基于機器視覺的表面缺陷檢測概述

基于機器視覺的表面缺陷檢測技術(shù)在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛應(yīng)用，主要用于及時發(fā)現(xiàn)并控制產(chǎn)品的表面缺陷，以確保產(chǎn)品的外觀質(zhì)量及性能。

應(yīng)用領(lǐng)域

工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)：提高產(chǎn)品的外觀質(zhì)量和性能。

鋰電池制造：檢測電池極片上的露箔、暗斑、亮斑、掉料等缺陷。

檢測方法

基于圖像處理的缺陷檢測：包括圖像預(yù)處理和缺陷檢測兩個部分，利用圖像特征提取或模板匹配算法完成對缺陷的檢測。

基于機器學(xué)習(xí)的缺陷檢測：利用機器學(xué)習(xí)算法對缺陷進(jìn)行自動識別和分類。

技術(shù)挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢

存在的問題

圖像采集階段受多種因素影響，如光照條件、現(xiàn)場環(huán)境等，可能導(dǎo)致檢測精度下降。

傳統(tǒng)機器視覺方法依賴于特征模板的選擇及提取，不具有自動提取全部有用特征信息的能力。

真實缺陷數(shù)據(jù)較少，缺陷特征提取效率較低，模型對新缺陷類型的識別能力有限。

檢測效率與準(zhǔn)確率與實際生產(chǎn)需求之間存在差距。

未來發(fā)展方向

三維建模：通過多個工業(yè)相機對被檢測物體進(jìn)行三維建模，提高缺陷檢測系統(tǒng)性能。

自動化生產(chǎn)線：結(jié)合機械臂對缺陷產(chǎn)品進(jìn)行分類剔除，建立全自動化的生產(chǎn)線。

機器視覺瑕疵檢測技術(shù)在提高生產(chǎn)效率、降低成本以及保證產(chǎn)品質(zhì)量方面發(fā)揮著重要作用，盡管存在一些技術(shù)和應(yīng)用上的挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，其在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用前景十分廣闊。