产品表面缺陷的检测方法

目前，基于机器视觉的表面缺陷检测设备已广泛取代人工视觉检测在各个工业领域，包括3C、汽车、家电、机械制造、半导体与电子、化工、医药、航空航天、轻工等行业。

传统的基于机器视觉的表面缺陷检测方法通常使用传统的图像处理算法或人工设计的特征和分类器。

一般来说，成像方案通常是利用被检测表面或缺陷的不同特性来设计的。合理的成像方案有助于获得光照均匀的图像，清晰地反映物体的表面缺陷。

近年来，许多基于深度学习的缺陷检测方法也被广泛应用于各种工业场景。

与计算机视觉中的显式分类、检测和分割任务相比，缺陷检测的要求非常笼统。实际上，需求可以分为三个不同的层次：“缺陷是什么”（分类）、“缺陷在哪里”（位置）和“缺陷是什么”（拆分）

机器视觉系统优势

1、非接触式测量不会对观察者和被观察者造成任何伤害，从而提高系统的可靠性。

2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼不可见的红外测量，扩展了人眼的可视范围。

3、长时间稳定工作，人类很难长时间观察同一个物体，而机器视觉可以长时间执行测量、分析和识别任务。

4、机器视觉系统的应用领域越来越广泛。它已广泛应用于工业、农业、国防、交通、医疗、金融，甚至体育、娱乐等行业，可以说已经渗透到我们生活、生产和工作的方方面面。

如何选择机器视觉光源？

适用表面光洁度较高的产品如下表所示

种类：点光源、同轴光源、圆顶光源、面光源、平面无影光源、环形无影光源、方形无影光源、圆形无影光源、孔径面光源、同轴平行光源。

下表所示表面粗糙度较高的适用产品

光照方式的选择是以样品的表面粗糙度、材质和轮廓为选择依据，然后根据图像处理的需要，在图像上对检测特征和背景进行对比机器视觉光源机器视觉光源，得到一个高亮度的对比图片效果。

凭借在机器视觉行业多年的经验，在机器视觉应用领域有很多成功的案例和解决方案。英泰德科技一直致力于机器视觉产品的生产、开发、应用和销售，为客户提供机器视觉整体解决方案和服务，将机器视觉技术应用于智能生产。