機(jī)器視覺技術(shù)在表面缺陷檢測方面的發(fā)展趨勢

在線實時檢測：機(jī)器視覺技術(shù)正朝著實現(xiàn)在線實時檢測的方向發(fā)展，以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量控制水平。

智能化檢測：利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，提高檢測的智能化水平，減少人工干預(yù)。

高精度檢測：提高檢測的精度，以滿足工業(yè)生產(chǎn)中對高質(zhì)量產(chǎn)品的需求。

計算機(jī)視覺柔性檢測技術(shù)：研究開發(fā)更加靈活的計算機(jī)視覺檢測技術(shù)，以適應(yīng)不同產(chǎn)品的檢測需求。

多譜圖像處理算法：研究開發(fā)彩色圖像、灰度圖像和多譜圖像的處理算法，拓展視覺檢測的應(yīng)用范圍。

機(jī)器視覺表面缺陷檢測方法的優(yōu)缺點

優(yōu)點：

提供穩(wěn)定、客觀的質(zhì)量檢測能力。

可對檢測過程中發(fā)現(xiàn)的缺陷進(jìn)行分析、分類。

根據(jù)出現(xiàn)的位置、頻率，對缺陷的成因進(jìn)行輔助分析。

缺點：

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，可能降低檢測精度。

傳統(tǒng)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，且表面缺陷種類繁多，形式多樣，缺陷特征的提取效率較低。

行業(yè)應(yīng)用案例

新能源電池檢測：檢測極片有無毛刺，封裝包是否存在起皺等不良缺陷。

金屬材料檢測：檢測金屬材料上的劃痕、孔洞等缺陷。

五金配件檢測：檢測螺絲釘、軸承等部件的外觀缺陷。

未來發(fā)展趨勢

三維建模技術(shù)：通過多個工業(yè)相機(jī)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：利用機(jī)器視覺技術(shù)設(shè)計產(chǎn)品的分揀裝置，結(jié)合機(jī)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。

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，機(jī)器視覺技術(shù)在表面缺陷檢測領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛，其發(fā)展趨勢向著智能化、高精度和自動化方向