隨著經(jīng)濟和工業(yè)科技的發(fā)展，在全自動化還是半自動化生產(chǎn)的過程中，對零件或成品的瑕疵檢測是必不可少的，這樣有助于良品率的提高。

我們所知道的機器視覺系統(tǒng)，可以說是一種無接觸、無損傷的自動檢測技術，是實現(xiàn)生產(chǎn)自動化、智能化和精密控制的有效手段。

機器視覺系統(tǒng)具有高速率、準確度高、穩(wěn)定可靠的優(yōu)點，而且光譜范圍更寬，更便于圖片處理系統(tǒng)準確的測算。

以下是小編收集回來的機器視覺技術在瑕疵檢測的三個典型應用，且看下文。

1、玻璃瓶表面瑕疵檢測

在玻璃瓶的實際生產(chǎn)過程中，由于各方面因素的影響，玻璃瓶表面會出現(xiàn)諸如孔洞、蚊蟲、黑點、斑點等瑕疵，嚴重影響了玻璃的質(zhì)量。由于玻璃瓶的幅寬一般比較大且瑕疵較小，人眼往往不能及時準確的判斷出瑕疵?；跈C器視覺技術的玻璃表面瑕疵檢測通過先進的CCD成像技術和智能光源對玻璃表面進行圖像采集。

由于玻璃是透明制品，無缺陷的玻璃瓶樣本質(zhì)地均勻，表面光滑、潔凈，如果采集的圖像整體灰度均勻性較好，相鄰像素點間的灰度值變化也會較小。

如果采集到的圖像存在缺陷，對其圖像進行圖像處理的時候，相鄰像素點間的灰度值則會不同。

由于各種不同的缺陷，產(chǎn)生的圖像畸變也不會相同，以此來判斷玻璃制品存在的缺陷類別，進一步的分析在玻璃制造的過程中存在哪些問題，指導技術人員對其進行分析和調(diào)整。此外，通過對玻璃表面質(zhì)量的在線檢測，還可以更加準確、快速地對玻璃進行分類和分割，這不但提高了成品率，而且降低了工人的勞動強度。

2、手機外表面缺陷檢測

隨著手機的普及，手機外殼產(chǎn)品有著極大的需求量，從配料到最終成型的過程中，由于運輸、生產(chǎn)工藝、意外等情況，手機外表面上常常存在著各種缺陷例如：磕傷、劃傷、擦傷、上色不均勻等。現(xiàn)階段對于手機外表的缺陷檢測還是采用人工檢測，由于人員的主觀意識強烈，在標準上很難達到統(tǒng)一性，并且難以量化缺陷，無法滿足現(xiàn)代工業(yè)對產(chǎn)品的質(zhì)量和工業(yè)智能化的要求，嚴重阻礙了手機外殼檢測效率的提高?；跈C器視覺技術的手機外表缺陷檢測主要通過圖像處理與模板匹配進行的。

首先要制作標準的手機外表面灰度圖像模板；然后對待檢測的手機外表面圖像進行預處理，之后與模板圖像進行對比，判斷待檢測圖像是否與模板一致，以此來確認待檢測產(chǎn)品是否存在缺陷?；跈C器視覺的手機外表面缺陷檢測技術具有穩(wěn)定可靠、檢測效率高、準確度高、標準統(tǒng)一、非接觸式等特點,為手機外殼表面缺陷的原因分析提供了數(shù)據(jù)支持，從根源部降低殘次品率。

3、紡織行業(yè)經(jīng)緯線檢測

在紡織行業(yè)，一些像大圓機這樣大型紡織機器在日常的生產(chǎn)中，因由于出現(xiàn)的故障導致產(chǎn)生在量的廢布使得廠家支出更大的成本而苦不堪言。針對這個問題，深圳市如虎科技有限公司研發(fā)出針對紡織業(yè)的基于AI深度學習的機器視覺系統(tǒng)，通過CCD鏡頭檢測在運行中的大圓機等機器的經(jīng)緯線，一旦出現(xiàn)錯誤，系統(tǒng)將發(fā)出指令暫停該機器的動作。因此，在紡織業(yè)的應用上，機器視覺檢測技術的出現(xiàn)，為生產(chǎn)商有效的改善了廢布料的痛點

并且，基于機器視覺的瑕疵檢測的還可以對陶瓷、印刷品、PCB生產(chǎn)、液晶屏幕等產(chǎn)品進行檢測。基于機器視覺的缺陷檢測無論是在安全性、可靠性、檢測準確率、檢測速度和檢測成本上都有著相對較大的優(yōu)勢。但由于工作環(huán)境的復雜性、檢測對象的多樣性、檢測任務的差異化，機器視覺系統(tǒng)發(fā)展上面還存在各種的技術瓶頸。而人工智能和深度學習的逐漸成熟，機器視覺技術有望得到突破，為智能化生產(chǎn)奠定深厚的基礎。

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