⑴ 機器視覺表面缺陷檢測，表面瑕疵檢測都什麼玩意
機器視覺檢測就是用機器代替人眼來做測量和判斷,表面缺陷和表面瑕疵，就是指物體表面有劃痕，有污點，缺料等，機器視覺表面缺陷檢測就是指用機器代替人工把物件表面有劃痕、污點，缺料，字元logo錯誤的物件挑選出來
下面以偉顧德機器視覺檢測設備的工作流程為例，看看機器視覺檢測設備是怎樣工作的
1、物料系統把需要檢測的物件按照需求排列好並輸送到檢測盤上
2、當物料在檢測盤上運行到攝像機面前是，攝像機對物件進行拍照，並把照片傳輸給電腦
3、電腦根據程程序對圖像進行分析，當電腦判斷物件有缺陷和瑕疵時，控制吹氣閥門將缺陷物件篩選出來，良品物件繼續在檢測盤上輸送至良品收集器具中，至此，物件檢測篩選完成。
機器視覺表面缺陷檢測在實際檢測過程中還涉及到很多東西，比如光源、計算軟體，物料輸送系統等，這里就不一一贅述。
⑵ 視覺檢測是怎麼發現產品缺陷的
物件的缺陷有很多種類，如尺寸不良，邊角缺料，肥邊，表面劃痕，表面污物，字元logo漏印，錯印等。一部手機從零部件到整機，中間可能經歷了幾百種不同過程的外觀缺陷檢測。
除了高昂的人力成本，人工檢測的方式還存在效率低、易疲勞、人員流動率高需要反復培訓等問題。為了解決這些問題，機器視覺檢測應運而生，那麼機器視覺是怎麼發現產品缺陷的呢？
其實機器視覺的工作原理很簡單，就是將待檢產品的圖片和良好的產品圖片進行對比，如發現有偏差的地方就說明這個待檢產品是不良品，是有缺陷的，機器視覺檢測的難點在於如何使瑕疵更容易被識別出來，加大有瑕疵的產品圖像與良品圖像的差異度，這就涉及到光源和照相機精度的問題。
⑶ 機器視覺檢測都檢測什麼原理是什麼
工業機器視覺檢測在很多情況下，又被稱為缺陷檢測、缺陷分割，是指機器通過視覺感測器（攝像頭），將被攝取目標的像素分布、亮度、顏色等信息統統轉化為圖像信號，並通過運算抓取圖像中目標物的特徵從而對目標物特徵進行識別，最後將缺陷像素從背景中分割出來，實現良品和次品的區分。
工業機器視覺可使用的范圍比較廣，據我所知，僅在缺陷監測方面，目前的視覺檢測技術就已經可以識別斑點、刮痕、凹凸、結點、黑點、印子、氣泡、雜質、壓傷、褶皺、蟲斑、針孔、錫點、結石等缺陷。
而在工業機器視覺領域，思謀算是一直走在行業的前列，其推出的（思謀）SMore ViMo（智能工業平台）能夠無縫對接SMore ViNeo VN800、ViScanner VS1000 Pro等不同功能的工業機器視覺感測器和大量的一體化設備。通過不同產品和演算法的搭配組合，可大大滿足軸承外觀檢測、小型鋰離子外觀點膠檢測、負極外殼缺陷檢測、無線充電線圈檢測、矽片字元視覺檢測等多樣化的檢測需求。
另外，思謀還做到了零代碼，整個搭建過程中無需代碼編程，就可將復雜的模型訓練過程簡化，便利性極高。
⑷ 機器視覺，要檢測0.002mm寬的劃痕，用什麼相機和光源
機器視覺光源按形狀通常可分為以下幾類:
1、環形光源
環形光源提供不同照射角度、不同顏色組合，更能突出物體的三維信息；高密度LED陣列，高亮度；多種緊湊設計，節省安裝空間；解決對角照射陰影問題；可選配漫射板導光，光線均勻擴散。應用領域:PCB基板檢測，IC元件檢測，顯微鏡照明，液晶校正，塑膠容器檢測，集成電路印字檢查
2、背光源
用高密度LED陣列面提供高強度背光照明，能突出物體的外形輪廓特徵，尤其適合作為顯微鏡的載物台。紅白兩用背光源、紅藍多用背光源，能調配出不同顏色，滿足不同被測物多色要求。應用領域:機械零件尺寸的測量，電子元件、IC的外型檢測，膠片污點檢測，透明物體劃痕檢測等。
3、條形光源
條形光源是較大方形結構被測物的首選光源；顏色可根據需求搭配，自由組合；照射角度與安裝隨意可調。應用領域:金屬表面檢查，圖像掃描，表面裂縫檢測，LCD面板檢測等。
4、同軸光源
同軸光源可以消除物體表面不平整引起的陰影，從而減少干擾；部分採用分光鏡設計，減少光損失，提高成像清晰度，均勻照射物體表面。應用領域:系列光源最適宜用於反射度極高的物體，如金屬、玻璃、膠片、晶片等表面的劃傷檢測，晶元和硅晶片的破損檢測，Mark點定位，包裝條碼識別。
5、AOI專用光源
不同角度的三色光照明，照射凸顯焊錫三維信息；外加漫射板導光，減少反光；不同角度組合；應用領域:用於電路板焊錫檢測。
6、球積分光源
具有積分效果的半球面內壁，均勻反射從底部360度發射出的光線，使整個圖像的照度十分均勻。應用領域:合於曲面，表面凹凸，弧形表面檢測，或金屬、玻璃表面反光較強的物體表面檢測。
7、線形光源
超高亮度，採用柱面透鏡聚光，適用於各種流水線連續檢測場合。應用領域:陣相機照明專用，AOI專用。
8、點光源
