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新聞動(dòng)態(tài)

綜述 | 機(jī)器視覺表面缺陷檢測

2020-03-12

中國是一個(gè)制造大國,每天都要生產(chǎn)大量的工業(yè)產(chǎn)品。用戶和生產(chǎn)企業(yè)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來越高,除要求滿足使用性能外,還要有良好的外觀,即良好的表面質(zhì)量。但是,在制造產(chǎn)品的過程中,表面缺陷的產(chǎn)生往往是不可避免的。不同產(chǎn)品的表面缺陷有著不同的定義和類型,一般而言表面缺陷是產(chǎn)品表面局部物理或化學(xué)性質(zhì)不均勻的區(qū)域,如金屬表面的劃痕、斑點(diǎn)、孔洞,紙張表面的色差、壓痕,玻璃等非金屬表面的夾雜、破損、污點(diǎn),等等。表面缺陷不僅影響產(chǎn)品的美觀和舒適度,而且一般也會(huì)對(duì)其使用性能帶來不良影響,所以生產(chǎn)企業(yè)對(duì)產(chǎn)品的表面缺陷檢測非常重視,以便及時(shí)發(fā)現(xiàn),從而有效控制產(chǎn)品質(zhì)量,還可以根據(jù)檢測結(jié)果分析生產(chǎn)工藝中存在的某些問題,從而杜絕或減少缺陷品的產(chǎn)生,同時(shí)防止?jié)撛诘馁Q(mào)易糾份,維護(hù)企業(yè)榮譽(yù)。

人工檢測是產(chǎn)品表面缺陷的傳統(tǒng)檢測方法,該方法抽檢率低、準(zhǔn)確性不高、實(shí)時(shí)性差、效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、受人工經(jīng)驗(yàn)和主觀因素的影響大,而基于機(jī)器視覺的檢測方法可以很大程度上克服上述弊端。

美國機(jī)器人工業(yè)協(xié)會(huì)(RIA)對(duì)機(jī)器視覺下的定義為:“機(jī)器視覺是通過光學(xué)的裝置和非接觸的傳感器自動(dòng)地接收和處理一個(gè)真實(shí)物體的圖像,以獲得所需信息或用于控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的裝置”。

機(jī)器視覺是一種無接觸、無損傷的自動(dòng)檢測技術(shù),是實(shí)現(xiàn)設(shè)備自動(dòng)化、智能化和精密控制的有效手段,具有安全可靠、光譜響應(yīng)范圍寬、可在惡劣環(huán)境下長時(shí)間工作和生產(chǎn)效率高等突出優(yōu)點(diǎn)。

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機(jī)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(jī))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(jìn)行表面缺陷的定位、識(shí)別、分級(jí)等判別和統(tǒng)計(jì)、存儲(chǔ)、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(jī)接口模塊。

圖像獲取模塊由CCD攝像機(jī)、光學(xué)鏡頭、光源及其夾持裝置等組成,其功能是完成產(chǎn)品表面圖像的采集。在光源的照明下,通過光學(xué)鏡頭將產(chǎn)品表面成像于相機(jī)傳感器上,光信號(hào)先轉(zhuǎn)換成電信號(hào),進(jìn)而轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)能處理的數(shù)字信號(hào)。目前工業(yè)用相機(jī)主要基于CCD或CMOS(complementary metal oxide semiconductor)芯片的相機(jī)。CCD是目前機(jī)器視覺最為常用的圖像傳感器。

光源直接影響到圖像的質(zhì)量,其作用是克服環(huán)境光干擾,保證圖像的穩(wěn)定性,獲得對(duì)比度盡可能高的圖像。目前常用的光源有鹵素?zé)?、熒光燈和發(fā)光二級(jí)管(LED)。LED光源以體積小、功耗低、響應(yīng)速度快、發(fā)光單色性好、可靠性高、光均勻穩(wěn)定、易集成等優(yōu)點(diǎn)獲得了廣泛的應(yīng)用。

