智能制造之机器视觉缺陷检测

表面缺陷不仅影响美观，一般也会带来使用性能的不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视。
传统肉眼+放大镜的检测方式，由于抽检率低、效率低、严重依靠人的经验和精力，存在诸多不可控的主观因素，而人力成本又越来越高，企业需要有更好的技术方法来实现自动化检测。随着人工智能的发展及应用，将机器视觉等技术应用于生产制造领域，可以帮助企业提升产品良品率及生产效率，有效降低人力成本。

实现原理

    机器视觉表面缺陷检测系统主要组成包含图像获取模块、图像处理模块、数据管理及人机接入模块。其中，图像获取模块是由CDD摄像机、光学镜头、光源及其挟持装置等组成。在光源的照明下，通过光学镜头将产品表面成像于相机传感器上。图像处理模块是利用视觉检测设备以数字的形式对信号进行采集、滤波、检测、均衡、去噪、估计等处理，从而得到符合需要的信号形式，包括图像变换、图像编码、图像增强、图像恢复、图像分割、图像理解、识别系统等。 数据管理及人机接口模块可在显示器上立即显示缺陷类型、位置、形状、大小，对图像进行存储、查询、统计等。

主要功能
根据设定的技术指标要求自动检测产品的大小、表面斑点、凹点、划伤、颜色等，异常时提供声、光报警，

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