中國是一個制造大國，每天都要生產大量的工業產品。用戶和生產企業對產品質量的要求越來越高，除要求滿足使用性能外，還要有良好的外觀，即良好的表面質量。但是，在制造產品的過程中，表面缺陷的產生往往是不可避免的。不同產品的表面缺陷有著不同的定義和類型，一般而言表面缺陷是產品表面局部物理或化學性質不均勻的區域，如金屬表面的劃痕、斑點、孔洞，紙張表面的色差、壓痕，玻璃等非金屬表面的夾雜、破損、污點，等等。表面缺陷不僅影響產品的美觀和舒適度，而且一般也會對其使用性能帶來不良影響，所以生產企業對產品的表面缺陷檢測非常重視，以便及時發現，從而有效控制產品質量，還可以根據檢測結果分析生產工藝中存在的某些問題，從而杜絕或減少缺陷品的產生，同時防止潛在的貿易糾份，維護企業榮譽。
人(ren)工(gong)檢(jian)測是產(chan)品表面缺陷的傳統(tong)檢(jian)測方(fang)法(fa)，該方(fang)法(fa)抽檢(jian)率(lv)低、準確性(xing)不高(gao)、實時性(xing)差、效率(lv)低、勞動強(qiang)度(du)大、受(shou)人(ren)工(gong)經驗和主觀(guan)因素的影響大，而基于機器視覺的檢(jian)測方(fang)法(fa)可(ke)以很大程度(du)上克服上述弊端(duan)。
美國機器人工業協會(RIA)對(dui)機器視(shi)覺(jue)下的(de)定義為：“機器視(shi)覺(jue)是通過光學的(de)裝置和(he)非接觸的(de)傳感器自動(dong)地接收和(he)處理一個真實物體(ti)的(de)圖像(xiang)，以獲得所需信息或用于控制機器人運動(dong)的(de)裝置”。
機器視覺是一種無接觸、無損傷的自動(dong)檢測技術，是實現設備自動(dong)化、智(zhi)能化和精(jing)密(mi)控制的有效(xiao)手段(duan)，具有安全(quan)可靠、光(guang)譜響(xiang)應范圍(wei)寬、可在惡劣環境下(xia)長時間(jian)工作和生產效(xiao)率高等突出優點。
機(ji)器視覺檢測系統通過(guo)適當的(de)(de)光源(yuan)和圖(tu)像(xiang)傳感器(CCD攝像(xiang)機(ji))獲取產品的(de)(de)表(biao)面圖(tu)像(xiang)，利用(yong)相應的(de)(de)圖(tu)像(xiang)處理算(suan)法提取圖(tu)像(xiang)的(de)(de)特征信(xin)息，然后根(gen)據(ju)特征信(xin)息進行表(biao)面缺陷的(de)(de)定位、識(shi)別、分級等判別和統計、存儲、查(cha)詢等操作；
視覺表面缺陷檢測(ce)系統基本組成主要包括圖像(xiang)獲取(qu)模(mo)(mo)塊(kuai)、圖像(xiang)處理模(mo)(mo)塊(kuai)、圖像(xiang)分析模(mo)(mo)塊(kuai)、數據管理及(ji)人機接口模(mo)(mo)塊(kuai)。
圖像獲取模塊由CCD攝像機、光學鏡頭(tou)、光源及其夾持裝置(zhi)等(deng)組成，其功能(neng)是完成產品(pin)表面圖像的采(cai)集。在光源的照明下(xia)，通過(guo)光學鏡頭(tou)將產品(pin)表面成像于(yu)相機傳(chuan)感器(qi)上，光信號先轉換成電信號，進而轉換成計(ji)算機能(neng)處(chu)理(li)的數字信號。目前(qian)工業用相機主要基于(yu)CCD或CMOS(complementary metal oxide semiconductor)芯(xin)片的相機。CCD是目前(qian)機器(qi)視覺(jue)最為常用的圖像傳(chuan)感器(qi)。
光(guang)(guang)(guang)源(yuan)直接影響到圖(tu)像(xiang)(xiang)的(de)質量，其作用(yong)是克服(fu)環境光(guang)(guang)(guang)干擾，保(bao)證圖(tu)像(xiang)(xiang)的(de)穩(wen)(wen)定性(xing)，獲得(de)對(dui)比度盡可(ke)能(neng)高的(de)圖(tu)像(xiang)(xiang)。目前常用(yong)的(de)光(guang)(guang)(guang)源(yuan)有鹵(lu)素燈、熒(ying)光(guang)(guang)(guang)燈和發光(guang)(guang)(guang)二級管(LED)。LED光(guang)(guang)(guang)源(yuan)以體積小(xiao)、功耗低、響應(ying)速(su)度快、發光(guang)(guang)(guang)單色(se)性(xing)好、可(ke)靠性(xing)高、光(guang)(guang)(guang)均勻穩(wen)(wen)定、易(yi)集成等優點獲得(de)了廣泛(fan)的(de)應(ying)用(yong)。
由光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)構(gou)成的(de)照(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)系統按其照(zhao)(zhao)(zhao)射(she)(she)方(fang)法可分(fen)為明(ming)(ming)場(chang)照(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)與暗場(chang)照(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)、結構(gou)光(guang)(guang)(guang)照(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)與頻(pin)閃光(guang)(guang)(guang)照(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)。明(ming)(ming)場(chang)與暗場(chang)主要描述相(xiang)機與光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)的(de)位置(zhi)關(guan)系，明(ming)(ming)場(chang)照(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)指相(xiang)機直接接收光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)在目(mu)標上的(de)反射(she)(she)光(guang)(guang)(guang)，一般相(xiang)機與光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)異側分(fen)布，這種方(fang)式便(bian)于安裝；暗場(chang)照(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)指相(xiang)機間接接收光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)在目(mu)標上的(de)散射(she)(she)光(guang)(guang)(guang)，一般相(xiang)機與光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)同側分(fen)布，它的(de)優點(dian)是(shi)能獲得(de)高(gao)對(dui)比度(du)的(de)圖像。