說到(dao)表(biao)面缺(que)陷我們就能聯想到(dao)產(chan)(chan)品(pin)的(de)(de)(de)(de)(de)質(zhi)量(liang)問題(ti)，任何(he)產(chan)(chan)品(pin)在生產(chan)(chan)過程中都會出現一(yi)些表(biao)面局部不勻(yun)稱的(de)(de)(de)(de)(de)區域，例如金屬表(biao)面中的(de)(de)(de)(de)(de)劃痕(hen)、斑點(dian)、針孔(kong)等等，這些缺(que)陷除了(le)會影響(xiang)產(chan)(chan)品(pin)的(de)(de)(de)(de)(de)美觀度(du)，還會影響(xiang)產(chan)(chan)品(pin)的(de)(de)(de)(de)(de)質(zhi)量(liang)問題(ti)，給用戶帶來很不好(hao)的(de)(de)(de)(de)(de)體驗，因此很多(duo)制(zhi)造廠商企業針對這些缺(que)陷問題(ti)是(shi)十分(fen)的(de)(de)(de)(de)(de)重(zhong)視(shi)。今天(tian)國辰機(ji)器(qi)人小編就要為大(da)家(jia)介紹的(de)(de)(de)(de)(de)機(ji)器(qi)視(shi)覺檢測技術(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)發(fa)展趨勢，希望讓更多(duo)朋友(you)了(le)解這項技術(shu)。
人工(gong)檢測是(shi)產品表(biao)面缺(que)陷的傳統檢測方法(fa)，該方法(fa)抽檢率低、準(zhun)確(que)性(xing)不高、實時性(xing)差、效(xiao)率低、勞動(dong)強(qiang)度大(da)、受人工(gong)經驗和主觀因素的影響大(da)，而(er)基(ji)于機器視覺的檢測方法(fa)可以很大(da)程度上(shang)克服上(shang)述弊端。
機器視覺(jue)(jue)檢(jian)(jian)(jian)測技(ji)(ji)術(shu)是一(yi)種無接觸、無損傷的(de)(de)(de)自動(dong)檢(jian)(jian)(jian)測技(ji)(ji)術(shu)，是實現設備自動(dong)化、智能化和精(jing)密控制(zhi)的(de)(de)(de)有(you)效手段(duan)，具有(you)安全可靠、光譜響應(ying)范圍(wei)寬、可在惡(e)劣環境下長(chang)時(shi)間工作(zuo)和生產效率高(gao)等(deng)突(tu)出優點(dian)。機器視覺(jue)(jue)檢(jian)(jian)(jian)測通過適當的(de)(de)(de)光源和圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)傳感器(CCD攝像(xiang)機)獲取產品的(de)(de)(de)表面(mian)圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)，利用相應(ying)的(de)(de)(de)圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)處理(li)算法提取圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)的(de)(de)(de)特征信息，然后(hou)根據特征信息進行表面(mian)缺陷(xian)的(de)(de)(de)定位、識別、分級等(deng)判別和統計、存(cun)儲、查詢等(deng)操(cao)作(zuo);
機器視(shi)覺檢測的(de)研究(jiu)和(he)(he)應用范圍涵蓋了(le)工業、農業、醫藥(yao)、軍事、交通和(he)(he)安全等國(guo)民經濟的(de)各個領域，基于機器視(shi)覺的(de)產(chan)品(pin)表面質量(liang)檢測在(zai)現(xian)代自動化生產(chan)中(zhong)得到了(le)越(yue)(yue)來(lai)越(yue)(yue)多(duo)的(de)重視(shi)和(he)(he)應用。
機(ji)(ji)器視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)(jue)表面檢測(ce)比較(jiao)復雜(za)，涉及眾多學科和理論，機(ji)(ji)器視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)(jue)是對(dui)(dui)人類視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)(jue)的模擬，但(dan)是目前對(dui)(dui)人的視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)(jue)機(ji)(ji)制尚不(bu)清楚，盡管每一個正常人都(dou)是“視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)(jue)專家”，但(dan)難以用計算機(ji)(ji)表達自(zi)(zi)己(ji)的視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)(jue)過程，因此構建(jian)機(ji)(ji)器視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)(jue)檢測(ce)還(huan)要進一步通過研(yan)究(jiu)生物(wu)視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)(jue)機(ji)(ji)理來(lai)完善，使(shi)檢測(ce)進一步向自(zi)(zi)動化和智能化方向發展(zhan)。
此外，機器(qi)視覺缺(que)陷檢測系統中最重要(yao)(yao)兩個優(you)勢是(shi)圖(tu)像處(chu)理(li)(li)和分析算法，主(zhu)要(yao)(yao)工(gong)(gong)作流(liu)程是(shi)包括圖(tu)像的(de)預處(chu)理(li)(li)、目(mu)標區域的(de)分割、特征(zheng)提取和選(xuan)擇及(ji)缺(que)陷的(de)識別分類。每個處(chu)理(li)(li)過程都采用了(le)大量的(de)算法去(qu)工(gong)(gong)作，但由于這(zhe)些算法的(de)優(you)缺(que)點都各不相同(tong)(tong)。例如它們的(de)準確性(xing)以及(ji)工(gong)(gong)作效率等特性(xing)，這(zhe)也是(shi)很多(duo)研究人員共同(tong)(tong)要(yao)(yao)去(qu)提升的(de)方向了(le)。