《机器视觉外表缺陷检测要注意什么问题？.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《机器视觉外表缺陷检测要注意什么问题？.docx（5页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、机器视觉外表缺陷检测要注意什么问题？瑞视特科技导语：机器视觉系统对产品外表缺陷的检测方案一直是视觉方案中的难点，本文详细介绍一下设计机器视觉外表缺陷检测系统开发的经过和要点。缺陷系统设计要点大多数基于PC的视觉系统都可以执行检测任务，在设计构缺陷检测系统时，首先需要确定要完成什么样的检测任务和该任务对性能的详细要求。例如在电子产品制造中大多数视觉系统用于发现有缺陷零部件，那么摄像头加上视觉系统能看到缺陷吗？答复这个问题常常需要先建立一个不良品和良品测试数据库，然后在这个根底上构建一个使用该图像数据库作为样本的样机系统，这种方法的优点是对样机只需很少改动就能得到正确的软件设置。照明系统的选用在视
2、觉检测应用中照明非常关键，因为它能保证图像收集是在一致条件下进展的。应使用正确的照明，使被测部件与周围背景形成鲜明的比照，并得到尽可能多的灰度等级，这样视觉效果就会明显表现出来。对于高速运动的部件，还可以用闪光光源使图像瞬时固定。外界自然光的影响照明的另外一个目的是减小反射。有时反射来自周围自然光线，会随时间而变化，因此同样的场合白天和夜晚相比光线变化要大得多，这就需要配置照明或者使用光罩，以遮挡周围的光线。硬件考虑因素选择视觉系统首先要选择正确的摄像头和镜头。构建图像的根本单元称为像素，一幅普通图像实际上是成千上万像素填满的图框。详细应用要求不仅包括每幅图像所需像素数，还要包括摄像头镜头类型
3、。相机颜色的影响另外一个要决定是用彩色还是单色。固然彩色摄像头可以产生更吸引人的图像，但彩色并不能增加多少有价值的信息，而且一般情况下需要用更多的时间来进展处理(单色图像通常是8位/像素，而彩色图像需要32位/像素)，这一点在测量边缘间隔应用中十分突出。然而有时候色彩是唯一区分因素，这时彩色就变得很重要，例如在检测熔断丝、电容或者电阻时可能需要搜索某种特定的色彩。对于高分辨率彩色应用场合，可以考虑使用三片式或者RGB摄像头。在选择基于PC的视觉系统时，还需要图像收集硬件，这时要考虑的特性包括驱动软件，和硬件能否很好与运动控制和数据收集集成在一起。例如可以用运动控制监测部件传送带的速度，使得图像
4、收集与整个流程同步；还可以将机器振动、压力监控和温度控制包括在消费系统中，以便预先制订维护方案。用户可以很容易将传送带控制与图像收集硬件集成在一起，进而在数据收集硬件、软件和运动控制之间实现同步，得到一个完好的解决方案。边缘检测边缘检测的一个用处是通过测量两个边缘的间距来断定部件缺陷，这类测量很容易用PC实现自动化，测量计算越来越快，这对那些对时间要求很苛刻的人来讲是一个重要的考虑因素。可以以用边缘检测来检测部件上某个特定局部，它对部件上的边缘数进展计数，然后将这个数与预置数据相比拟，依此完成搜索。假如值匹配，讲明部件上找到这一局部，假如值不匹配，就认为部件有缺陷。关于边缘的定义是指图像中相邻
5、像素灰度值出现明显变化的区域。边缘检测沿搜索区域对一个一维曲线像素值进展搜索，一维搜索区域可以是直线、圆弧、椭圆弧、矩形或者多边形的边界，或手绘区域的边线，软件对沿线像素值进展分析，检测是否有明显的强度变化。用户可以指定强度变化的临界值，以断定什么样的变化构成边缘，这些参数包括：边缘强度，用来定义背景和边缘之间灰度值最小差；边缘长度，指边缘和背景之间产生所需灰度差必需最大间隔；边缘极性，判断边缘是往上升的边还是往下降的边；边缘位置，用来确定图像中边缘的X，Y坐标。通过改变这些值，用户可以用编程方法定义各种临界值，以发现不同成像环境下的各个边缘。产品缺陷图形匹配识别所谓图形匹配，就是先有一个己知
6、图案(模板)，然后断定这种图案在被检部件上是否存在，或者是将其当作基准作为进展其它测量的起点。传统图形匹配技术包括标准相互关、锥形匹配和比例常数匹配。标准相互关是在图像中寻找图案最常用的方法。由于其内部原理是基于系列乘法操作，所以相关运算经过很费时间，但使用像MMX之类的新技术可以进展并行乘法，可减少总计算时间。用户可通过缩小图像尺寸或者限制图像匹配区域加速匹配经过。不过根本标准相互关技术还是不能知足许多应用对速度的要求。可以以通过缩小图像和模板图案的尺寸减少计算时间，锥形匹配就是这样一种技术。在这种方法里，对图像和模板两者都进展局部采样,使其空间分辨率变小，甚至可以将图像和模板尺寸减至它们原
7、始尺寸的四分之一。这样首先在缩小的图像中进展匹配运算，因为图像小了，匹配更加快速，处理完成后，只有原始图像具有很高匹配度才考虑继续进展余下匹配处理。当图像没有缩放和旋转时，标准相互关是探查图形一个很好的方法，相互关一般能检测同一尺寸图形旋转5至10度后的图像。但将相关计算范围进展延伸以检测那些比例变化和旋转较大的图形那么比拟困难，对于按比例变化的图形，用户必须重复缩放或者调整模板尺寸，然后进展相关运算，这给匹配经过增加很大工作量；而对于旋转的处理更加困难，假如可以从图像中找到有关旋转的线索，那么可以简单地旋转模板并进展相关运算，但假如旋转的性质不知道，寻找最正确匹配需要对模板进展尽可能多的旋转处理。声明：本文为转载类文章，如涉及版权问题，请及时联络我们删除2737591964，不便之处，敬请谅解！0