結構(gou)光(guang)(guang)(guang)照(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)是(shi)將(jiang)光(guang)(guang)(guang)柵或(huo)線光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)等投射(she)(she)到(dao)被測物(wu)(wu)上，根據它們產生的(de)畸變，解(jie)調出被測物(wu)(wu)的(de)3維信(xin)息。頻(pin)閃光(guang)(guang)(guang)照(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)是(shi)將(jiang)高(gao)頻(pin)率的(de)光(guang)(guang)(guang)脈沖(chong)照(zhao)(zhao)(zhao)射(she)(she)到(dao)物(wu)(wu)體上，攝像機拍攝要求與光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)同步(bu)。
圖像處(chu)理模塊主要(yao)涉及圖像去(qu)噪、圖像增強與復原(yuan)、缺陷的檢(jian)測和目標分(fen)割。
由于現場(chang)環境、CCD圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)光(guang)電轉換、傳輸電路(lu)及電子元件都會(hui)使圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)產(chan)生噪(zao)聲(sheng)，這些噪(zao)聲(sheng)降(jiang)低了圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)的(de)(de)(de)(de)質量(liang)從而對(dui)圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)的(de)(de)(de)(de)處(chu)(chu)理(li)和分(fen)析(xi)帶來(lai)不良影響，所以要對(dui)圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)進(jin)行預處(chu)(chu)理(li)以去噪(zao)。圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)增(zeng)(zeng)強(qiang)目是針(zhen)對(dui)給(gei)定圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)的(de)(de)(de)(de)應(ying)用(yong)(yong)場(chang)合，有(you)目的(de)(de)(de)(de)地強(qiang)調圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)的(de)(de)(de)(de)整體(ti)(ti)或局部特(te)性，將原來(lai)不清(qing)晰的(de)(de)(de)(de)圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)變得清(qing)晰或強(qiang)調某些感興趣(qu)的(de)(de)(de)(de)特(te)征，擴大圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)中(zhong)不同物體(ti)(ti)特(te)征之間的(de)(de)(de)(de)差(cha)別，抑制不感興趣(qu)的(de)(de)(de)(de)特(te)征，使之改善圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)質量(liang)、豐富信息量(liang)，加強(qiang)圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)判(pan)讀和識(shi)(shi)別效果的(de)(de)(de)(de)圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)處(chu)(chu)理(li)方法。圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)復(fu)原是通過計算機處(chu)(chu)理(li)，對(dui)質量(liang)下(xia)降(jiang)的(de)(de)(de)(de)圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)加以重建(jian)或復(fu)原的(de)(de)(de)(de)處(chu)(chu)理(li)過程。圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)復(fu)原很多時候采用(yong)(yong)與圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)增(zeng)(zeng)強(qiang)同樣的(de)(de)(de)(de)方法，但圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)增(zeng)(zeng)強(qiang)的(de)(de)(de)(de)結果還需要下(xia)一(yi)階段來(lai)驗(yan)證；而圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)復(fu)原試圖(tu)(tu)(tu)(tu)利用(yong)(yong)退(tui)化過程的(de)(de)(de)(de)先驗(yan)知識(shi)(shi)，來(lai)恢復(fu)已被(bei)退(tui)化圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)的(de)(de)(de)(de)本(ben)來(lai)面目，如加性噪(zao)聲(sheng)的(de)(de)(de)(de)消除、運動模(mo)糊的(de)(de)(de)(de)復(fu)原等。圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)分(fen)割的(de)(de)(de)(de)目的(de)(de)(de)(de)是把(ba)圖(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)中(zhong)目標區域(yu)分(fen)割出(chu)來(lai)，以便進(jin)行下(xia)一(yi)步的(de)(de)(de)(de)處(chu)(chu)理(li)。
