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发布时间：2021-11-02
不同产品的表面缺陷有不同的定义和类型。表面缺陷一般是指产品表面物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面划痕、斑点、孔洞、纸张表面色差、压痕、玻璃等。非金属表面夹杂物、破损、污迹等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适性，而且一般对其性能也有不利影响。因此，生产厂家非常重视产品表面缺陷的检测。人工检测是传统的产品表面缺陷检测方法。该方法采样率低，准确率低，实时性差，劳动强度大，受人工经验和主观因素影响较大。然而，基于机器视觉的检测方法会受到很大的影响。克服上述缺点。
在机器视觉检测中，图像处理和分析算法是重要的内容。通常的处理过程包括图像预处理、目标区域分割、特征提取与选择、缺陷识别与分类。每个处理流程中都出现了大量的算法，这些算法各有优缺点，适应范围也各不相同。如何提高算法的准确性、执行效率、实时性和鲁棒性一直是研究人员努力的方向。机器视觉的外观检测比较复杂，涉及很多学科和理论。机器视觉是对人类视觉的一种模拟，但人类视觉的机制尚不清楚。虽然每个正常人都是“视觉”，但很难用计算机表达出来。因此，机器视觉检测的构建需要通过对生物视觉机理的研究进一步完善，使检测进一步向自动化、智能化的方向发展。
视觉检测的主要过程是:CCD摄像头将拍摄的物体转换成图像信号，传输到特殊的图像处理系统，然后根据像素分布、亮度、颜色等信息转换成数字信号。图像系统对这些信号进行各种操作，提取目标的面积、长度、数量和位置。然后根据预设的公差和其他条件，如尺寸、角度、偏移、数量、通过/失败等，然后输出结果。视觉检测大大提高了工作效率和产品质量。
