機(jī)器視覺(jué)工業(yè)缺陷檢測(cè)

本文目錄一覽：

• 1、工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)表面缺陷有哪些？
• 2、機(jī)器視覺(jué)之表面劃痕檢測(cè)
• 3、視覺(jué)檢測(cè)是怎么發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品缺陷的？
• 4、視覺(jué)工業(yè)檢測(cè)系統(tǒng)能檢測(cè)哪些缺陷？
• 5、機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)都檢測(cè)什么？原理是什么？
• 6、紡織品瑕疵可以通過(guò)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)嗎？

工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)表面缺陷有哪些？

視覺(jué)工業(yè)檢測(cè)系統(tǒng)是一種通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行缺陷檢測(cè)的系統(tǒng)。視覺(jué)工業(yè)檢測(cè)系統(tǒng)能夠檢測(cè)的缺陷類(lèi)型主要包括以下幾種：

外觀缺陷：例如表面裂紋、破損、變形、瑕疵、污漬等。

尺寸缺陷：例如長(zhǎng)度、寬度、高度、直徑、傾斜度、偏差等方面的缺陷。

位置缺陷：例如位置偏差、位置錯(cuò)誤等。

組裝缺陷：例如組裝錯(cuò)誤、組件缺失、部件錯(cuò)位等。

裝配缺陷：例如螺紋是否正確、螺絲是否漏裝、螺絲是否擰緊、緊固件是否正確等。

內(nèi)部缺陷：例如氣泡、裂紋、缺陷、內(nèi)部異物等。

其他缺陷：例如產(chǎn)品標(biāo)識(shí)是否正確、產(chǎn)品顏色是否正確等。

綜上所述，視覺(jué)工業(yè)檢測(cè)系統(tǒng)能夠檢測(cè)的缺陷類(lèi)型比較廣泛，而且具有高精度、高效率、高自動(dòng)化等優(yōu)點(diǎn)，能夠有效提高產(chǎn)品質(zhì)量，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。

機(jī)器視覺(jué)之表面劃痕檢測(cè)

在工業(yè)生產(chǎn)中總是經(jīng)常遇到裂痕、劃痕和變色等產(chǎn)品的表面缺陷問(wèn)題，而這些問(wèn)題不管對(duì)于人工檢測(cè)還是機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)都極富挑戰(zhàn)。其難度在于該類(lèi)缺陷形狀不規(guī)則、深淺對(duì)比度低，而且往往會(huì)被產(chǎn)品表面的自然紋理或圖案所干擾。因此，表面缺陷檢測(cè)對(duì)于正確打光、相機(jī)分辨率、被檢測(cè)部件與工業(yè)相機(jī)的相對(duì)位置、復(fù)雜的機(jī)器視覺(jué)算法等要求非常高。

機(jī)器視覺(jué)劃痕檢測(cè)的基本分析過(guò)程分為兩步：首先，確定檢測(cè)產(chǎn)品表面是否有劃痕，其次，在確定被分析圖像上存在劃痕之后，對(duì)劃痕進(jìn)行提取。

表面劃痕通?？煞譃槿箢?lèi)：

第一類(lèi)劃痕，從外觀上較易辨認(rèn)，同時(shí)灰度變化跟周?chē)鷧^(qū)域?qū)Ρ纫脖容^明顯?？梢赃x擇較小的閾值精缺陷部分直接標(biāo)記。

第一類(lèi)劃痕缺陷圖像

第二類(lèi)劃痕，部分灰度值變化并不明顯，整幅圖像灰度比較平均，劃痕面積也比較小，只有幾個(gè)像素點(diǎn)，灰度也只比周?chē)鷪D像稍低，很難分辨?？梢詫?duì)原圖像進(jìn)行均值濾波，得到較平滑的圖像，并與原圖像相減，當(dāng)其差的絕對(duì)值大于閾值時(shí)就將其置為目標(biāo)，并對(duì)所有的目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)記，計(jì)算其面積，將面積過(guò)小的目標(biāo)去掉，剩下的就標(biāo)記為劃痕。

