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机器视觉检测系统在缺陷检测上如何应用?

2020-04-16 14:08:00

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。

机器视觉检测系统

图像获取模块由CCD摄像机、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(complementary metal oxide semiconductor)芯片的相机。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。


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。


在现代工业连续、大批量自动化生产中,涉及各种各样的质量检测,如工件表面是否有划痕、印刷品是否有油污或破损、字符印刷正误和电路板线路正误检查等。质量检测系统的性能优劣在一定程度上直接影响着产品质量和生产效率。能够对产品进行在线高速缺陷检测已经成为高质量和高效率生产的保证。


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