机器视觉瑕疵检测 基于机器视觉的表面缺陷检测

基于机器视觉的表面缺陷检测概述

基于机器视觉的表面缺陷检测技术在现代工业生产中得到了广泛应用，主要用于及时发现并控制产品的表面缺陷，以确保产品的外观质量及性能。

应用领域

工业产品生产：提高产品的外观质量和性能。

锂电池制造：检测电池极片上的露箔、暗斑、亮斑、掉料等缺陷。

检测方法

基于图像处理的缺陷检测：包括图像预处理和缺陷检测两个部分，利用图像特征提取或模板匹配算法完成对缺陷的检测。

基于机器学习的缺陷检测：利用机器学习算法对缺陷进行自动识别和分类。

技术挑战与发展趋势

存在的问题

图像采集阶段受多种因素影响，如光照条件、现场环境等，可能导致检测精度下降。

传统机器视觉方法依赖于特征模板的选择及提取，不具有自动提取全部有用特征信息的能力。

真实缺陷数据较少，缺陷特征提取效率较低，模型对新缺陷类型的识别能力有限。

检测效率与准确率与实际生产需求之间存在差距。

未来发展方向

三维建模：通过多个工业相机对被检测物体进行三维建模，提高缺陷检测系统性能。

自动化生产线：结合机械臂对缺陷产品进行分类剔除，建立全自动化的生产线。

机器视觉瑕疵检测技术在提高生产效率、降低成本以及保证产品质量方面发挥着重要作用，尽管存在一些技术和应用上的挑战，但随着技术的不断进步，其在工业生产中的应用前景十分广阔。