（一）工作原理

表面瑕疵檢測(cè)設(shè)備一般通過特定的光源將被檢測(cè)材料表面照亮，然后利用編碼器觸發(fā)高速相機(jī)采集圖片，再由圖像處理系統(tǒng)對(duì)圖片進(jìn)行分析，提取疵點(diǎn)，最后由智能分類器對(duì)疵點(diǎn)進(jìn)行精細(xì)化分類、記錄查詢和分析系統(tǒng)提供歷史記錄查詢和各種維度的數(shù)據(jù)分析和展示。

（二）應(yīng)用領(lǐng)域

表面瑕疵檢測(cè)設(shè)備廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，例如：

電子行業(yè)：可用于檢測(cè)電子元器件、電路板等產(chǎn)品的表面缺陷，像劃痕、污漬、裂紋等。

汽車行業(yè)：用于檢測(cè)汽車零部件的表面缺陷，如漆面不均、氣泡、凹陷等。

食品行業(yè)：檢測(cè)食品包裝袋、瓶蓋等產(chǎn)品的外觀缺陷，像破損、變形等。

醫(yī)藥行業(yè)：檢測(cè)藥品包裝瓶、藥片等產(chǎn)品的表面缺陷，如污漬、劃痕等。

（三）部分供應(yīng)商及產(chǎn)品類型

無錫賽默斐視：主營(yíng)產(chǎn)品包括薄膜表面檢測(cè)設(shè)備、無紡布在線檢測(cè)設(shè)備、紙張表面瑕疵檢測(cè)、帶鋼表面檢測(cè)設(shè)備、鋁箔檢測(cè)、玻璃表面缺陷檢測(cè)、鋰電池表面檢測(cè)等設(shè)備，專注于表面瑕疵在線檢測(cè)系統(tǒng)視覺檢測(cè)設(shè)備的研發(fā)。

二、布匹瑕疵檢測(cè)

（一）傳統(tǒng)檢測(cè)方式的不足

在紡織工業(yè)中，布匹的疵點(diǎn)檢測(cè)是重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方式存在諸多問題：

檢測(cè)速度慢：人工檢測(cè)的速度有限，難以滿足大規(guī)模生產(chǎn)的需求。

漏檢率高：由于人的注意力難以長(zhǎng)時(shí)間高度集中，容易遺漏一些疵點(diǎn)。

一致性差：不同的檢測(cè)人員對(duì)于疵點(diǎn)的判斷標(biāo)準(zhǔn)可能存在差異。

人員流動(dòng)率高：人員的流動(dòng)可能影響檢測(cè)工作的穩(wěn)定性和連續(xù)性。

（二）基于機(jī)器視覺技術(shù)的檢測(cè)系統(tǒng)

新視智科人工智能驗(yàn)布系統(tǒng)

系統(tǒng)組成：

機(jī)器視覺部分：由光源、工業(yè)相機(jī)等組成，主要功能為對(duì)布匹疵點(diǎn)進(jìn)行圖像采集。

機(jī)械傳輸部分：負(fù)責(zé)布料傳輸及對(duì)邊卷布。

機(jī)柜部分：由工控機(jī)、光源控制器、顯示器等組成，主要功能是疵點(diǎn)圖像處理、算法運(yùn)行、檢測(cè)結(jié)果顯示、告警輸出以及數(shù)據(jù)記錄存儲(chǔ)等。

檢測(cè)原理：采用深度學(xué)習(xí)算法，使機(jī)器擁有自主學(xué)習(xí)功能，通過對(duì)布匹疵點(diǎn)不斷學(xué)習(xí)和認(rèn)識(shí)，可不斷提高檢測(cè)準(zhǔn)確率。利用布料廠生產(chǎn)的織物圖像數(shù)據(jù)制作數(shù)據(jù)集，然后利用圖像處理技術(shù)減弱不同織物的背景紋理信息，最后結(jié)合SSD網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)處理后的織物樣本中的瑕疵進(jìn)行學(xué)習(xí)判斷與不斷調(diào)節(jié)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)油污、松停車痕、緊停車痕以及錯(cuò)花四種織物瑕疵的分類與識(shí)別，平均準(zhǔn)確率達(dá)到80%，可用于織物瑕疵目標(biāo)檢測(cè)。

基于結(jié)構(gòu)紋理法的布匹表面瑕疵檢測(cè)方法

首先對(duì)采集到的布匹圖像進(jìn)行總變差正則化方法處理，將圖像分解為背景紋理部分和包含瑕疵的結(jié)構(gòu)部分。

然后對(duì)結(jié)構(gòu)部分做圖像增強(qiáng)處理并通過計(jì)算與標(biāo)準(zhǔn)布匹結(jié)構(gòu)部分圖像的相關(guān)性進(jìn)行閾值化處理，得到瑕疵區(qū)域的二值圖像。

最后保存記錄瑕疵區(qū)域的像素坐標(biāo)信息以備后續(xù)處理。