隨著改革開放，我們國家對質(zhì)量的要求越來越高。因此，視覺檢測行業(yè)領域不斷取得快速發(fā)展，視覺檢測機器也在不斷地被改造和替代。關于不銹鋼表面缺陷視覺檢測機的基本原理，下列幾個方面是重要的。

不銹鋼表面缺陷視覺檢測的基本原理之一：

我們從不同的角度投射零件的三維模型。由于虛擬攝像機的位置是固定的，每次投影可以得到一個局部的二維姿態(tài)圖像，最終得到各種姿態(tài)圖像。其次，利用基于深度學習的特征檢測和模板匹配方法，將實際拍攝的圖像與模板進行匹配。該方法合理地提高了零件在無序夾緊條件之下的位姿推斷能力。

不銹鋼表面缺陷視覺檢測的基本原理之二：

對于汽車零件的不銹鋼表面檢測，我們首先采集不同零件的圖像，而不是對該零件的圖像數(shù)據(jù)進行分類訓練。訓練算法是基于Yolo框架的深度學習模型。理論分析和實驗研究的基礎之上，通過調(diào)整網(wǎng)絡參數(shù)，提高了目標識別的準確性。

不銹鋼表面缺陷視覺檢測的第三個基本原理：

高反射物體的缺陷檢測方法，用于檢測不銹鋼表面缺陷。我們把要檢查的物體放在載玻片之上，設置一個強光源。這時，被測物體會產(chǎn)生鏡面反射。我們把相機靠近反射的強光，這叫弱光帶。我們需要檢查弱帶缺陷。使用滑動運動來調(diào)整被檢測物體在暗帶之上的位置，可以得到更精確的暗帶區(qū)域圖像。對于缺陷樣本，我們首先手動獲取一些對象的缺陷。然之后，為了擴展缺陷數(shù)據(jù)庫，我們使用深度對抗生成網(wǎng)絡來構(gòu)建更多的缺陷數(shù)據(jù)。然之后使用圖像二值化方法提取的缺陷。另外，對于工件的不同尾部，必須事先設置多個攝像頭，從不同角度進行拍攝。不檢查每一個角度的缺陷的攝像機被認為是可以接受的。該方法檢測到99%的凹坑和劃痕。

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