基于機(jī)器視覺的缺陷檢測方法

基于機(jī)器視覺的缺陷檢測方法主要分為兩大類：基于圖像處理的缺陷檢測方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的缺陷檢測方法。

基于圖像處理的缺陷檢測

基于圖像處理的缺陷檢測主要包括圖像預(yù)處理和缺陷檢測兩個部分。圖像預(yù)處理通常包括圖像去噪和圖像分割等算法，這是缺陷檢測的前期工作。缺陷檢測部分則主要利用圖像特征提取或模板匹配算法完成對缺陷的檢測。特征提取的目的是在圖像的眾多特征中提取有用特征，其基本思想是使特征目標(biāo)在圖像的子空間中在同一類內(nèi)具有較小的類內(nèi)聚散度，在不同類內(nèi)具有較大的類間聚散度。模板匹配的任務(wù)是研究某一特定對象物體的圖案或輪廓位于圖像的什么地方，進(jìn)而識別對象物體，匹配的精度是決定缺陷檢測精度的重要因素之一。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的缺陷檢測

在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的缺陷檢測中，通常使用支持向量機(jī)(SVM)或決策樹(DT)對樣本缺陷進(jìn)行分類。SVM是1995年Vapnik根據(jù)統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論提出的一種二分類模型，其模型定義為在特征空間上間隔最大的線性分類器，基本思想是在正確劃分訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的同時分離出間隔最大的超平面。SVM采用的是結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理，通過將數(shù)據(jù)樣本上特征點所在的低維輸入空間映射到高維的特征空間，達(dá)到線性或線性近似分類的目的。SVM是機(jī)器學(xué)習(xí)中廣泛應(yīng)用的一種算法，在解決小樣本、模式識別等問題中表現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢，具有良好的有效性和魯棒性，目前已在表面缺陷檢測上有成功的應(yīng)用。

機(jī)器視覺表面缺陷檢測的發(fā)展趨勢

盡管機(jī)器視覺技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)學(xué)、交通航海、工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域有了突破性進(jìn)展，基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測必將是未來的發(fā)展趨勢。具體表現(xiàn)為以下幾個方面：

三維建模：目前基于機(jī)器視覺的缺陷檢測方法主要是對工業(yè)相機(jī)獲取的二維圖像進(jìn)行檢測，而二維圖像的視野信息比較單一，無法進(jìn)行產(chǎn)品各方位視野信息的表達(dá)。如何通過多個工業(yè)相機(jī)對被檢測物體進(jìn)行三維建模，獲得檢測目標(biāo)的空間信息，提高缺陷檢測系統(tǒng)性能已是未來的一個重要發(fā)展趨勢。

全自動生產(chǎn)線：機(jī)器視覺缺陷檢測方法目前還處于理論研究階段，在實際應(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，建立一套全自動化的生產(chǎn)線，是未來工業(yè)生產(chǎn)的大勢所趨。

機(jī)器視覺表面缺陷檢測涉及眾多學(xué)科和理論，如何使檢測進(jìn)一步向自動化和智能化方向發(fā)展，還需要更深入的研究。隨著技術(shù)的進(jìn)步，基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測方法將會更加高效、準(zhǔn)確，并在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用。