第二類(lèi)劃痕缺陷圖像

第三類(lèi)劃痕，各部分灰度差異較大，形狀通常呈長(zhǎng)條形，如果在一幅圖像上采取固定閾值分割，則標(biāo)記的缺陷部分會(huì)小于實(shí)際部分。由于這類(lèi)圖像的劃痕狹長(zhǎng)，單純依靠灰度檢測(cè)會(huì)將缺陷延伸部分漏掉。對(duì)于這類(lèi)圖像，根據(jù)其特點(diǎn)選擇雙閾值和缺陷形狀特征相結(jié)合的方法。

第三類(lèi)劃痕缺陷圖像

由于在工業(yè)檢測(cè)中圖像的多樣性，對(duì)于每一種圖像，都要經(jīng)過(guò)分析綜合考慮各種手段來(lái)進(jìn)行處理達(dá)到效果。一般來(lái)說(shuō)，劃痕部分的灰度值和周?chē)２糠窒啾纫担簿褪莿澓鄄糠只叶戎灯?；而且，大多都是在光滑表面，所以整幅圖的灰度變化總體來(lái)說(shuō)非常均勻，缺乏紋理特征。因此，劃痕的檢測(cè)一般使用基于統(tǒng)計(jì)的灰度特征或者閾值分割的方法將劃痕部分標(biāo)出。

基于機(jī)器視覺(jué)的表面缺陷檢測(cè)量系統(tǒng)，可安裝在具有規(guī)則形狀的金屬產(chǎn)品生產(chǎn)流水線上，對(duì)生產(chǎn)線上的每個(gè)產(chǎn)品的表面缺陷及外形尺寸等進(jìn)行在線檢測(cè)，尤其對(duì)于有金屬光澤的產(chǎn)品的表面質(zhì)量檢測(cè)效果更加突出。當(dāng)檢測(cè)到有缺陷的工件時(shí)，系統(tǒng)可根據(jù)實(shí)際需求發(fā)出相應(yīng)的控制信號(hào)，即可直接將廢品剔除，也可控制打標(biāo)機(jī)構(gòu)在缺陷品上噴涂標(biāo)志。

視覺(jué)檢測(cè)是怎么發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品缺陷的？

視覺(jué)檢測(cè)是通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行拍照或采集圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析，從而發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品缺陷的過(guò)程。具體來(lái)說(shuō)，以下是視覺(jué)檢測(cè)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品缺陷的步驟：

圖像采集：使用相機(jī)或其他圖像采集設(shè)備對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行拍照或采集圖像。

圖像預(yù)處理：對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去除噪聲、平滑濾波、圖像增強(qiáng)等操作，以提高圖像質(zhì)量和減少干擾。

物體定位：對(duì)圖像進(jìn)行分析，定位出待檢測(cè)的產(chǎn)品或工件的位置和方向。

特征提?。簩?duì)待檢測(cè)的產(chǎn)品或工件進(jìn)行特征提取，如顏色、形狀、紋理等特征，以便后續(xù)分析。

缺陷檢測(cè)：對(duì)產(chǎn)品或工件的特征進(jìn)行分析，判斷是否存在缺陷，并確定缺陷的類(lèi)型、位置和大小等信息。

判定結(jié)果：根據(jù)檢測(cè)結(jié)果，對(duì)產(chǎn)品或工件進(jìn)行分類(lèi)和判定，包括合格品、不良品和次品等。

輸出結(jié)果：將檢測(cè)結(jié)果輸出到控制系統(tǒng)或顯示器上，以便操作人員進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析。

總之，視覺(jué)檢測(cè)主要是通過(guò)圖像采集、預(yù)處理、物體定位、特征提取、缺陷檢測(cè)、判定結(jié)果和輸出結(jié)果等步驟，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品缺陷的快速、準(zhǔn)確、可靠地發(fā)現(xiàn)和判定。

視覺(jué)工業(yè)檢測(cè)系統(tǒng)能檢測(cè)哪些缺陷？

我們都知道，視覺(jué)檢測(cè)范圍非常的廣泛，因?yàn)樗梢詰?yīng)用在各個(gè)行業(yè)當(dāng)中，如在工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)當(dāng)中，常見(jiàn)的工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)表面缺陷有劃傷、劃痕、輥印、凹坑、粗糙、波紋等外觀缺陷，此外還有像一些非金屬產(chǎn)品表面的夾雜、破損、污點(diǎn)，以及紙張表面的色差、壓痕，玻璃等

