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人工检测是产品表面缺陷的传统检测方法,该方法抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大、受人工经验和主观因素的影响大,而基于机器视觉的检测方法可以很大程度上克服上述弊端。
表面缺陷检测
机器视觉技术是一种无接触、无损伤的自动检测技术,是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段,具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和生产效率高等突出优点。机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器(CCD摄像机)获取产品的表面图像,利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息,然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作;
光学筛选机系统基本组成
主要包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理及人机接口模块。
图像获取模块由工业相机、光学镜头、光源及其夹持装置等组成,其功能是完成产品表面图像的采集。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,光信号先转换成电信号,进而转换成计算机能处理的数字信号。目前工业用相机主要基于CCD或CMOS芯片的相机。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。
机器视觉光源直接影响到图像的质量,其作用是克服环境光干扰,保证图像的稳定性,获得对比度尽可能高的图像。目前常用的光源有卤素灯、荧光灯和发光二级管(LED)。LED光源以体积小、功耗低、响应速度快、发光单色性好、可靠性高、光均匀稳定、易集成等优点获得了广泛的应用。
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