基于机器视觉的表面缺陷检测技术研究
基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测
文献标识码： Ａ
文章编号： ０ ９— ９ ０ ２ １ ）２— ０ ４— ５ １０ ４ ７ ． ０ １ ０ ０ ６ ０ （
０ 引 言
在传统 的产 品生 产过程 中 ， 般情 况 下对 产 品 一 的表 面缺 陷检测是 采用 人工 检 测 的方法 ．随着 科 学 技术 的不断 发展 ， 别 是计 算 机技 术 的 发展 ，出现 特 了计算 机视 觉检测 技术 ．利用 这种 新 技术设 计 出来
识 别理 论 ， 它综 合 了计 算 机 技 术 、数 据 结 构 、图像 处 理 ， 式 识 别 和 软 件 工 程 等 不 同领 域 的 相 关 知 模
识．
一
感 兴趣 区域提 取
划痕检测
ｌ
检 测结果
● 结束
二）
个 典 型 的机 器 视 觉 系 统 应 该 包 括 以下 五 大
２ １ 年 ２月 ０】
洛 阳师 范 学 院 学 报
Ｊ ｕ ａ ｆＬ ｏ ａ ｇ Ｎｏｍａ ｉ ｅｓｔ ｏｒ ｌ ｕ ｙｎ ｒ ｌ ｎ ｏ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｙ
Ｆｅ ．． ０１ ｂ ２ １
第３ ０卷 第 ２期
Ｖ０ ． Ｏ Ｎｏ ２ Ｊ３ ．
基 于 机 器 视 觉 技 术 的 物 体 表 面 缺 陷检 测
来提 取 插 座 面板 划 痕 图像 ．具 体过 程是 使 用 动 态 阈值 分割 图像 ， 采 用 放 射 变换 、区域 特 征 处理 及 连 通 区域 提 并 取 等 技 术 来检 测 出插 座 面板 划痕 ．
关键词 ： 器视 觉 ； 机 物体袁 面；缺陷检 测
中图分类号： Ｐ９ Ｔ ３３
用行 程 编码 表示 的 ， 么用 公 式 ４中 的第 二个 求 和 那
基于机器视觉的铸坯表面缺陷检测系统的研制
ｉ ａ ｅａｇ ｒｔ ｍ ｉ ｌｔ ｎ ａ ｌ ｏ ｉｈ ｓ ｉ ｂ ｅｆ ｒｄ ｔ ｃｉｎ ｏ ｈ ｕ ｆ ｃ ｅｅ ｔ ｆ ｍ ｇ ｌｏ ｉ ｈ ｓｍｕ ａｉ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ｕ ｔ ｌ ｏ ｅ ｅ ｔ ｆｔ ｅ ｓ ｒａ ｅｄ ｆｃｓｏ ｏ ａ ｏ
ｔ ｅ ｓ ａ ｓ ｄ ｓｇ ｅ ｕ ｎ ｔ ｅ ｂ ｓ ｓｏ ｈ ｕ ｒ ｎ ｍａ ｅ ｄ ｓ ｏ ａ ｈ ｏ ｙ ｈ ｌｂ ｉ ｅ ｉ ｎ ｄ ｏ ｔｏ ｈ ａ ｉ ｆｔ ｅ ｃ ｒ ｅ ｔｉ ｇ ｉｐ ｓ ｌｔ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｒ ． Ｋｅ ｒ ｓ ｙ ｗｏ ｄ ：ｍ ａ ｈ ｎ ｉｉ ｎ；ｓ ｒ ａ ｅ ｄ ｆ ｃ ；ｉ ｇ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ；ｄ ｆ ｃ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｃ ｉ ｅ ｖｓ ｏ ｕ ｆ ｃ ｅ ｅ ｔ ｍａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｅ ｅ ｔｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｉ
（ 武钢计控公 司， 湖北 武汉 ４０ ８ ） ３ ０ ０ 摘 要： 钢板作为钢铁工业的主要 产品形式 之一 ， 已成为汽 车 、 械制造 、 工、 空 、 天和造 船等工 机 化 航 航
业 不 可 缺 少 的原 材料 ， 表 面 质 量 的 优 劣 将 直 接 影 响 最 终 产 品 的 性 能 和 质 量 。针 对 目前 国 内 钢 板 表 面 其
Ａ ｓ ａｔ ｂｔ ｃ：Ａｓ ｎ ｆ ｈ ｊｒｆｒ ｆ ｒｄ ｃｓｉ ｓｅ ｌｎ ｕ ｔｙ ｔｅ ｓ ｅ ｔ ａ ｏ ｒ ｅｏ ｅｍａｏ ｍｓｏ ｏ ｕ ｔ ｎ ｔｅ ｉｄ ｓｒ ，ｓｅｌ ｈ ｅ ｓｎ ｗ ｏ ｔ ｏ ｐ ｈ