大功率LED，體積小，發光強度高；光纖鹵素燈的替代品，尤其適合作為鏡頭的同軸光源等；高效散熱裝置，大大提高光源的使用壽命。應用領域:適合遠心鏡頭使用，用於晶元檢測，Mark點定位，晶片及液晶玻璃底基校正。
9、組合條形光源
四邊配置條形光，每邊照明獨立可控；可根據被測物要求調整所需照明角度，適用性廣。應用案例:CB基板檢測，IC元件檢測，焊錫檢查，Mark點定位，顯微鏡照明，包裝條碼照明，球形物體照明等。
10、對位光源
對位速度快；視場大；精度高；體積小，便於檢測集成；亮度高，可選配輔助環形光源。應用領域:VA系列光源是全自動電路板印刷機對位的專用光源。
⑸ 機器視覺之表面劃痕檢測
在工業生產中總是經常遇到裂痕、劃痕和變色等產品的表面缺陷問題，而這些問題不管對於人工檢測還是機器視覺檢測都極富挑戰。其難度在於該類缺陷形狀不規則、深淺對比度低，而且往往會被產品表面的自然紋理或圖案所干擾。因此，表面缺陷檢測對於正確打光、相機解析度、被檢測部件與工業相機的相對位置、復雜的機器視覺演算法等要求非常高。
機器視覺劃痕檢測的基本分析過程分為兩步：首先，確定檢測產品表面是否有劃痕，其次，在確定被分析圖像上存在劃痕之後，對劃痕進行提取。
表面劃痕通常可分為三大類：
第一類劃痕，從外觀上較易辨認，同時灰度變化跟周圍區域對比也比較明顯。可以選擇較小的閾值精缺陷部分直接標記。
第一類劃痕缺陷圖像
第二類劃痕，部分灰度值變化並不明顯，整幅圖像灰度比較平均，劃痕面積也比較小，只有幾個像素點，灰度也只比周圍圖像稍低，很難分辨。可以對原圖像進行均值濾波，得到較平滑的圖像，並與原圖像相減，當其差的絕對值大於閾值時就將其置為目標，並對所有的目標進行標記，計算其面積，將面積過小的目標去掉，剩下的就標記為劃痕。
第二類劃痕缺陷圖像
第三類劃痕，各部分灰度差異較大，形狀通常呈長條形，如果在一幅圖像上採取固定閾值分割，則標記的缺陷部分會小於實際部分。由於這類圖像的劃痕狹長，單純依靠灰度檢測會將缺陷延伸部分漏掉。對於這類圖像，根據其特點選擇雙閾值和缺陷形狀特徵相結合的方法。
第三類劃痕缺陷圖像
由於在工業檢測中圖像的多樣性，對於每一種圖像，都要經過分析綜合考慮各種手段來進行處理達到效果。一般來說，劃痕部分的灰度值和周圍正常部分相比要暗，也就是劃痕部分灰度值偏小；而且，大多都是在光滑表面，所以整幅圖的灰度變化總體來說非常均勻，缺乏紋理特徵。因此，劃痕的檢測一般使用基於統計的灰度特徵或者閾值分割的方法將劃痕部分標出。
基於機器視覺的表面缺陷檢測量系統，可安裝在具有規則形狀的金屬產品生產流水線上，對生產線上的每個產品的表面缺陷及外形尺寸等進行在線檢測，尤其對於有金屬光澤的產品的表面質量檢測效果更加突出。當檢測到有缺陷的工件時，系統可根據實際需求發出相應的控制信號，即可直接將廢品剔除，也可控制打標機構在缺陷品上噴塗標志。
⑹ 在工業上，有些產品外觀很大或者很重，人工檢測比較困難，現在有機器視覺可以檢測，具體是怎麼使用的呢
機器視覺系統非常靈活,您可以使用它們來檢測大量不同類型，不同大小和不同形狀的對象。無論是在拾取和放置應用中檢測電路板，為機器維護應用檢測零件還是為碼垛應用檢測盒子，您都可以使用機器視覺技術。可以教機器人視覺演算法識別幾乎所有在相機視圖中顯示為清晰，清晰圖像的物體
機器視覺系統的演示幾乎只使用帶有規則且清晰定義的輪廓的小物件。大而笨拙的物體的問題在於將它們教給視覺系統可能具有挑戰性。大物體可能無法完全容納在相機視圖中，或者可能占據了太多視圖。盡管只需要檢測對象的一部分以進行有用的檢測，但是如果每次都在相機中出現對象的不同部分，則機器人視覺將無法識別它是同一對象。
可以實施解決方案來分別處理所有這些因素，例如更改照明，添加新背景，實施避免物體重疊的系統，其中某些情況可能是您所需要的。
您可以對機器人編程進行一個簡單的更改，這個技巧涉及使用對象的2D CAD模型而不是對象本身來訓練視覺演算法。無需像通常的示教方法那樣為物體拍照，只需將CAD文件載入到機器人的示教器中即可。 在檢測階段，演算法將使用此CAD模型來檢測圖像中對象的實例。
使用CAD模型教學的5個理由
1、由於CAD模型不會受到燈光變形，反射或其他因素的影響，因此它在教學過程中對燈光變化更為強大。
2、該系統只能將CAD模型的一部分與檢測圖像進行匹配，從而使其能夠找到不太適合相機視圖的大物體。
3、它可以處理正在進行表面處理的零件，這種情況可能會導致機器人視覺問題。
4、它每次都能為您提供完美的模型，因此您無需浪費時間重新培訓視覺系統。
5、快速簡便。您只需要將CAD模型導出為2D文件並將其載入到機器人的示教器中即可。