什么是缺陷(xian)檢測？一文搞懂機器視覺表(biao)面缺陷(xian)檢測方法(fa)

工(gong)業產品(pin)(pin)的表(biao)面(mian)缺陷(xian)對產品(pin)(pin)的美觀度、舒適度和使(shi)用性能等帶來不(bu)良(liang)影響，所(suo)以生產企業對產品(pin)(pin)的表(biao)面(mian)缺陷(xian)進行檢測以便(bian)及(ji)時發現并加以控(kong)制。

機器視覺的(de)(de)檢(jian)(jian)測方法可以很大(da)程度(du)上克服人工(gong)檢(jian)(jian)測方法的(de)(de)抽檢(jian)(jian)率低、準確(que)性(xing)不高、實時性(xing)差、效率低、勞動強度(du)大(da)等(deng)弊端，在現代工(gong)業中得(de)到越來越廣(guang)泛的(de)(de)研究和應(ying)用。

01 表面缺陷檢測

機器視(shi)覺技(ji)(ji)術是(shi)一種無接觸、無損(sun)傷的自(zi)動檢(jian)測技(ji)(ji)術，是(shi)實現設備自(zi)動化(hua)、智(zhi)能化(hua)和精密控制的有效手段，具(ju)有安全可靠、光譜響應范圍寬、可在惡劣環境下(xia)長(chang)時間(jian)工作(zuo)和生產(chan)效率高等(deng)突出(chu)優點。

機器視覺檢(jian)測系統(tong)通過適當的(de)光源和圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)傳感器(CCD攝像(xiang)(xiang)機)獲(huo)取(qu)產品的(de)表面圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)，利(li)用相應的(de)圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)處理算法(fa)提取(qu)圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)的(de)特征(zheng)信息，然后根據特征(zheng)信息進行表面缺陷(xian)的(de)定位、識別(bie)、分級(ji)等判別(bie)和統(tong)計、存(cun)儲、查詢等操作。

02 機器視覺表面缺陷系統基本組成

主要包括(kuo)圖像獲(huo)取模塊、圖像處理模塊、圖像分析模塊、數(shu)據管(guan)理及人機接口(kou)模塊。

圖(tu)像(xiang)獲取(qu)模塊由工業相機、光學鏡頭(tou)、光源及(ji)其夾(jia)持裝置等(deng)組(zu)成，其功(gong)能是完成產品表面圖(tu)像(xiang)的采集。

在(zai)光源(yuan)的(de)照明(ming)下(xia)，通過(guo)光學鏡頭將產品表面成像于相機(ji)傳感器(qi)上，光信(xin)號(hao)先轉(zhuan)換成電(dian)信(xin)號(hao)，進而轉(zhuan)換成計(ji)算機(ji)能處(chu)理的(de)數(shu)字信(xin)號(hao)。

目(mu)前工業相(xiang)機主(zhu)要基(ji)于(yu)CCD或(huo)CMOS芯片(pian)的相(xiang)機，CCD是(shi)目(mu)前機器視覺最(zui)為常用的圖像傳感器。

機(ji)器視覺光(guang)源直(zhi)接影響到圖像的(de)(de)質量，其作(zuo)用(yong)(yong)是克(ke)服環境光(guang)干擾，保證(zheng)圖像的(de)(de)穩定性，獲(huo)得對比度(du)盡可(ke)能(neng)高(gao)的(de)(de)圖像。目前常用(yong)(yong)的(de)(de)光(guang)源有鹵素燈、熒光(guang)燈和發光(guang)二級管(LED)。LED光(guang)源以體積小、功耗低(di)、響應(ying)速度(du)快(kuai)、發光(guang)單色性好、可(ke)靠性高(gao)、光(guang)均勻穩定、易集成等優點獲(huo)得了(le)廣泛(fan)的(de)(de)應(ying)用(yong)(yong)。

由光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)構(gou)成的(de)照(zhao)(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)系統按(an)其(qi)照(zhao)(zhao)(zhao)(zhao)射方法可分為(wei)明(ming)(ming)場(chang)(chang)照(zhao)(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)與暗場(chang)(chang)照(zhao)(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)、結(jie)構(gou)光(guang)(guang)(guang)照(zhao)(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)與頻閃(shan)(shan)光(guang)(guang)(guang)照(zhao)(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)。明(ming)(ming)場(chang)(chang)與暗場(chang)(chang)主要描(miao)述相機(ji)(ji)與光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)的(de)位置(zhi)關系，明(ming)(ming)場(chang)(chang)照(zhao)(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)指(zhi)相機(ji)(ji)直接接收光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)在目標(biao)上(shang)的(de)反射光(guang)(guang)(guang)，一(yi)般相機(ji)(ji)與光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)異側(ce)分布，這種方式(shi)便(bian)于安(an)裝；暗場(chang)(chang)照(zhao)(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)指(zhi)相機(ji)(ji)間接接收光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)在目標(biao)上(shang)的(de)散(san)射光(guang)(guang)(guang)，一(yi)般相機(ji)(ji)與光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)同(tong)側(ce)分布，它的(de)優(you)點是能獲得高(gao)對比度的(de)圖(tu)像。結(jie)構(gou)光(guang)(guang)(guang)照(zhao)(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)是將光(guang)(guang)(guang)柵或線(xian)光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)等投射到被測(ce)物上(shang)，根據它們產生的(de)畸變，解(jie)調(diao)出被測(ce)物的(de)3維信(xin)息。頻閃(shan)(shan)光(guang)(guang)(guang)照(zhao)(zhao)(zhao)(zhao)明(ming)(ming)是將高(gao)頻率的(de)光(guang)(guang)(guang)脈(mo)沖照(zhao)(zhao)(zhao)(zhao)射到物體上(shang)，攝像機(ji)(ji)拍攝要求與光(guang)(guang)(guang)源(yuan)(yuan)同(tong)步。

