很多工業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品，為了追求更高的品質，其檢測技術上的要求也越來越高。
機器視覺檢測相對于人工檢測的優(yōu)點有：在線高速檢測，可以保證產(chǎn)品檢測的一致性、高效性、穩(wěn)定性，對于數(shù)據(jù)的抓取和分析更加方便，可在危險、惡劣的環(huán)境下工作等。
檢測技術由效率和精度較低的人工檢測逐步轉變?yōu)槔脵C械儀器或者更高級別的機器視覺進行檢測，這是未來檢測技術的發(fā)展趨勢。
01
機器視覺系統(tǒng)中的缺陷檢測技術
如劃痕檢測是工業(yè)產(chǎn)品的外觀檢測的一部分，是產(chǎn)品表面的缺陷檢測。與劃痕檢測類似的是裂紋檢測，多為已使用的零部件的品質檢測，在外表上看，兩者差不多。
利用機器視覺進行劃痕檢測的基本過程分為兩個步驟：
1、檢測產(chǎn)品表面是否存在劃痕。
2、對產(chǎn)品表面劃痕進行提取。
工業(yè)產(chǎn)品的圖像大多表面光滑，灰度變化均勻，缺乏紋理特征，劃痕部分和周圍的正常部分相比要暗一些（劃痕部分的灰度值偏?。?。
在這種情況下進行劃痕檢測時，一般使用基于統(tǒng)計的灰度特征或閾值分割法將劃痕部分標記出來。
而有些圖像的灰度值變化較小，對比度并不明顯，劃痕部分和正常部分相比，缺乏明顯的特征，不能采用固定的閾值分割法將劃痕部分標記出來。這時需要采用閾值和形狀特征相結合的方法對劃痕部分進行標記。
因此，把產(chǎn)品表面的劃痕包括以下三類：
1、易辨認劃痕
標記方法：選擇較小的閾值將劃痕部分標記出來。
2、整幅圖像的灰度變化均勻，劃痕部分的灰度值變化并不明顯。
標記方法：對原圖像進行均值濾波，得到較平滑的圖像，并與原圖相減，當其差的絕對值大于閾值時，就將其置為目標圖像，去掉面積較小的部分，剩下的目標圖像即可標記為劃痕。
3、劃痕各部分的灰度差異較大，形狀通常為長條形，有漏檢情況。
標記方法：采用閾值和形狀特征相結合的方法對劃痕部分進行標記。
02
主要的問題與難點
基于機器視覺的表面缺陷檢測將是未來研究和發(fā)展的主要方向，目前，基于機器視覺的表面缺陷檢測理論研究和實際應用等環(huán)節(jié)均有可喜的成果，但仍存在下面主要的問題和難點:
1) 受環(huán)境、光照、生產(chǎn)工藝和噪聲等多重因素影響，檢測系統(tǒng)的信噪比一般較低，微弱信號難以檢出或不能與噪聲有效區(qū)分。
如何構建穩(wěn)定、可靠、魯棒的檢測系統(tǒng)，以適應光照變化、噪聲以及其他外界 不良環(huán)境的干擾，是要解決的問題之一。
2) 由于檢測對象多樣、表面缺陷種類繁多、形態(tài)多樣、復雜背景，對于眾多缺陷類型產(chǎn)生的機理以及其外在表現(xiàn)形式之間的關系尚不明確，致使對缺 陷的描述不充分，缺陷的特征提取有效性不高，缺陷目標分割困難; 同時，很難找到“標準”圖像作為參照，這給缺陷的檢測和分類帶來困難，造成識別率尚有待提高。
3) 機器視覺表面缺陷檢測，特別是在線檢測，其特點是數(shù)據(jù)量龐大、冗余信息多、特征空間維度 高，同時考慮到真正的機器視覺面對的對象和問題的多樣性，從海量數(shù)據(jù)中提取有限缺陷信息的算法能力不足，實時性不高。
4) 與機器視覺表面檢測密切相關的人工智能理論雖然得到了很大的發(fā)展，但如何模擬人類大 腦的信息處理功能去構建智能機器視覺系統(tǒng)還需要理論上的進一步研究，如何更好的基于生物視覺認識、指導機器視覺得檢測也是研究人員的難點之一。
5) 從機器視覺表面檢測的準確性方面來看，盡管一系列優(yōu)秀的算法不斷出現(xiàn)，但在實際應用中準確率仍然與滿足實際應用的需求尚有一定差距，如何解決準確識別與模糊特征之間、實時性與準確性 之間的矛盾仍然是目前的難點。
03
機器視覺缺陷檢測技術四要素
一直以來，我國的科技水平都處于不斷發(fā)展的階段，機器視覺在線缺陷檢測技術作為科技發(fā)展的產(chǎn)物，為了更好的適應行業(yè)需求，也在不斷的優(yōu)化升級。
縱觀行業(yè)發(fā)展，國內(nèi)機器視覺在線缺陷檢測市場機遇與挑戰(zhàn)并存，而行業(yè)技術的升級更顯得尤為必要了。為順應行業(yè)發(fā)展趨勢，國內(nèi)的機器視覺在線缺陷檢測技術就需通過以下四大要素來升級。
系統(tǒng)操作簡便
技術參數(shù)簡單化、處理技術方便化，是系統(tǒng)操作最為關鍵也是核心的要素。
機器視覺在線缺陷檢測技術雖然屬于高科技技術，在運作過程中，還需要依靠不斷調整各種參數(shù)來達到最好的效果。但是目前來說，操作人員大都技術水平有限。
因此，系統(tǒng)簡化是大多數(shù)客戶的較價格與質量之后的基本需求，而系統(tǒng)簡化主要包括的是檢測操作的簡化與圖像處理的簡化。
檢測技術穩(wěn)定可靠
在工業(yè)生產(chǎn)過程中，由于被測物體的多樣化以及機械的誤差影響，使得整個檢測過程很難是維持在平穩(wěn)的狀態(tài)。
因此，這就需要機器視覺在線缺陷檢測技術有很高的穩(wěn)定性。
從光源照明、圖像采集，到圖像存儲與處理，都要有可以在任何環(huán)境下持續(xù)運作的適應能力；
同時，還要盡量能采集到突出檢測對象的圖像，這樣才能給出最為穩(wěn)定、準確、清晰的檢測結果，才能為生產(chǎn)或質檢工作提供技術支持。
系統(tǒng)長期可維護性
一個好的系統(tǒng)不僅要考慮使用性還應考慮其在長期的可維護性，機器視覺在線缺陷檢測技術的穩(wěn)定性、可靠性足以使系統(tǒng)在實際應用中，更好的發(fā)揮功能優(yōu)勢，提供有力的技術支持。
系統(tǒng)性價比高
在保障質量基礎上，客戶最為關心的莫過于價格問題。
機器視覺在線缺陷檢測技術不斷升級本是件對客戶有益的事，但如果只是一味的使用昂貴的部件，就會造成價格的大幅提升，對于大部分的用戶來說，無疑增添了負擔。
性能好、價格低的系統(tǒng)才是能滿足最基本需求的，因此性價比是衡量一個系統(tǒng)的重要標志，也是客戶選擇產(chǎn)品最重要的指標之一。
中國是世界的制造工廠，目前全球幾乎所有的知名企業(yè)都把生產(chǎn)工廠放在中國，機器作業(yè)代替人員操作已成為市場優(yōu)勝劣汰的必然選擇。我們要抓住時機，不斷引進各項高新技術，促進行業(yè)的快速發(fā)展。
