基于機器視覺的表面缺陷檢測存在哪些問題與難點

機器視覺檢測系統(tǒng)通過適當(dāng)?shù)墓庠春蛨D像傳感器(CCD攝像機)獲取產(chǎn)品的表面圖像，利用相應(yīng)的圖像處理算法提取圖像的特征信息，然后根據(jù)特征信息進行表面缺陷的定位、識別、分級等判別和統(tǒng)計、存儲、查詢等操作;視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)基本組成主要包括圖像獲取模塊、圖像處理模塊、圖像分析模塊、數(shù)據(jù)管理及人機接口模塊。

產(chǎn)品缺陷檢測方法可以分為三種。

第一種是人工檢測法，這種方法不僅成本高，而且在對微小缺陷進行判別時，難以達到所需要的精度和速度，人工檢測法還存在勞動強度大、檢測標準一致性差等缺點。

第二種是機械裝置接觸檢測法，這種方法雖然在質(zhì)量上能滿足生產(chǎn)的需要，但存在檢測設(shè)備價格高、靈活性差、速度慢等缺點。

第三種是機器視覺檢測法，即利用圖像處理和分析對產(chǎn)品可能存在的缺陷進行檢測，這種方法采用非接觸的工作方式，安裝靈活，測量精度和速度都比較高。同一臺機器視覺檢測設(shè)備可以實現(xiàn)對不同產(chǎn)品的多參數(shù)檢測，為企業(yè)節(jié)約大筆設(shè)備開支。

目前，基于機器視覺的表面缺陷檢測理論研究和實際應(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：

機器視覺表面缺陷檢測，特別是在線檢測，其特點是數(shù)據(jù)量龐大、冗余信息多、特征空間維度高，同時考慮到真正的機器視覺面對的對象和問題的多樣性，從海量數(shù)據(jù)中提取有限缺陷信息的算法能力不足，實時性不高。

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

機器視覺系統(tǒng)的研究和應(yīng)用范圍涵蓋了工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、軍事、汽車（連接器PIN針3D視覺檢測）和安全等國民經(jīng)濟的各個領(lǐng)域，基于機器視覺的產(chǎn)品表面質(zhì)量檢測在現(xiàn)代自動化生產(chǎn)中得到了越來越多的重視和應(yīng)用。

機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)中，圖像處理和分析算法是重要的內(nèi)容，通常的流程包括圖像的預(yù)處理、目標區(qū)域的分割、特征提取和選擇及缺陷的識別分類。每個處理流程都出現(xiàn)了大量的算法，這些算法各有優(yōu)缺點和其適應(yīng)范圍。如何提高算法的準確性、執(zhí)行效率、實時性和魯棒性，一直是研究者們努力的方向。

機器視覺表面檢測比較復(fù)雜，涉及眾多學(xué)科和理論，機器視覺是對人類視覺的模擬，但是目前對人的視覺機制尚不清楚，盡管每一個正常人都是“視覺專家”，但難以用計算機表達自己的視覺過程，因此構(gòu)建機器視覺檢測系統(tǒng)還要進一步通過研究生物視覺機理來完善，使檢測進一步向自動化和智能化方向發(fā)展。