說(shuō)到表面缺陷我們就能聯(lián)想到產(chǎn)品的質(zhì)量問(wèn)題,，任何產(chǎn)品在生產(chǎn)過(guò)程中都會(huì)出現(xiàn)一些表面局部不勻稱(chēng)的區(qū)域,，例如金屬表面中的劃痕,、斑點(diǎn),、針孔等等,，這些缺陷除了會(huì)影響產(chǎn)品的美觀度，還會(huì)影響產(chǎn)品的質(zhì)量問(wèn)題,，給用戶(hù)帶來(lái)很不好的體驗(yàn),，因此很多制造廠商企業(yè)針對(duì)這些缺陷問(wèn)題是十分的重視。今天國(guó)辰機(jī)器人小編就要為大家介紹的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì),，希望讓更多朋友了解這項(xiàng)技術(shù),。

人工檢測(cè)是產(chǎn)品表面缺陷的傳統(tǒng)檢測(cè)方法，該方法抽檢率低,、準(zhǔn)確性不高,、實(shí)時(shí)性差,、效率低,、勞動(dòng)強(qiáng)度大,、受人工經(jīng)驗(yàn)和主觀因素的影響大，而基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法可以很大程度上克服上述弊端,。

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)是一種無(wú)接觸,、無(wú)損傷的自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)設(shè)備自動(dòng)化,、智能化和精密控制的有效手段,，具有安全可靠、光譜響應(yīng)范圍寬,、可在惡劣環(huán)境下長(zhǎng)時(shí)間工作和生產(chǎn)效率高等突出優(yōu)點(diǎn),。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)通過(guò)適當(dāng)?shù)墓庠春蛨D像傳感器(CCD攝像機(jī))獲取產(chǎn)品的表面圖像，利用相應(yīng)的圖像處理算法提取圖像的特征信息,，然后根據(jù)特征信息進(jìn)行表面缺陷的定位,、識(shí)別、分級(jí)等判別和統(tǒng)計(jì),、存儲(chǔ),、查詢(xún)等操作;

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的研究和應(yīng)用范圍涵蓋了工業(yè)、農(nóng)業(yè),、醫(yī)藥,、軍事、交通和安全等國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域,，基于機(jī)器視覺(jué)的產(chǎn)品表面質(zhì)量檢測(cè)在現(xiàn)代自動(dòng)化生產(chǎn)中得到了越來(lái)越多的重視和應(yīng)用,。

機(jī)器視覺(jué)表面檢測(cè)比較復(fù)雜，涉及眾多學(xué)科和理論,，機(jī)器視覺(jué)是對(duì)人類(lèi)視覺(jué)的模擬,，但是目前對(duì)人的視覺(jué)機(jī)制尚不清楚，盡管每一個(gè)正常人都是“視覺(jué)專(zhuān)家”,，但難以用計(jì)算機(jī)表達(dá)自己的視覺(jué)過(guò)程,，因此構(gòu)建機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)還要進(jìn)一步通過(guò)研究生物視覺(jué)機(jī)理來(lái)完善，使檢測(cè)進(jìn)一步向自動(dòng)化和智能化方向發(fā)展,。

此外,，機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中重要兩個(gè)優(yōu)勢(shì)是圖像處理和分析算法，主要工作流程是包括圖像的預(yù)處理,、目標(biāo)區(qū)域的分割,、特征提取和選擇及缺陷的識(shí)別分類(lèi)。每個(gè)處理過(guò)程都采用了大量的算法去工作,，但由于這些算法的優(yōu)缺點(diǎn)都各不相同,。例如它們的準(zhǔn)確性以及工作效率等特性,，這也是很多研究人員共同要去提升的方向了。