基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛應(yīng)用，主要通過圖像處理和分析來識(shí)別產(chǎn)品表面的缺陷。這種方法可以克服人工檢測方法的抽檢率低、準(zhǔn)確性不高、實(shí)時(shí)性差、效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大等弊端。

表面缺陷檢測的主要方法

人工檢測法：成本高，難以達(dá)到微小缺陷判別的精度和速度。

機(jī)械裝置接觸檢測法：設(shè)備價(jià)格高，靈活性差，速度慢。

機(jī)器視覺檢測法：利用圖像處理和分析，具有高精度和效率。

技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)和發(fā)展趨勢

技術(shù)挑戰(zhàn)

圖像采集階段的影響因素：光照條件、現(xiàn)場環(huán)境、拍攝角度和距離等會(huì)影響檢測精度。

特征提取的問題：傳統(tǒng)方法依賴人工提取特征，不具有自動(dòng)提取全部有用特征信息的能力。

缺陷數(shù)據(jù)的稀缺性：真實(shí)缺陷數(shù)據(jù)較少，種類繁多，特征提取效率較低。

準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性的差距：盡管算法不斷更新，但與實(shí)際生產(chǎn)需求的差距仍然存在。

發(fā)展趨勢

三維建模的應(yīng)用：通過多個(gè)工業(yè)相機(jī)進(jìn)行三維建模，提高缺陷檢測系統(tǒng)性能。

自動(dòng)化生產(chǎn)線的建立：結(jié)合機(jī)械臂對(duì)缺陷產(chǎn)品進(jìn)行分類剔除，建立全自動(dòng)化的生產(chǎn)線。

實(shí)際應(yīng)用案例

溫州市科技項(xiàng)目驗(yàn)收案例：基于SwinTransformer作為骨干網(wǎng)絡(luò)，提出了用于表面缺陷檢測的改進(jìn)FasterRCNN算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)常見工件表面缺陷的識(shí)別檢測。

通過上述分析，可以看出基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測技術(shù)在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值和發(fā)展?jié)摿Α?/p>