由光源構(gòu)成的照明系統(tǒng)按其照射方法可分為明場照明與暗場照明、結(jié)構(gòu)光照明與頻閃光照明。明場與暗場主要描述相機(jī)與光源的位置關(guān)系,明場照明指相機(jī)直接接收光源在目標(biāo)上的反射光,一般相機(jī)與光源異側(cè)分布,這種方式便于安裝;暗場照明指相機(jī)間接接收光源在目標(biāo)上的散射光,一般相機(jī)與光源同側(cè)分布,它的優(yōu)點(diǎn)是能獲得高對(duì)比度的圖像。結(jié)構(gòu)光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上,根據(jù)它們產(chǎn)生的畸變,解調(diào)出被測物的3維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上,攝像機(jī)拍攝要求與光源同步。

圖像處理模塊主要涉及圖像去噪、圖像增強(qiáng)與復(fù)原、缺陷的檢測和目標(biāo)分割。

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由于現(xiàn)場環(huán)境、CCD圖像光電轉(zhuǎn)換、傳輸電路及電子元件都會(huì)使圖像產(chǎn)生噪聲,這些噪聲降低了圖像的質(zhì)量從而對(duì)圖像的處理和分析帶來不良影響,所以要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理以去噪。圖像增強(qiáng)目是針對(duì)給定圖像的應(yīng)用場合,有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性,將原來不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征,擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別,抑制不感興趣的特征,使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量,加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果的圖像處理方法。圖像復(fù)原是通過計(jì)算機(jī)處理,對(duì)質(zhì)量下降的圖像加以重建或復(fù)原的處理過程。圖像復(fù)原很多時(shí)候采用與圖像增強(qiáng)同樣的方法,但圖像增強(qiáng)的結(jié)果還需要下一階段來驗(yàn)證;而圖像復(fù)原試圖利用退化過程的先驗(yàn)知識(shí),來恢復(fù)已被退化圖像的本來面目,如加性噪聲的消除、運(yùn)動(dòng)模糊的復(fù)原等。圖像分割的目的是把圖像中目標(biāo)區(qū)域分割出來,以便進(jìn)行下一步的處理。

圖像分析模塊主要涉及特征提取、特征選擇和圖像識(shí)別。

特征提取的作用是從圖像像素中提取可以描述目標(biāo)特性的表達(dá)量,把不同目標(biāo)間的差異映射到低維的特征空間,從而有利于壓縮數(shù)據(jù)量、提高識(shí)別率。表面缺陷檢測通常提取的特征有紋理特征、幾何形狀特征、顏色特征、變換系數(shù)特征等,用這些多信息融合的特征向量來區(qū)可靠地區(qū)分不同類型的缺陷;這些特征之間一般存在冗余信息,即并不能保證特征集是最優(yōu)的,好的特征集應(yīng)具備簡約性和魯棒性,為此,還需要進(jìn)一步從特征集中選擇更有利于分類的特征,即特征的選擇。圖像識(shí)別主要根據(jù)提取的特征集來訓(xùn)練分類器,使其對(duì)表面缺陷類型進(jìn)行正確的分類識(shí)別。

數(shù)據(jù)管理及人機(jī)接口模塊可在顯示器上立即顯示缺陷類型、位置、形狀、大小,對(duì)圖像進(jìn)行存儲(chǔ)、查詢、統(tǒng)計(jì)等。

機(jī)器視覺表面缺陷檢測主要包括2維檢測和3維檢測,前者是當(dāng)前的主要表面缺陷檢測方式.

機(jī)器視覺在工業(yè)檢測、包裝印刷、食品工業(yè)、航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程、軍事科技、智能交通、文字識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。工業(yè)檢測領(lǐng)域是機(jī)器視覺應(yīng)用中比重最大的領(lǐng)域,主要用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測、產(chǎn)品分類、產(chǎn)品包裝等,如:零件裝配完整性檢測,裝配尺寸精度檢測,位置/角度測量,零件識(shí)別,PCB板檢測,印刷品檢測,瓶蓋檢測,玻璃、煙草、棉花檢測,以及指紋、汽車牌照、人臉、條碼等識(shí)別。表面質(zhì)量檢測系統(tǒng)是工業(yè)檢測的極其重要的組成部分,機(jī)器視覺表面缺陷檢測在許多行業(yè)開始應(yīng)用,涉及鋼板、玻璃、印刷、電子、紡織品、零件、水果、木材、瓷磚、鋼軌等多種關(guān)系國計(jì)民生的行業(yè)和產(chǎn)品.


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