ｂ ｃ ｍｅａ ｋｎ ｆｉ ｄｓ ｅ ｓ ｂ ｅ ｍａ ｅｉｌｆｒ ｍ ａ ｙ ｉｄ ｓ ｒ ｓ ｓ ｃ ｓ ａ ｔ ｍｏ ｉ ， ｍｅ ｅ ｏ ｉｄ ｏ ｎ ｉｐ ｎ ａ ｌ ｔｒａ ｏ ｎ ｎ ｕ ｔｉ ｕ ｈ ａ ｕ ｏ ｂｌ ｅ ｅ －
机器视觉应用于 PCB 缺陷检测技术研究
机器视觉应用于 PCB 缺陷检测技术研究随着电子产品的不断增多，电路板(PCB)的生产也变得越来越重要。
PCB是一种基于电气连接的板式元件，为电子元件提供了重要的支持。
在PCB生产过程中，缺陷检测是一个至关重要的步骤。
因为即使在微小的缺陷下，电路板的性能也会受到很大的影响，甚至导致整个电子设备的故障。
因此，精确有效的PCB缺陷检测技术不仅能够提高生产效率，还能确保产品品质。
传统的PCB缺陷检测方法是手动检测，但这种方法很容易出现漏检和误检。
机器视觉技术的出现改变了这一现状。
机器视觉技术是通过模拟人类视觉系统来处理和分析图像数据，并进行数据提取、分类和分析的一种技术。
在PCB缺陷检测中，机器视觉技术的成熟应用可有效地实现自动化检测、大规模生产和高准确度检测。
机器视觉检测技术的核心是图像处理、图像识别和算法优化等方面。
首先是图像处理，即将采集到的PCB图像进行处理，在预处理阶段进行增强、滤波、降噪等处理操作。
其次，需要进行图像识别，即将处理后的图像匹配和识别出缺陷信息。
最后，算法优化是制定针对性的算法，优化应用效果，提高缺陷检测的准确度和速度。
在机器视觉技术的应用下，PCB缺陷检测有了更加准确的方法，如裸露焊盘检测、元件损坏检测、连通性检测、污染检测等。
其中，裸露焊盘检测是检测电子产品上焊盘缺陷的重要步骤之一。
焊盘缺陷包括开口、制造缺陷或破裂。
通过机器视觉技术，我们可以对焊盘进行精确、自动化的检测，缺陷筛选统计和可视化等。
元件损坏检测可以检测元件破裂、扭曲、损坏等缺陷。
通过专有算法可以检测元件表面大面积伪影、弯曲和碎片等问题。
连通性检测检测PCB电路线路及元件的连通性是否正确，包括短路、开路、偏差等方面的问题。
污染检测则涵盖了PCB板面的污染程度，如氧化、腐蚀、化学污染等。
通过机器视觉技术，我们可检测到PCB表面上透明或光滑的区域及不同角度的反射和视角问题，从而实现污染检测。
另外，机器视觉技术还可用于定量分析PCB缺陷数据。
基于机器视觉的产品质量检测与缺陷分析
基于机器视觉的产品质量检测与缺陷分析在现代制造业中，产品质量检测与缺陷分析是至关重要的环节。
而随着技术的不断进步和发展，基于机器视觉的产品质量检测方法取得了显著的成果。
机器视觉技术利用计算机视觉和图像处理技术，通过相机和传感器等设备对产品进行检测和分析，能够自动识别产品的缺陷并给出准确的判定结果，极大地提高了产品质量的稳定性和生产效率。
本文将重点探讨基于机器视觉的产品质量检测与缺陷分析的技术原理、应用场景以及未来发展趋势。
首先，基于机器视觉的产品质量检测与缺陷分析的基本原理是通过采集待检测产品的图像信息，然后将其传输给计算机进行处理和分析。
该技术主要包括图像采集、图像预处理、特征提取以及缺陷检测与分析等步骤。
其中，图像采集环节是关键，需要利用高分辨率的相机、传感器等设备，确保清晰、准确地获取产品的图像信息。
图像预处理环节是对采集到的图像进行滤波、去噪、增强等处理，去除图像的干扰，提高图像的质量。
特征提取环节是通过分析图像中的特征点、轮廓、纹理等信息，提取出与产品缺陷相关的特征。
最后，缺陷检测与分析环节是利用机器学习算法、模式识别技术等方法，对提取到的特征进行分析和判定，识别出产品的缺陷类型和位置，并给出相应的评估结果。
基于机器视觉的产品质量检测与缺陷分析在广泛的应用场景中发挥着重要作用。
首先，在制造业中，该技术可用于对产品外观、尺寸、颜色等方面的缺陷进行检测和分析，保障产品质量达到标准要求。
其次，在食品、医药等行业中，该技术可以用于检测产品的表面异物、缺陷、污染等问题，确保产品的卫生安全性。
此外，在自动化生产线上，该技术还能够实现对产品的自动化检测和分类，提高生产效率和质量稳定性。