一般來(lái)說(shuō)表面缺陷是由于物品在制造過(guò)程中出現(xiàn)物理不均勻所導(dǎo)致的，因此，產(chǎn)品外觀缺陷問(wèn)題對(duì)于每一個(gè)制造型企業(yè)來(lái)說(shuō)是需要著重去關(guān)注的事情。

綜上所述，表面視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)不單單是針對(duì)以上幾種缺陷類(lèi)型檢測(cè)，還有很多很多，如：零件裝配完整性檢測(cè)，裝配尺寸精度檢測(cè)，位置/角度測(cè)量，零件識(shí)別，PCB板檢測(cè)，印刷品檢測(cè)，瓶蓋檢測(cè)，玻璃、煙草、棉花檢測(cè)，以及指紋、汽車(chē)牌照、人臉、條碼等識(shí)別等等，應(yīng)用場(chǎng)景可涉及鋼板、玻璃、印刷、電子、紡織品、工業(yè)零件多種行業(yè)產(chǎn)品。

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)都檢測(cè)什么？原理是什么？

視覺(jué)檢測(cè)是一種利用人眼視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行檢測(cè)的技術(shù)，具體就是把被檢測(cè)物體的圖像投射到攝像頭或人眼中，通過(guò)圖像處理算法對(duì)圖像進(jìn)行分析，從而判斷被檢測(cè)物體是否符合要求。通俗點(diǎn)說(shuō)，就像我們看東西一樣，把被檢測(cè)物體的圖像放到機(jī)器里，機(jī)器幫我們看是否合格。

視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備包括光源、鏡頭、攝像頭、圖像處理系統(tǒng)等組成部分。光源就是提供光線，讓被檢測(cè)物體反射出圖像，并且在照明條件下提高圖像的質(zhì)量。鏡頭主要是調(diào)節(jié)光線的方向和對(duì)被檢測(cè)物體進(jìn)行焦距調(diào)節(jié)，讓圖像更清晰。攝像頭把被檢測(cè)物體的圖像轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，輸出給圖像處理系統(tǒng)進(jìn)行分析處理。

圖像處理系統(tǒng)是視覺(jué)檢測(cè)的核心，通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行分析處理，得出檢測(cè)結(jié)果。圖像處理的過(guò)程包括圖像采集、預(yù)處理、特征提取、分類(lèi)識(shí)別等步驟。其中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步，因?yàn)橹挥型ㄟ^(guò)特征提取才能更準(zhǔn)確地判斷被檢測(cè)物體是否符合要求。

視覺(jué)檢測(cè)可以用于檢測(cè)各種產(chǎn)品，例如：

電子產(chǎn)品：手機(jī)、平板電腦、電視、電腦等；

醫(yī)藥產(chǎn)品：藥品、醫(yī)療器械等；

食品飲料：瓶裝水、飲料、罐頭食品等；

化妝品：口紅、睫毛膏、粉底等；

汽車(chē)零部件：發(fā)動(dòng)機(jī)零件、汽車(chē)輪胎、制動(dòng)系統(tǒng)等；

紡織品：服裝、鞋帽等；

塑料制品：塑料瓶、塑料袋、塑料容器等。

視覺(jué)檢測(cè)可以對(duì)這些產(chǎn)品進(jìn)行缺陷檢測(cè)、尺寸檢測(cè)、外觀檢測(cè)等，以確保產(chǎn)品質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)和客戶要求。

紡織品瑕疵可以通過(guò)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)嗎？

是的，紡織品瑕疵可以通過(guò)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)可以通過(guò)攝像頭或其他傳感器捕捉紡織品的圖像或視頻，并使用圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)識(shí)別和分類(lèi)不同類(lèi)型的瑕疵，如斷口、污漬、松散的線頭、缺陷等等。這種系統(tǒng)可以有效地提高紡織品生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量控制和檢測(cè)效率，減少人工檢查的誤差和成本，并幫助紡織品制造商提高產(chǎn)品質(zhì)量和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。