当机器视觉表面瑕疵检测系统的应用分析

机器视觉表面瑕疵检测系统的应用分析

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机器视觉表面瑕疵检测系统的应用分析来源:中国五金商机日期:机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。在现代自动化生产可做下1次实验过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

  机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

工作原理

  一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（包括CCD 相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。系统可再分为：主端电脑（Host Computer）、影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器、影像摄影机、CCT镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源、高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光 源、影像显示器、LC机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。

  机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等，实现自动识别功能。

  国内较早机器视觉检测公司无锡创视新科技不断创新发展，在机器视觉检测应用领域取得了一系列重要成果，研发线形升降温速度（每5 min平均速度）是全程平均升降温速度的1/2出众多的视觉检测设备及解决方案，今天给大家简要介绍下相关领域应用情况供大家参考：

1、金属带材表面缺陷检测设备

  在金属类板卷材的实际生产过程中，由于各方面因素的影响，金属表面会出现诸如凹坑、压伤、划伤、孔洞等瑕疵，严重影响了金属板卷材的质量。传统人眼检测往往不能及时准确的判断出表面瑕疵。

  金属表面瑕疵检测系统采用了当前最先进的图像采集设备和图像处理算法，可以识别金属卷材、带材表面的缺陷，如常见的辊印、划痕、锈痕、羽纹、粘结、折印等，广泛应用于钢铁、有色金属，有助于减少漏检发生率，提高了产品的质量，使冶金带钢的生产管理者彻底摆脱了无法全面掌握产品表面质量的状态。

2、薄膜表面瑕疵检测系统

  在薄膜的实际生产过程中，由于各方面因素的影响，薄膜表面会出现诸如孔洞、蚊虫、黑点、晶点、划伤、斑点等瑕疵，严重影响了薄膜的质量，给生产商带来了不必要的损失。人眼往往不能及时准确的判断出瑕疵，MVC薄膜表面瑕疵检测系统能对生产过程中产生的表面缺陷瑕疵进行高速、精确的检测，显示和识别薄膜表面上的所有表面缺陷。能检测分别出直径 0.01mm-2mm的脏污点、条纹、破损、边缘裂缝、皱折、暗斑、亮斑、边缘破损、黑点疵点、毛发，蚊虫，等常见表面缺陷。强大的表面缺陷模式识别功能，根据表面缺陷的特征，在报警的同时，会指出导致该表面缺陷的设备、工艺问题所在，指导工人及时处理，从而有效的节约了生产成本、提高了产品质量。因此薄膜瑕疵检测系统成为高速薄膜生产线中不可或缺的检测设备。

3、无纺布污点检测仪

  由于各种因素，无纺布的表面在生产过程中会产生污点等各种缺陷等，严重影响产品的质量和企业形象。无纺布污点检测仪采用强大的视觉图像检测算法并结合无纺布稀疏和纹理特点采用正面照射，反面透射结合的成像系统方式，能够进行高速、精确地表面缺陷检测，并结合现场工艺报警、报表统计及产品分级处理等，为提供企业生产的信息化和确保产品质量提供了有效的解决方案。

4、玻璃缺陷检测设备 

  玻璃在成形时，由于受到工艺的影响，不可避免的会出现气泡和结石等瑕疵。由于玻璃的幅宽一般比较大而瑕疵大多数比较小，并且玻璃在压延时一般是连续的，这就给人工检测带来了极大的困难。 

  玻璃缺陷检测设备是采用先进的CCD成像技术和智能光源。系统采用背光式照明，即在玻璃背面放置背光源，光线经待检测玻璃透射进入摄像头。

  光线垂直摄入玻璃后，当玻璃中没有杂质时，出射的方向不会放生改变，CCD摄像机的靶主要功能是将试样进行夹紧和固定面探测到的光也是均匀的；当玻璃中含有杂质时，出射的光线会发生变化，CCD摄像机的靶面探测到的光也要随之改变。

  玻璃种含有的缺陷主要分为两种：一是光吸收型（例如沙粒，夹锡夹杂物），光透射玻璃时，该缺陷位置的光会变弱，CCD摄像机的靶面上探测到的光比周围的光要弱；二是透射型（如裂纹，气泡等），光线在该缺陷位置发生了折射，光的强度比周围要大，因而CCD摄像机的靶面上探测到的光也相应增强。

  通过玻璃表面缺陷图像处理后与人工检测相比较，机器视觉检测系统检测精度高，连续性好评价客观，可适应高速生产的生产线。

5、太阳能电池片分选机

  太阳能电池片分选机，采用先进的图像识别技术，结合电池片外观缺陷和颜色特点进行了针对性多模块设计组合，系统结合了对电池片正面反面缺陷检测与颜色分选的功能，并实现准确、可靠的质量检测和分选。可精确识别电池片外观缺陷和颜色差别，一次流程完成电池片正反面外观缺陷和颜色分选，大大提高了目前传统分选设备的分选检测效率。

  该颜色分选机适用于单晶硅和多晶硅电池片。该系统的处理能力超过3000片/小时，分类可靠性超过99.8%。该系统由二个千万级像素工业相机，、LED照明光源、工业控制系统等组成。软件系统由创视新科技独立自主开发，适合国内用户的操作习惯，可进行自动快速工具校准和匹配， 并可进行快速干预以及生产工艺调整等控制， 同时能统计当前以及最近检测的太阳能电池片外观缺陷和颜色分选信息。

6、液晶面板表面缺陷检测

  基于机器视觉图像处理技术的创视新（MVC）液晶面板瑕疵检测系统，通过图像的处理的关键技术进行系统方案搭建，在图像采集、校正、图像检测算法和实现等方面进行了重点研究，构建基于机器视觉的液晶显示屏检测系统。

  检测平台的硬件主要采用国外知名品牌的面阵相机、线阵相机、计算机组成；系统的图像处理软件针对液晶屏表面缺陷设计。在实现检测算法和技术方面，主要研宄应用于显示屏缺陷检测的理论算法，包括摄像机的标定与图像校正，图像去噪、滤波，模式匹配，而数显式的需求就显的相对来讲少多了并提出一种考虑两种畸变的简易的平面模板改善图像失真度。综合进行面向液晶显示屏缺陷检测的系统开发和技术实现，依次实现了标定、点缺陷检测、线缺陷检测的关键步骤，并设计了人机交互界面。

 机器视觉行业中，创视新在检测方面还是小有名气，公司在机器视觉检测领域一步一个脚印，从最初的金属带材检测、薄膜检测、无纺布检测、玻璃检测拓展到现在的液晶面板检测和太阳能电池片、硅片的检测，可以说是在行业领域走在前头树立了口碑。