随着机器视觉技术的不断发展，其在产品质量检测与缺陷分析中的应用也在不断拓展和完善。
首先，越来越多的企业开始采用深度学习技术，建立更加准确和稳定的检测模型。
深度学习技术可以通过大量的数据训练神经网络，实现对复杂缺陷的识别和分析。
基于机器视觉的风机叶片表面缺陷检测与诊断
基于机器视觉的风机叶片表面缺陷检测与诊断随着风能的广泛应用，风机的运行质量越来越受到关注。
风机叶片的表面缺陷会影响其运行效率和寿命，因此及时发现和修复叶片缺陷是保证风机正常运行的重要环节。
传统的叶片缺陷检测方法往往依赖于人工检查，费时费力且容易出错。
而基于机器视觉的风机叶片表面缺陷检测与诊断技术的发展，为叶片缺陷的快速准确检测提供了一种新的解决方案。
一、机器视觉的原理机器视觉是一种模拟人眼视觉系统的技术，通过相机和图像处理算法来获取、处理和解释图像信息，实现对目标的自动检测、识别和测量。
它主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和目标识别等步骤，具有高效、精确和自动化的特点。
二、风机叶片表面缺陷检测的挑战风机叶片表面缺陷的检测面临着以下挑战：1. 叶片表面复杂多变：叶片表面的凹凸不平、颜色变化、光照变化等因素都会对缺陷检测造成干扰。
2. 缺陷类型多样：叶片表面的缺陷类型多种多样，包括划痕、裂纹、鼓包等，需要针对不同类型的缺陷进行准确识别。
3. 大规模数据处理：风机叶片通常需要大规模的图像数据进行处理，对计算资源和算法效率提出了更高要求。
三、风机叶片缺陷检测与诊断技术为了克服上述挑战，研究人员提出了一系列基于机器视觉的风机叶片缺陷检测与诊断技术。
1. 图像增强与去噪：通过图像增强和去噪算法，有效减少图像噪声和干扰，提高叶片表面细节的可见性。
2. 特征提取与选择：针对不同缺陷类型，选取合适的特征，例如纹理特征、边缘特征等，通过特征提取和选择算法进行缺陷识别。
3. 分类与诊断：采用机器学习和深度学习等算法，构建缺陷分类和诊断模型，实现对叶片缺陷的自动识别和定位。
4. 实时监测与报警：结合传感器技术，对风机叶片进行实时监测，并通过报警系统及时发现缺陷并采取相应措施。
四、案例应用：风机叶片缺陷检测系统基于上述技术，已经有一些风机叶片缺陷检测系统被研发出来。
这些系统一般包括图像采集设备、图像处理软件和缺陷识别算法等模块。
活塞包胶组件表面缺陷的机器视觉检测研究
＠ ２ １ ＳｉＴ ｃ． ｎｒ． ０２ ｃ． ｅｈ Ｅ ｇｇ
活塞包胶组件表 面缺 陷的机器视觉检测研究
祝 钊 苏真 伟 夏 心 怡
（ 四川大学制造科 学与工程学 院， 成都 ６ ０６ １０ ５）
摘
要 活塞 包胶组件是摩托车减震器 的重要组成部分 ， 其表 面缺 陷的人工 目测 精度低、 度慢。在借鉴 国 内外研究 的基础 速
州渤海 活塞股 份有 限公 司 的翟 可芬 等 也 相继 研 制
出了活 塞 自动 检测 及 分选 设备 。这 些设 备 主要 检 测
传统活塞的形状尺寸参数 ， 不包括表面缺陷。活塞包
● ■ 一 圄
外阀线掉块 缺少阻尼孔 存在气孔 内阀线掉块
图 ２ 检测 系统 不 意 图
＿ － ● 一
第ｌ ２卷 第 ６期 ２ １ ０ ２年 ２月 １７ — １１ ｆ０ ２ ０ －４５ ０ ６ １ ８ ５ ２ １ ） ６ １２ －３
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ． ２ Ｎ ． Ｆ ｂ ０ ２ １１ ｏ ６ ｅ ．２ １
Ｓ ｉｎ ｅ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ｃｅ ｃ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ｅ ｇｎ ｅｉ ｎ
开始
大津法 ＋ 固定 阈值法分割上端面 图 像洎 适应 田值法分割下端面图像
图像极坐标变换＋ 形态操作处理
脱套／喹犏 移 彤 脱套裂缝 脱套脱皮 脱套外圆碰伤
图 １ 活塞包胶组件表面缺陷列图
２１ 年 １ ０ １ ２月 １日收到 ， 月 ８日 １ ２ 修改 第一作 者简介 ： 祝
