随各个行业的发展需求提升，越来越多的行业对铝型材料的需求也在增涨，为技术研发带来良性发展。而依靠人眼进行铝材表面瑕疵检测的方式已无法快速响应高速生产的实时监控、在线预警、缺陷分析、成品分级等需求，采用机器视觉辅助或代替人工已是大势所趋。那么机器视觉是如何进行铝材表面缺陷检测的呢？
下面我们来看一下：
1. 图像预处理
经编码器同步传递后的 CCD 信号，先通过加速卡进行信号预处理，进一步增强信号，进而连续组成图像。
预处理包括：利用傅利叶分析，对信号降噪， 将图像进行亮度、对比度的调整，边缘锐化和平滑滤波。亮度与对比度调整，增强了图像特征值，易于识别。边缘锐化将使图像边界由模糊变得清晰，易于缺陷尺寸、形貌的界定。平滑滤 波采用中值滤波方法，可以很好地抑制干扰脉冲和点状噪声，同时又能较好的保持边缘信息。
2. 图像灰度分析
理论上，当铝板带表面无缺陷时，图像灰度呈现连续等值分布。实际采集中，图像灰度是 在一定范围内进行波动。当灰度值超出范围，图像将被判定为缺陷。当然，评价一个信号的灰 度是否是缺陷还不是那么简单，还要根据一系列特征值，如亮度、对比度、发生频率等综合考虑后，才能做出最终判定。
3. 缺陷的识别
灰度分析完成，信号将被交给自动识别系统。自动识别系统配备了根据铝板表面常见缺陷而设定的每一个已定义缺陷种类的预期特征值范围。在检测期间，识别系统比较信号特征与已定义缺陷种类的匹配程度，一经确认，即触发显示。
4. 缺陷的处理
发现缺陷可进行同步打标处理，可对整卷铝板的表面质量进行等级判别，获取整卷铝板表面质量的完整数据。
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