解决方案
中国是一个制造大国， 每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高， 除要求满足使用性能外， 还要有良好的外观， 即良好的表面质量。但是， 在制造产品的过程中， 表面缺陷的产生往往是不可避免的。
常见的表面缺陷 包括如金属表面的划痕、孔洞、斑点，非金属表面的夹杂、破损、污点，纸张表面的色差、压痕， 玻璃等， 一般而言表面缺陷一般是产品局部发生物理和化学不均匀区域。产品的外观对于企业的产品销量和产品的品质非常重要，所以对于企业来说非常关注。
传 统的表面缺陷检测方法是人工检测，但该方式准确性不高、抽检率低，人员成本高、强度大，不利于产品质量把控。工业产品的表面缺陷对产品的美观度、舒适度和使用性能等带来不良影响， 所以生产企
业对产品的表面缺陷进行检测以便及时发现并加以控制。
机器视觉的检测方法可以很大程度上克服人工检测方法的抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大等弊端，在现代工业中得到越来越广泛的研究和应用，从而提升企业自身的市场竞争力。
机器视觉表面缺陷检测系统基本组成：
主要包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理及人机接口模块。
图像获取模块
图像获取模块由工业相机、光学镜头、光源及其夹持装置等组成，其功能是完成产品表面图像的采集。
在光源的照明下， 通过光学镜头将产品表面成像于相机传感器上， 光信号先转换成电信号， 进而转换成计算机能处理的数字信号。目前工业用相机主要基于ccd或cmos芯片的相机。ccd是目前机器视觉最为常用的图像传感器。
机器视觉光源直接影响到图像的质量， 其作用是克服环境光干扰， 保证图像的稳定性， 获得对比度尽可能高的图像。目前常用的光源有卤素灯、荧光灯和发光二级管( led)。led光源以体积小、功耗低、响应速度快、发光单色性好、可靠性高、光均匀稳定、易集成等优点获得了广泛的应用。
由光源构成的照明系统按其照射方法可分为明场照明与暗场照明、结构光照明与频闪光照明。明场与暗场主要描述相机与光源的位置关系， 明场照明指相机直接接收光源在目标上的反射光， 一般相机与光源异侧分布， 这种方式便于安装； 暗场照明指相机间接接收光源在目标上的散射光， 一般相机与光源同侧分布， 它的优点是能获得高对比度的图像。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上， 根据它们产生的畸变，解调出被测物的3维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
图像处理模块
图像处理模块主要涉及图像去噪、图像增强与复原、缺陷的检测和目标分割。
由于现场环境、ccd图像光电转换、传输电路及电子元件都会使图像产生噪声，这些噪声降低了图像的质量从而对图像的处理和分析带来不良影响，所以要对图像进行预处理以去噪。
图像增强目的是针对给定图像的应用场合， 有目的地强调图像的整体或局部特性， 将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征， 扩大图像中不同物体特征之间的差别， 抑制不感兴趣的特征， 使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
图像复原是通过计算机处理， 对质量下降的图像加以重建或复原的处理过程。图像复原很多时候采用与图像增强同样的方法， 但图像增强的结果还需要下一阶段来验证； 而图像复原试图利用退化过程的先验知识， 来恢复已被退化图像的本来面目， 如加性噪声的消除、运动模糊的复原等。图像分割的目的是把图像中目标区域分割出来，以便进行下一步的处理。
图像分析模块
图像分析模块主要涉及特征提取、特征选择和图像识别。
特征提取的作用是从图像像素中提取可以描述目标特性的表达量， 把不同目标间的差异映射到低维的特征空间， 从而有利于压缩数据量、提高识别率。表面缺陷检测通常提取的特征有纹理特征、几何形状特征、颜色特征、变换系数特征等，用这些多信息融合的特征向量来区份可靠地区分不同类型的缺陷。
这些特征之间一般存在冗余信息， 即并不能保证特征集是最优的， 好的特征集应具备简约性和鲁棒性。为此， 还需要进一步从特征集中选择更有利于分类的特征， 即特征的选择。图像识别主要根据提取的特征集来训练分类器，使其对表面缺陷类型进行正确的分类识别。
数据处理及人机接口模块
数据管理及人机接口模块可在显示器上立即显示缺陷类型、位置、形状、大小， 对图像进行存储、查询、统计等。
机器视觉表面缺陷检测系统应用：
机器视觉技术是一种无接触、无损伤的自动检测技术， 是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和生产效率高等突出优点。
简而言之， 机器视觉系统是通过机器视觉产品( 即图像摄取装置， 分cmos和ccd两种) 将被摄取目标转换成图像信号， 传送给专用的图像处理系统， 得到被摄目标的形态信息， 根据像素分布和亮度、颜色等信息， 转变成数字化信号； 图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征， 然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作， 进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
应用的领域十分广泛， 在工业检测、包装印刷、食品工业、航空航天、生物医学工程、军事科技、智能交通、文字识别等领域得到了广泛的应用。
工 业检测领域是机器视觉应用中比重最大的领域， 主要用于产品质量检测、产品分类、产品包装等，
如：零件装配完整性检测，装配尺寸精度检测，位置/角度测量，零件识别，pcb板检测，印刷品检测， 瓶盖检测，玻璃、烟草、棉花检测，以及指纹、汽车牌照、人脸、条码等识别。
表 面质量检测系统是工业检测的极其重要的组成部分，机器视觉表面缺陷检测在许多行业开始应用， 涉
及钢板、玻璃、印刷、电子、纺织品、零件、水果、木材、瓷砖、钢轨等多种关系国计民生的行业和产品。
表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度， 而且一般也会对其使用性能带来不良影响， 所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视， 以便及时发现， 从而有效控制产品质量， 还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠纷，维护企业荣誉。
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