在传统的工业制造中,由于科学技术的限制,产品的表面缺陷仍然主要靠人工检测。由于人工检验的局限性和技术的落后,这种方法不仅在产品检验中速度慢、效率低,而且在检验过程中容易出现错误,导致检验结果不准确。
如今,随着计算机技术、人工智能等科学技术的产生和发展,以及研究的深入,出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。该技术的出现大大提高了生产作业的效率,避免了操作条件和主观判断对检测结果准确性的影响,实现了更好、更准确的表面缺陷检测和更快的产品表面缺陷识别。
产品表面缺陷检测是机器视觉技术的一种,是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能,从具体的物体上采集图像并进行处理,计算,最后进行实际的检测、控制和应用。产品表面缺陷检测是机器视觉检测的重要组成部分,其准确性将直接影响产品的最终质量。因为人工检测方法不能满足生产和现代技术的需要,而机器视觉检测克服了这个问题。表面缺陷检测系统的广泛应用促进了工厂产品的高质量生产和制造业智能自动化的发展。
机器视觉智能检测系统应用于表面缺陷检测系统,提高了检测的精度和效率。那么,在产品表面检查之前,有几个步骤需要注意。首先要用图像采集系统采集和分析图像表面的纹理图像。其次,对采集的图像进行逐步分割,使产品表面缺陷能够根据其独特的区域特征进行分类。再次,在上述分类区域中进一步分析划痕的目标区域,使范围更加准确和精确。经过以上三个步骤,可以进一步确定产品表面缺陷的区域和特征,从而完成表面缺陷检测的基本步骤。