视觉 检测。
在特制的光照条件下 ， 计算机通过 图像采集卡 控制 相机 分别对 活 塞 包胶 组 件 的上端 面 、 端 面 以 下 及侧 面进 行 图像 采 集 ， 然后 进 行 图 像 分 析 处 理 ， 判 断待 检 的活 塞 包 胶 组 件 是 否 存 在 表 面 缺 陷。若 存 在缺陷 ， 由主机发送信号经 Ｐ Ｃ至执行机构 ， 则 Ｌ 将 待检 活塞 包胶组 件从 流水 线上剔 除 。 照 明光源采 用 的是 Ｏ Ｔ的 Ｌ Ｄ环 形 光 源 和 自 Ｐ Ｅ 制背 光源 。如 图 ３ ａ 所示 ， （） 检测 上 端 面 缺 陷 时 ， 我
基于深度学习的表面缺陷检测技术研究
基于深度学习的表面缺陷检测技术研究摘要随着工业的快速发展，人们对产品的质量要求也越来越关注。
产品表面缺陷检测作为生产过程中最重要的工序之一，它直接影响到产品质量以及用户体验。
产品在生产过程中往往会出现一些缺陷，这些缺陷具有一定的随机性，缺陷类型、形状大小各异。
传统的人工检测虽然方法简单，有些缺陷的特征不够明显，利用人眼难以识别，检测误差较大，并且效率低下；现有的机器视觉方法能够实现自动检测，但其核心算法需要人工提取特征，存在选取特征不合适、算法不通用等诸多问题。
基于此，本文结合图像的特点，对深度卷积神经网络应用于锂电池面板表面的缺陷检测进行研究。
针对数据样本不足的问题，本文使用数据增强扩充锂电池面板数据集，并建立了不同数量的数据集来验证卷积神经网络模型的泛化性能。
此外，本文提出一种结合CycleGAN的算法扩充数据集，将已有的缺陷样本和正常样本进行了充分利用，通过训练生成对抗网络学习正常样本与缺陷样本的特征分布，实现图像跨域转换。
网络可以将缺陷样本的特征迁移到正常样本中生成新的缺陷样本，同时也可以生成自身学习到的正常样本和缺陷样本。
实验结果表明该方法生成图像逼真，能有效提高算法的识别精度。
针对传统的表面缺陷检测算法精度不高，需要手工提取特征等问题，本文对卷积神经网络应用于锂电池面板分类进行研究。
卷积神经网络能够自动提取图像中的特征，无需人为干预，它的局部连接、权值共享等技术能够有效减少模型的参数量，具有很强的泛化能力。
其中影响缺陷分类准确率的关键因素在于卷积神经网络模型的设计，本文综合考虑了模型的复杂度和构建方式，主要从网络的深度、宽度方面进行探索，利用批归一化、残差结构、Inception分支、Senet等设计不同类型的卷积神经网络模型应用在锂电池面板缺陷检测。
分别进行实验验证不同复杂度的网络模型的识别效果，对比不同的数据集对结果产生的影响。
实验结果表明本文设计的最佳深度卷积神经网络模型识别准确率达到99.44%，模型参数量适中。
表面缺陷检测
对于生产物件的检测，由于科学技术的限制，起初只能采用人工进行检测，这样的方式不仅消耗大量人力，而且浪费时间，效率低下。
于是，基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术应运而生，我们有必要关注关注，并了解相关注意事项。
当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。
这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件、主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更准确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。
产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理、计算、进行实际检测、控制和应用。
产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分，其检测的准确程度直接会影响产品的质量优劣。
由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。
