一、機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)概述

機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)是一種利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)產(chǎn)品表面缺陷進(jìn)行檢測(cè)的方法。它可以克服人工檢測(cè)的一些弊端，如抽檢率低、準(zhǔn)確性不高、實(shí)時(shí)性差、效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大等，在現(xiàn)代工業(yè)中得到越來(lái)越廣泛的研究和應(yīng)用。機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)主要組成包含圖像獲取模塊、圖像處理模塊、數(shù)據(jù)管理及人機(jī)接入模塊等。

二、部分機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)廠商

（一）康耐視（Cognex）

公司簡(jiǎn)介：康耐視是全球知名的機(jī)器視覺(jué)廠商。其提供的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)在缺陷檢測(cè)方面具有高準(zhǔn)確性和可靠性的特點(diǎn)。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)：

擁有先進(jìn)的圖像傳感器和算法技術(shù)，能夠?qū)Χ喾N類型的缺陷進(jìn)行精確檢測(cè)。例如，在電子制造領(lǐng)域，對(duì)于微小電子元件表面的劃痕、孔洞等缺陷檢測(cè)效果顯著。

其軟件平臺(tái)具有很強(qiáng)的靈活性，可以根據(jù)不同用戶的需求和不同的檢測(cè)任務(wù)進(jìn)行定制化設(shè)置。

（二）基恩士（Keyence）

公司簡(jiǎn)介：基恩士在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域占據(jù)重要地位。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)：

以高速、高精度的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)著稱。在汽車零部件生產(chǎn)過(guò)程中，能夠快速檢測(cè)零部件表面的缺陷，從而保證生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

提供一站式的解決方案，涵蓋了從硬件設(shè)備（如相機(jī)、鏡頭等）到軟件算法的整個(gè)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)流程。

（三）?？低?/h3>

公司簡(jiǎn)介：?？低曉诎卜李I(lǐng)域聞名遐邇，在機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方面也有涉足并且發(fā)展迅速。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)：

其機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品利用在視頻處理方面的技術(shù)積累，能夠提供清晰、穩(wěn)定的圖像采集和分析。在一些對(duì)圖像質(zhì)量要求較高的表面缺陷檢測(cè)場(chǎng)景中表現(xiàn)出色，如高端電子產(chǎn)品的外殼表面檢測(cè)。

具有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力，適用于工業(yè)生產(chǎn)線上大量產(chǎn)品的快速檢測(cè)需求。

三、機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)面臨的挑戰(zhàn)及發(fā)展趨勢(shì)

（一）面臨的挑戰(zhàn)

圖像采集階段的影響因素

在圖像采集階段，受光照條件、現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境、拍攝角度和距離等因素的影響，被檢測(cè)物體的表觀特征會(huì)產(chǎn)生變化，對(duì)檢測(cè)精度產(chǎn)生一定的影響。例如，光線不均勻可能導(dǎo)致圖像上某些區(qū)域過(guò)亮或過(guò)暗，從而掩蓋或誤判缺陷。噪聲的干擾以及被檢測(cè)物體的部分遮擋也會(huì)影響到圖像的質(zhì)量，降低系統(tǒng)的檢測(cè)性能。

傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)的缺陷檢測(cè)方法依賴于特征模板的選擇及提取，特征提取的好壞對(duì)整體檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)精度及性能有著決定性作用，同時(shí)傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法需要人工提取特征信息，不具有自動(dòng)提取全部有用特征信息的能力。

數(shù)據(jù)相關(guān)問(wèn)題

在實(shí)際圖像采集過(guò)程中，真實(shí)的缺陷數(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。例如，不同產(chǎn)品的表面缺陷可能具有完全不同的特征表現(xiàn)形式，難以用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行特征提取。模型對(duì)新產(chǎn)生的缺陷類型不能進(jìn)行正確識(shí)別，不足以利用深度學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行訓(xùn)練。

檢測(cè)準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性方面的差距

盡管機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的一系列算法不斷更新，但檢測(cè)效率與檢測(cè)的準(zhǔn)確率與實(shí)際生產(chǎn)的需求還具有一定的差距。在一些對(duì)檢測(cè)速度和精度要求極高的工業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景中，現(xiàn)有的機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)技術(shù)可能無(wú)法完全滿足要求。

（二）發(fā)展趨勢(shì)

三維建模方向

目前基于機(jī)器視覺(jué)的缺陷檢測(cè)方法主要是對(duì)工業(yè)相機(jī)獲取的二維圖像進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)的對(duì)象是物體的表面缺陷，而二維圖像的視野信息比較單一，無(wú)法進(jìn)行產(chǎn)品各方位視野信息的表達(dá)。未來(lái)，如何通過(guò)多個(gè)工業(yè)相機(jī)對(duì)被檢測(cè)物體進(jìn)行三維建模，獲得檢測(cè)目標(biāo)的空間信息，提高缺陷檢測(cè)系統(tǒng)性能已是一個(gè)重要發(fā)展趨勢(shì)。

全自動(dòng)化生產(chǎn)線方向

機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)方法目前還處于理論研究階段，在實(shí)際應(yīng)用中仍達(dá)不到現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)中精準(zhǔn)化和智能化的要求。利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)設(shè)計(jì)產(chǎn)品的分揀裝置，結(jié)合機(jī)械臂對(duì)缺陷產(chǎn)品進(jìn)行分類剔除，建立一套全自動(dòng)化的生產(chǎn)線，是未來(lái)工業(yè)生產(chǎn)的大勢(shì)所趨。