一、機器視覺缺陷檢測概述

機器視覺缺陷檢測是一種利用機器視覺技術對產品表面缺陷進行檢測的方法。它可以克服人工檢測的一些弊端，如抽檢率低、準確性不高、實時性差、效率低、勞動強度大等，在現代工業(yè)中得到越來越廣泛的研究和應用。機器視覺表面缺陷檢測系統主要組成包含圖像獲取模塊、圖像處理模塊、數據管理及人機接入模塊等。

二、部分機器視覺檢測廠商

（一）康耐視（Cognex）

公司簡介：康耐視是全球知名的機器視覺廠商。其提供的機器視覺系統在缺陷檢測方面具有高準確性和可靠性的特點。

技術優(yōu)勢：

擁有先進的圖像傳感器和算法技術，能夠對多種類型的缺陷進行精確檢測。例如，在電子制造領域，對于微小電子元件表面的劃痕、孔洞等缺陷檢測效果顯著。

其軟件平臺具有很強的靈活性，可以根據不同用戶的需求和不同的檢測任務進行定制化設置。

（二）基恩士（Keyence）

公司簡介：基恩士在機器視覺領域占據重要地位。

技術優(yōu)勢：

以高速、高精度的機器視覺檢測技術著稱。在汽車零部件生產過程中，能夠快速檢測零部件表面的缺陷，從而保證生產效率和產品質量。

提供一站式的解決方案，涵蓋了從硬件設備（如相機、鏡頭等）到軟件算法的整個機器視覺檢測流程。

（三）?？低?/h3>

公司簡介：?？低曉诎卜李I域聞名遐邇，在機器視覺檢測方面也有涉足并且發(fā)展迅速。

技術優(yōu)勢：

其機器視覺產品利用在視頻處理方面的技術積累，能夠提供清晰、穩(wěn)定的圖像采集和分析。在一些對圖像質量要求較高的表面缺陷檢測場景中表現出色，如高端電子產品的外殼表面檢測。

具有大規(guī)模數據處理能力，適用于工業(yè)生產線上大量產品的快速檢測需求。

三、機器視覺缺陷檢測面臨的挑戰(zhàn)及發(fā)展趨勢

（一）面臨的挑戰(zhàn)

圖像采集階段的影響因素

在圖像采集階段，受光照條件、現場環(huán)境、拍攝角度和距離等因素的影響，被檢測物體的表觀特征會產生變化，對檢測精度產生一定的影響。例如，光線不均勻可能導致圖像上某些區(qū)域過亮或過暗，從而掩蓋或誤判缺陷。噪聲的干擾以及被檢測物體的部分遮擋也會影響到圖像的質量，降低系統的檢測性能。

傳統機器視覺的缺陷檢測方法依賴于特征模板的選擇及提取，特征提取的好壞對整體檢測系統的檢測精度及性能有著決定性作用，同時傳統機器視覺的檢測方法需要人工提取特征信息，不具有自動提取全部有用特征信息的能力。

數據相關問題

在實際圖像采集過程中，真實的缺陷數據較少，且表面缺陷種類繁多，形式多樣，缺陷特征的提取效率較低。例如，不同產品的表面缺陷可能具有完全不同的特征表現形式，難以用統一的標準進行特征提取。模型對新產生的缺陷類型不能進行正確識別，不足以利用深度學習的方法進行訓練。

檢測準確性和實時性方面的差距

盡管機器視覺檢測的一系列算法不斷更新，但檢測效率與檢測的準確率與實際生產的需求還具有一定的差距。在一些對檢測速度和精度要求極高的工業(yè)生產場景中，現有的機器視覺缺陷檢測技術可能無法完全滿足要求。

（二）發(fā)展趨勢

三維建模方向

目前基于機器視覺的缺陷檢測方法主要是對工業(yè)相機獲取的二維圖像進行檢測，檢測的對象是物體的表面缺陷，而二維圖像的視野信息比較單一，無法進行產品各方位視野信息的表達。未來，如何通過多個工業(yè)相機對被檢測物體進行三維建模，獲得檢測目標的空間信息，提高缺陷檢測系統性能已是一個重要發(fā)展趨勢。

全自動化生產線方向

機器視覺缺陷檢測方法目前還處于理論研究階段，在實際應用中仍達不到現代化工業(yè)生產中精準化和智能化的要求。利用機器視覺技術設計產品的分揀裝置，結合機械臂對缺陷產品進行分類剔除，建立一套全自動化的生產線，是未來工業(yè)生產的大勢所趨。