圖像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)處(chu)理(li)(li)模塊主要涉(she)及(ji)圖像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)去噪、圖像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)增強與(yu)復原(yuan)、缺陷(xian)的檢(jian)測和目標分割(ge)。由于(yu)現場環境(jing)、CCD圖像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)光電轉換、傳(chuan)輸(shu)電路(lu)及(ji)電子元件都會使圖像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)產生噪聲(sheng)，這些噪聲(sheng)降低(di)了圖像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)的質量從而對(dui)圖像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)的處(chu)理(li)(li)和分析帶來不良影響，所以(yi)要對(dui)圖像(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)進行預處(chu)理(li)(li)以(yi)去噪。

圖(tu)(tu)像(xiang)增強目的(de)是(shi)針(zhen)對給定圖(tu)(tu)像(xiang)的(de)應用場合，有(you)目的(de)地強調圖(tu)(tu)像(xiang)的(de)整體或(huo)局部特(te)性，將原來不清晰的(de)圖(tu)(tu)像(xiang)變得清晰或(huo)強調某些感興(xing)趣的(de)特(te)征(zheng)，擴大圖(tu)(tu)像(xiang)中不同物(wu)體特(te)征(zheng)之(zhi)(zhi)間的(de)差別，抑(yi)制不感興(xing)趣的(de)特(te)征(zheng)，使之(zhi)(zhi)改善圖(tu)(tu)像(xiang)質量(liang)、豐富信息量(liang)，加強圖(tu)(tu)像(xiang)判讀和識別效(xiao)果的(de)圖(tu)(tu)像(xiang)處理方法。

圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)復(fu)(fu)(fu)原(yuan)是通過(guo)計算機處理，對質量下(xia)降的(de)(de)圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)加(jia)(jia)以重建(jian)或復(fu)(fu)(fu)原(yuan)的(de)(de)處理過(guo)程。圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)復(fu)(fu)(fu)原(yuan)很多時候采用與圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)增強同樣的(de)(de)方法，但圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)增強的(de)(de)結果還需要(yao)下(xia)一(yi)階段來(lai)驗(yan)證；而圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)復(fu)(fu)(fu)原(yuan)試圖(tu)(tu)(tu)利用退(tui)化過(guo)程的(de)(de)先驗(yan)知(zhi)識，來(lai)恢復(fu)(fu)(fu)已被(bei)退(tui)化圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)的(de)(de)本來(lai)面目(mu)，如加(jia)(jia)性噪聲的(de)(de)消(xiao)除、運動模糊(hu)的(de)(de)復(fu)(fu)(fu)原(yuan)等。圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)分(fen)割的(de)(de)目(mu)的(de)(de)是把(ba)圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)中目(mu)標區域分(fen)割出來(lai)，以便(bian)進行下(xia)一(yi)步的(de)(de)處理。

03 表面缺陷檢測應用

為什么要使用表(biao)面(mian)缺陷檢(jian)測(ce)系統呢？——保證產品(pin)質量，改善生產工藝(yi)，減少人工成本。

在(zai)很多行(xing)業的外觀缺陷檢測(ce)環(huan)節，應用的領(ling)域十分的廣(guang)泛(fan)，主要包(bao)括鋼鐵冶金(jin)，有色金(jin)屬加工，高精銅板帶(dai)，鋁(lv)板帶(dai)，鋁(lv)箔，不銹(xiu)鋼制造，電子(zi)素材，無紡布，織物(wu)，玻璃，紙張，薄膜(mo)等領(ling)域，例如：

1. 新能源(yuan)電(dian)池的(de)外觀缺(que)陷檢測，比如極片有無毛刺，極片、疊(die)片、封裝包是否存在起皺、壓傷夾傷、劃痕(hen)、凹凸等(deng)不良缺(que)陷。

2. PCB電路板上的劃痕、露銅(tong)、臟污(wu)、染色不良等缺陷。

3. 半(ban)導體芯片表面(mian)(mian)的瑕疵，如劃(hua)痕、印字傾斜、異物污染、漏芯、封(feng)裝表面(mian)(mian)氣泡空洞(dong)等。

4. 五金配件領域，檢測螺絲釘、軸承、彈(dan)簧等部(bu)件是(shi)否(fou)存(cun)在凹坑(keng)劃(hua)傷、字符(fu)缺(que)失(shi)、缺(que)損、彎曲、臟(zang)污、劃(hua)傷等外觀缺(que)陷。

5. 檢測(ce)LCD屏幕表(biao)面的(de)缺(que)陷，例如缺(que)損，瑕疵和劃痕等。

6. 檢測印刷品的污點(dian)和色差等缺陷。

7. 食品包裝上(shang)的(de)字符、污(wu)點、劃(hua)痕(hen)、邊緣缺失、裂紋、顏色(se)區(qu)分、線狀(zhuang)異色(se)、印刷缺損、色(se)差等。

8. 電子設備表面的字符識別和(he)字符缺陷(xian)檢(jian)測。

9. 造(zao)紙行業造(zao)紙過程中(zhong)的(de)缺陷，例如污漬、色斑和雜質的(de)檢測。