在进行产品表面检测之前，有几个步骤需要注意。
首先，要利用图像采集系统对图像表面的纹理图像进行采集分析；其次，对采集过来的图像进行一步步分割处理，使得产品表面缺陷能像能够按照其区域特征进行分类；再者，在以上分类区域中进一步分析划痕的目标区域，使得范围更加的准确。
通过以上的三步处理之后，产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认，这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。
利用机器视觉技术提高了用户生产效率，使得生产更加细致化，分工更加明确，同时，减少了公司的人工成本支出，节省了财力，实现机器智能一体化发展。
南京博克纳自动化系统有限公司总部位于美丽的中国古都南京，是国内专业研制无损检测仪器及设备的高科技企业。
公司致力于涡流、漏磁和超声波仪器及各种非标设备的研制，已拥有自主研发的多项国家专利。
产品被广泛应用于航天航空、军工、汽车、电力、铁路、冶金机械等行业。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于机器视觉的表面缺陷检测技术研究
随着科技的不断进步，机器视觉技术在各个领域得到了广泛应用，
其中之一就是表面缺陷检测。
本文将从机器视觉技术在表面缺陷检测
中的应用、技术原理以及相关算法等方面进行研究和探讨。
一、机器视觉技术在表面缺陷检测中的应用
表面缺陷检测是一项重要的质量检测工作，广泛应用于工业生产中
的各个阶段。
机器视觉技术以其高效、精确、自动化的特点，在表面
缺陷检测中得到了广泛应用。
1.1 环境光照条件下的表面缺陷检测
在一些光照条件复杂的环境中，人眼难以准确识别表面缺陷，而机
器视觉技术通过光学传感器和图像处理算法可以有效地避免光照条件
对缺陷检测的影响，提高检测的准确性和稳定性。
1.2 高速生产线上的实时缺陷检测
在高速生产线上，机器视觉技术可以实现实时的表面缺陷检测，对
产品进行快速筛选和分类，提高生产效率和质量。
1.3 结合人工智能的智能表面缺陷检测
机器视觉技术结合人工智能算法，可以实现智能化的表面缺陷检测。
通过深度学习算法的训练，机器可以学习并识别各种缺陷类型，提高
检测的准确性和自动化程度。
二、机器视觉技术的原理与方法
机器视觉技术主要包括图像获取、图像预处理、特征提取和缺陷分类等步骤。
下面将针对每个步骤进行详细介绍。
2.1 图像获取
图像获取是表面缺陷检测的首要步骤。
常用的图像获取设备包括相机、扫描仪等。
通过这些设备获取到的图像将作为后续处理的输入。
2.2 图像预处理
图像预处理是对原始图像进行滤波、增强、几何校正等处理，以提高图像质量、降低噪声，并便于后续特征提取和缺陷分类的操作。
2.3 特征提取
特征提取是机器视觉技术中的核心步骤，通过对图像进行特定算法的计算，提取出一些表面缺陷的显著特征，如纹理、颜色、形状等。
常用的特征提取算法有边缘检测、纹理描述符等。
2.4 缺陷分类
缺陷分类是通过将提取的特征与已知的缺陷模型进行比较，判断图像中的缺陷类型。
常用的分类方法包括传统的机器学习算法和深度学习算法。
传统的机器学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，而深度学习算法如卷积神经网络（Convolutional Neural Network）在表面缺陷分类中表现出色。
三、机器视觉技术在表面缺陷检测中的优势与挑战
机器视觉技术在表面缺陷检测中具有许多优势，如高效、精确、自动化等。
然而，也面临着一些挑战，如光照条件变化、复杂的表面纹理等。
因此，为了进一步提高表面缺陷检测的准确性和稳定性，还需要在算法和设备方面进行不断的研究和改进。
四、结论
基于机器视觉的表面缺陷检测技术在工业生产中具有重要意义。
通过应用机器视觉技术，可以实现高效、自动化的缺陷检测，提高产品质量和生产效率。
然而，机器视觉技术在表面缺陷检测中仍面临一些挑战，需要进行进一步的研究和改进。
相信随着技术的不断发展，机器视觉技术在表面缺陷检测领域将发挥更加重要的作用。