圖像(xiang)分析(xi)模塊(kuai)主要涉及特征(zheng)提取、特征(zheng)選擇和圖像(xiang)識別。
特(te)(te)征(zheng)(zheng)提(ti)(ti)取(qu)的(de)(de)作(zuo)用(yong)是(shi)從(cong)圖像像素中提(ti)(ti)取(qu)可以(yi)描(miao)述目(mu)標(biao)特(te)(te)性的(de)(de)表達量(liang)，把不(bu)同(tong)目(mu)標(biao)間(jian)的(de)(de)差異映射到(dao)低(di)維的(de)(de)特(te)(te)征(zheng)(zheng)空間(jian)，從(cong)而有(you)利于壓(ya)縮數據量(liang)、提(ti)(ti)高識別(bie)率。表面缺(que)(que)陷檢測通常(chang)提(ti)(ti)取(qu)的(de)(de)特(te)(te)征(zheng)(zheng)有(you)紋理特(te)(te)征(zheng)(zheng)、幾何形狀特(te)(te)征(zheng)(zheng)、顏(yan)色特(te)(te)征(zheng)(zheng)、變換系(xi)數特(te)(te)征(zheng)(zheng)等，用(yong)這(zhe)些多信息(xi)融合的(de)(de)特(te)(te)征(zheng)(zheng)向量(liang)來(lai)區可靠地區分不(bu)同(tong)類(lei)型的(de)(de)缺(que)(que)陷；這(zhe)些特(te)(te)征(zheng)(zheng)之間(jian)一般存在(zai)冗余信息(xi)，即并不(bu)能保證(zheng)特(te)(te)征(zheng)(zheng)集(ji)是(shi)最(zui)優的(de)(de)，好的(de)(de)特(te)(te)征(zheng)(zheng)集(ji)應(ying)具備簡約性和魯棒性，為此，還需要(yao)進一步從(cong)特(te)(te)征(zheng)(zheng)集(ji)中選擇更有(you)利于分類(lei)的(de)(de)特(te)(te)征(zheng)(zheng)，即特(te)(te)征(zheng)(zheng)的(de)(de)選擇。圖像識別(bie)主要(yao)根據提(ti)(ti)取(qu)的(de)(de)特(te)(te)征(zheng)(zheng)集(ji)來(lai)訓練分類(lei)器，使其對表面缺(que)(que)陷類(lei)型進行(xing)正確(que)的(de)(de)分類(lei)識別(bie)。
數(shu)據管理(li)及人(ren)機(ji)接(jie)口模塊可(ke)在顯(xian)示器上立即顯(xian)示缺(que)陷類型、位置、形(xing)狀、大小，對(dui)圖(tu)像(xiang)進行存儲、查詢、統計等。
機器(qi)視覺表面缺(que)陷檢測主要包括2維(wei)檢測和3維(wei)檢測，前者是當前的主要表面缺(que)陷檢測方式.
機(ji)器視覺(jue)(jue)在工(gong)(gong)業(ye)檢(jian)(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)、包裝(zhuang)印(yin)刷、食品(pin)工(gong)(gong)業(ye)、航空航天、生物醫學工(gong)(gong)程(cheng)、軍(jun)事科(ke)技、智能交通、文字識(shi)別等領(ling)域得到了廣(guang)泛的應用(yong)。工(gong)(gong)業(ye)檢(jian)(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)領(ling)域是機(ji)器視覺(jue)(jue)應用(yong)中比重(zhong)最大的領(ling)域，主要(yao)用(yong)于(yu)產品(pin)質量(liang)(liang)檢(jian)(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)、產品(pin)分(fen)類、產品(pin)包裝(zhuang)等，如：零(ling)(ling)件裝(zhuang)配(pei)完整性檢(jian)(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)，裝(zhuang)配(pei)尺寸精度檢(jian)(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)，位(wei)置(zhi)/角度測(ce)(ce)(ce)量(liang)(liang)，零(ling)(ling)件識(shi)別，PCB板檢(jian)(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)，印(yin)刷品(pin)檢(jian)(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)，瓶蓋檢(jian)(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)，玻(bo)璃(li)(li)、煙草、棉花檢(jian)(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)，以及指紋、汽車牌照、人臉、條碼等識(shi)別。表面質量(liang)(liang)檢(jian)(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)系統(tong)是工(gong)(gong)業(ye)檢(jian)(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)的極(ji)其重(zhong)要(yao)的組成部分(fen)，機(ji)器視覺(jue)(jue)表面缺陷檢(jian)(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)在許多行業(ye)開(kai)始應用(yong)，涉及鋼板、玻(bo)璃(li)(li)、印(yin)刷、電子、紡織品(pin)、零(ling)(ling)件、水果(guo)、木材、瓷磚、鋼軌等多種關系國(guo)計民(min)生的行業(ye)和(he)產品(pin).
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