现代化大生产中视觉检测设备往往是不可缺少的环节

2022-08-14 10:10:24 精质视觉

　　在现代化大生产中，视觉检测往往是一个不可缺少的环节。随着国家机器视觉检测技术的迅速经济发展，使其在一定程度上我们可以通过取代人工智能视觉设计完成自己一些企业工作，特别是高速、大批量、连续自动化生产中的质量安全检查、对象辨识和尺寸测量等人工难以完成的任务。在表面存在缺陷检测研究领域，机器视觉检测数据技术与传统的人工目视检测方法相比，具有能够快速、可靠和准确的优点。

　　与其他检测技术相比，基于CCD成像的机器视觉检测方法适合于在线实时检测，能够保存缺陷图像、确定缺陷位置和识别缺陷类别。这些技术的优点无疑使基于线阵CCD或面阵CCD成像的机器视觉检测技术成为研究和应用的主流技术。

　　随着生产技术的成熟，业界对可检测缺陷的最小尺寸提出了更高的要求，因此有必要提高数据采集和处理的速度，即实时数据处理和实时数据处理的结合。也就是说，快速检测图像中是否存在异常，然后计算和分析缺陷的特征数据，对缺陷进行识别和分类。

　　发展趋势

　　1、高速图像采集与处理技术

　　为了实现在线进行检测技术产品表面缺陷，同时我们追求更高的图像分辨率，图像信息采集管理系统设计必须自己能够高速采集、传输和处理图像数据。通过不断提高CCD采集频率、增加象素点灰度的A/D转换位数，可以有效提高学生图像的分辨率和对缺陷的分辨力。

　　光源的照明方案和检测光路的布置是缺陷成像的关键，需要进一步分析不同成像条件下不同缺陷的产生机理、三维形状和成像效果。以便优化检测光路配置。采用硬件电路实现了图像处理的平滑、增强、分割等算法，比软件更快、更准确。

　　2. 缺陷识别与分类技术

　　高精度实时分类器的研究一直是表面视觉检测技术的研究热点。考虑到产品缺陷形状复杂，使用单一的分类器很难达到良好的分类效果，这就需要多种分类技术(如决策树、SVM、遗传算法)的集成。

　　从图像进行样本的收集和训练数据分类器的角度可以考虑，具有自学习能力的分类器(如KNN，ANN和RCE等)具有中国一定的吸引力。分类器的设计过程中除了自学习能力外，还应该能够提供借鉴和吸收现场管理专家的经验和知识，并将这些工作经验基础知识转化为一个分类判定规则，从而实现辅助系统优化企业分类器的性能。

　　3.模块化系统集成

　　系统的模块化设计包括系统框架的集成和各模块的标准化。系统的模块化设计使系统易于集成和扩展。系统开发人员可根据工厂要求定制功能。系统的安装调试周期大大缩短。

　　4.缺陷数据的集成和利用

　　检测技术系统的目的是在生产线正常工作运行的条件下准确、稳定地检测产品企业生产中出现的主要存在缺陷的数量和类型。对产品设计缺陷数据的充分利用，可对缺陷产生重要来源进行研究分析，做出自己生产结构调整，有效地避免大批量同类缺陷的产生。同时将统计结果分析后的数据提供给工厂质量成本控制相关部门，作为其决策提供依据。

　　5.国内检测系统将成为主流

　　近年来，机器视觉检测技术的发展越来越成熟。随着中国机器视觉产业的发展，出现了一批优秀的视觉系统集成供应商，在表面检测领域发挥着重要作用。