表面缺陷检测存在的问题
基于机器视觉的表面缺陷进行检测技术将是企业未来经济研究和发展的主要工作方向,目前,基于机器视觉的表面缺陷检测系统理论基础研究和实际教学应用等环节均有可喜的成果,但仍存在下面主要的问题和难点
基于机器视觉的表面缺陷进行检测技术将是企业未来经济研究和发展的主要工作方向,目前,基于机器视觉的表面缺陷检测系统理论基础研究和实际教学应用等环节均有可喜的成果,但仍存在下面主要的问题和难点
作为社会生产技术制造发展过程中必不可少的一步,表面存在缺陷进行检测方法广泛应用于各工业经济领域,包括3C、半导体及电子、汽车、化工、医药、轻工、军工等行业,催生了众多上下游中小企业。
机器视觉系统作为机器的眼睛,以获取对象的特征信息为目标,是柔性最强的传感系统,具有非标性强、针对性强和随环境变化大等特点。标准的机器视觉系统包括相机、镜头、光源、线缆、图像处理软件、机器视觉算法等,产品种类、型号、特性、及应用场景需求各有不同。
视觉外观缺陷检测系统的基本配置主要包括图像采集模块,图像处理模块,图像分析模块,数据管理和人机界面模块。与传统的人工检验方式相比,机器视觉检测芯片外观缺陷与人工检测有着不可比拟的优势:检测速度快,检测精度高,检测效率高,误判率低,更客观可靠,非接触式检测不会对芯片造成接触损伤。
随着芯片技术和芯片封装技术的不断革新,芯片面积和封装面积越来越小、越来越轻、越来越薄,芯片的外观越来越难以检测,传统的手工检测方法难以满足高检测要求,不能适应大规模生产制造。
圆柱形金属零件表面缺陷分布是随机且多样的,且金属零件的表面纹理分布是不规则的,因此在缺陷检测中容易发生干扰,使得工件的图像包含更高的光噪声,因此提取了许多假目标缺陷,导致错误检测。
瑕疵机器视觉检测在自动化制造中,机器视觉自动化将成为最重要的技术之一。我们使用工业机器人或机械臂来实现自动化生产,这些自动化产品需要精确地抓取、移动甚至生产。 需要对视觉检测技术提供重要帮助!
工业机器视觉有多种形式,可以是一个单一的功能(例如,设计只检测 LCD 或 BGA,对准任务,等等) ,也可以是多功能的(例如设计一个套件,包括测量,条形码读取,机器人导航,现场验证,等等)。
完整的视觉检测系统主要包括图像采集部分和图像分析部分,图像采集部分主要包括工业摄像机、工业镜头和机器视觉光源。 今天我们主要介绍机器视觉光源的相关基础知识和选型技巧。 首先,我们需要了解机器视觉中的光源是做什么的:
工业机器视觉是一种具有综合性信息技术,包括中国数字图像数据处理企业技术、机械设计工程管理技术、控制网络技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些科学技术在机器视觉中并列,相互协调和应用我们可以作为构成一个成功的工业机器视觉应用软件系统。