基于機器視覺的表面缺陷檢測存在哪些問題與難點

機器視覺檢測系統通過適當的光源和圖像傳感器(CCD攝像機)獲取產品的表面圖像，利用相應的圖像處理算法提取圖像的特征信息，然后根據特征信息進行表面缺陷的定位、識別、分級等判別和統計、存儲、查詢等操作;視覺表面缺陷檢測系統基本組成主要包括圖像獲取模塊、圖像處理模塊、圖像分析模塊、數據管理及人機接口模塊。

產品缺陷檢測方法可以分為三種。

第一種是人工檢測法，這種方法不僅成本高，而且在對微小缺陷進行判別時，難以達到所需要的精度和速度，人工檢測法還存在勞動強度大、檢測標準一致性差等缺點。

第二種是機械裝置接觸檢測法，這種方法雖然在質量上能滿足生產的需要，但存在檢測設備價格高、靈活性差、速度慢等缺點。

第三種是機器視覺檢測法，即利用圖像處理和分析對產品可能存在的缺陷進行檢測，這種方法采用非接觸的工作方式，安裝靈活，測量精度和速度都比較高。同一臺機器視覺檢測設備可以實現對不同產品的多參數檢測，為企業節約大筆設備開支。

目前，基于機器視覺的表面缺陷檢測理論研究和實際應用等環節均有可喜的成果，但仍存在下面主要的問題和難點：

機器視覺表面缺陷檢測，特別是在線檢測，其特點是數據量龐大、冗余信息多、特征空間維度高，同時考慮到真正的機器視覺面對的對象和問題的多樣性，從海量數據中提取有限缺陷信息的算法能力不足，實時性不高。

從機器視覺表面檢測的準確性方面來看，盡管一系列優秀的算法不斷出現，但在實際應用中準確率仍然與滿足實際應用的需求尚有一定差距，如何解決準確識別與模糊特征之間、實時性與準確性之間的矛盾仍然是目前的難點。

機器視覺系統的研究和應用范圍涵蓋了工業、農業、醫藥、軍事、汽車（連接器PIN針3D視覺檢測）和安全等國民經濟的各個領域，基于機器視覺的產品表面質量檢測在現代自動化生產中得到了越來越多的重視和應用。

機器視覺表面缺陷檢測系統中，圖像處理和分析算法是重要的內容，通常的流程包括圖像的預處理、目標區域的分割、特征提取和選擇及缺陷的識別分類。每個處理流程都出現了大量的算法，這些算法各有優缺點和其適應范圍。如何提高算法的準確性、執行效率、實時性和魯棒性，一直是研究者們努力的方向。

機器視覺表面檢測比較復雜，涉及眾多學科和理論，機器視覺是對人類視覺的模擬，但是目前對人的視覺機制尚不清楚，盡管每一個正常人都是“視覺專家”，但難以用計算機表達自己的視覺過程，因此構建機器視覺檢測系統還要進一步通過研究生物視覺機理來完善，使檢測進一步向自動化和智能化方向發展。