發(fā)展的主要方向,目前,基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測(cè)理論研究和實(shí)際應(yīng)用等環(huán)節(jié)均有可喜的成果,但仍存在下面主要的問題和難點(diǎn):


1) 受環(huán)境、光照、生產(chǎn)工藝和噪聲等多重因素影響,檢測(cè)系統(tǒng)的信噪比一般較低,微弱信號(hào)難以檢出或不能與噪聲有效區(qū)分。


如何構(gòu)建穩(wěn)定、可靠、魯棒的檢測(cè)系統(tǒng),以適應(yīng)光照變化、噪聲以及其他外界 不良環(huán)境的干擾,是要解決的問題之一。


2) 由于檢測(cè)對(duì)象多樣、表面缺陷種類繁多、形態(tài)多樣、復(fù)雜背景,對(duì)于眾多缺陷類型產(chǎn)生的機(jī)理以及其外在表現(xiàn)形式之間的關(guān)系尚不明確,致使對(duì)缺 陷的描述不充分,缺陷的特征提取有效性不高,缺陷目標(biāo)分割困難; 同時(shí),很難找到“標(biāo)準(zhǔn)”圖像作為參照,這給缺陷的檢測(cè)和分類帶來困難,造成識(shí)別率尚有待提高。


3) 機(jī)器視覺表面缺陷檢測(cè),特別是在線檢測(cè),其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量龐大、冗余信息多、特征空間維度 高,同時(shí)考慮到真正的機(jī)器視覺面對(duì)的對(duì)象和問題的多樣性,從海量數(shù)據(jù)中提取有限缺陷信息的算法能力不足,實(shí)時(shí)性不高。


4) 與機(jī)器視覺表面檢測(cè)密切相關(guān)的人工智能理論雖然得到了很大的發(fā)展,但如何模擬人類大 腦的信息處理功能去構(gòu)建智能機(jī)器視覺系統(tǒng)還需要理論上的進(jìn)一步研究,如何更好的基于生物視覺認(rèn)識(shí)、指導(dǎo)機(jī)器視覺得檢測(cè)也是研究人員的難點(diǎn)之一。


5) 從機(jī)器視覺表面檢測(cè)的準(zhǔn)確性方面來看,盡管一系列優(yōu)秀的算法不斷出現(xiàn),但在實(shí)際應(yīng)用中準(zhǔn)確率仍然與滿足實(shí)際應(yīng)用的需求尚有一定差距,如何解決準(zhǔn)確識(shí)別與模糊特征之間、實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性 之間的矛盾仍然是目前的難點(diǎn)。



03機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)技術(shù)四要素


一直以來,我國的科技水平都處于不斷發(fā)展的階段,機(jī)器視覺在線缺陷檢測(cè)技術(shù)作為科技發(fā)展的產(chǎn)物,為了更好的適應(yīng)行業(yè)需求,也在不斷的優(yōu)化升級(jí)。

縱觀行業(yè)發(fā)展,國內(nèi)機(jī)器視覺在線缺陷檢測(cè)市場(chǎng)機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存,而行業(yè)技術(shù)的升級(jí)更顯得尤為必要了。為順應(yīng)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì),國內(nèi)的機(jī)器視覺在線缺陷檢測(cè)技術(shù)就需通過以下四大要素來升級(jí)。

系統(tǒng)操作簡(jiǎn)便

技術(shù)參數(shù)簡(jiǎn)單化、處理技術(shù)方便化,是系統(tǒng)操作最為關(guān)鍵也是核心的要素。

機(jī)器視覺在線缺陷檢測(cè)技術(shù)雖然屬于高科技技術(shù),在運(yùn)作過程中,還需要依靠不斷調(diào)整各種參數(shù)來達(dá)到最好的效果。但是目前來說,操作人員大都技術(shù)水平有限。

因此,系統(tǒng)簡(jiǎn)化是大多數(shù)客戶的較價(jià)格與質(zhì)量之后的基本需求,而系統(tǒng)簡(jiǎn)化主要包括的是檢測(cè)操作的簡(jiǎn)化與圖像處理的簡(jiǎn)化。

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檢測(cè)技術(shù)穩(wěn)定可靠

在工業(yè)生產(chǎn)過程中,由于被測(cè)物體的多樣化以及機(jī)械的誤差影響,使得整個(gè)檢測(cè)過程很難是維持在平穩(wěn)的狀態(tài)。

因此,這就需要機(jī)器視覺在線缺陷檢測(cè)技術(shù)有很高的穩(wěn)定性。

從光源照明、圖像采集,到圖像存儲(chǔ)與處理,都要有可以在任何環(huán)境下持續(xù)運(yùn)作的適應(yīng)能力;

同時(shí),還要盡量能采集到突出檢測(cè)對(duì)象的圖像,這樣才能給出最為穩(wěn)定、準(zhǔn)確、清晰的檢測(cè)結(jié)果,才能為生產(chǎn)或質(zhì)檢工作提供技術(shù)支持。

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系統(tǒng)長(zhǎng)期可維護(hù)性

一個(gè)好的系統(tǒng)不僅要考慮使用性還應(yīng)考慮其在長(zhǎng)期的可維護(hù)性,機(jī)器視覺在線缺陷檢測(cè)技術(shù)的穩(wěn)定性、可靠性足以使系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中,更好的發(fā)揮功能優(yōu)勢(shì),提供有力的技術(shù)支持。

系統(tǒng)性價(jià)比高

在保障質(zhì)量基礎(chǔ)上,客戶最為關(guān)心的莫過于價(jià)格問題。

機(jī)器視覺在線缺陷檢測(cè)技術(shù)不斷升級(jí)本是件對(duì)客戶有益的事,但如果只是一味的使用昂貴的部件,就會(huì)造成價(jià)格的大幅提升,對(duì)于大部分的用戶來說,無疑增添了負(fù)擔(dān)。

性能好、價(jià)格低的系統(tǒng)才是能滿足最基本需求的,因此性價(jià)比是衡量一個(gè)系統(tǒng)的重要標(biāo)志,也是客戶選擇產(chǎn)品最重要的指標(biāo)之一。

中國是世界的制造工廠,目前全球幾乎所有的知名企業(yè)都把生產(chǎn)工廠放在中國,機(jī)器作業(yè)代替人員操作已成為市場(chǎng)優(yōu)勝劣汰的必然選擇。我們要抓住時(shí)機(jī),不斷引進(jìn)各項(xiàng)高新技術(shù),促進(jìn)行業(yè)的快速發(fā)展。

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