表面缺陷是工業(yè)產品生產中不可避免的問題，其會對產品的美觀度、舒適度和使用性能等都會帶來不良影響，如果不及時發(fā)現(xiàn)處理，將會影響產品的外觀質量及性能，所以生產企業(yè)需要對產品的表面缺陷進行檢測以便及時發(fā)現(xiàn)并加以控制。
機器視覺檢測方法可以很大程度上克服人工檢測方法的抽檢率低、準確性不高、實時性差、效率低、勞動強度大等弊端，在現(xiàn)代工業(yè)中得到越來越廣泛的研究和應用。
一、表面缺陷檢測方法比較
產品表面缺陷檢測方法主要可以分為以下三種：
第一種是人工檢測法，這種方法不僅成本高，而且在對微小缺陷進行判別時，難以達到所需要的精度和速度，人工檢測法還存在勞動強度大、檢測標準一致性差等缺點。
第二種是機械裝置接觸檢測法，這種方法雖然在質量上能滿足生產的需要，但存在檢測設備價格高、靈活性差、速度慢等缺點。
第三種是機器視覺檢測法，即利用圖像處理和分析對產品可能存在的缺陷進行檢測，這種方法采用非接觸的工作方式，安裝靈活，測量精度和速度都比較高。同一臺機器視覺檢測設備可以實現(xiàn)對不同產品的多參數(shù)檢測，為企業(yè)節(jié)約大筆設備開支。
基于機器視覺的缺陷檢測方法的比較如表1所示，包括各種方法的主流分類(檢測)模型、優(yōu)缺點對比。
機器視覺檢測相對于人工檢測，可實現(xiàn)在線高速檢測，可以保證產品檢測的一致性、高效性、穩(wěn)定性，對于數(shù)據的抓取和分析更加方便，可在危險、惡劣的環(huán)境下工作等。為此，檢測技術由效率和精度較低的人工檢測逐步轉變?yōu)槔脵C械儀器或者更高級別的機器視覺進行檢測，這是未來檢測技術的發(fā)展趨勢。
二、機器視覺系統(tǒng)中的缺陷檢測技術
如劃痕檢測是工業(yè)產品外觀檢測的一部分，是常規(guī)的產品表面缺陷檢測。與劃痕檢測類似的是裂紋檢測，多為已使用的零部件的品質檢測。
利用機器視覺進行劃痕檢測的基本過程分為兩個步驟：
① 檢測產品表面是否存在劃痕。
② 對產品表面劃痕進行提取。
工業(yè)產品的圖像大多表面光滑，灰度變化均勻，缺乏紋理特征，劃痕部分和周圍的正常部分相比要暗一些(劃痕部分的灰度值偏小)。在這種情況下進行劃痕檢測時，一般使用基于統(tǒng)計的灰度特征或閾值分割法將劃痕部分標記出來。
而有些圖像的灰度值變化較小，對比度并不明顯，劃痕部分和正常部分相比，缺乏明顯的特征，不能采用固定的閾值分割法將劃痕部分標記出來。這時需要采用閾值和形狀特征相結合的方法對劃痕部分進行標記。
因此，把產品表面的劃痕分為以下三類：
1、易辨認劃痕。
標記方法：選擇較小的閾值將劃痕部分標記出來。
2、整幅圖像的灰度變化均勻，劃痕部分的灰度值變化并不明顯。
標記方法：對原圖像進行均值濾波，得到較平滑的圖像，并與原圖相減，當其差的絕對值大于閾值時，就將其置為目標圖像，去掉面積較小的部分，剩下的目標圖像即可標記為劃痕。
3、劃痕各部分的灰度差異較大，形狀通常為長條形，有漏檢情況。
標記方法：采用閾值和形狀特征相結合的方法對劃痕部分進行標記。
三、主要的問題與難點
基于機器視覺的表面缺陷檢測將是未來研究和發(fā)展的主要方向，目前，基于機器視覺的表面缺陷檢測理論研究和實際應用等環(huán)節(jié)均有可喜的成果，但仍存在以下主要的問題和難點：
1、受環(huán)境、光照、生產工藝和噪聲等多重因素影響，檢測系統(tǒng)的信噪比一般較低，微弱信號難以檢出或不能與噪聲有效區(qū)分。如何構建穩(wěn)定、可靠、魯棒的檢測系統(tǒng)，以適應光照變化、噪聲以及其他外界不良環(huán)境的干擾，是要解決的問題之一。
2、由于檢測對象多樣，表面缺陷種類繁多、形態(tài)多樣、背景復雜，對于眾多缺陷類型產生的機理以及其外在表現(xiàn)形式之間的關系尚不明確，致使對缺陷的描述不充分，缺陷的特征提取有效性不高，缺陷目標分割困難;同時，很難找到“標準”圖像作為參照，這給缺陷的檢測和分類帶來困難，造成識別率尚有待提高。
3、機器視覺表面缺陷檢測，特別是在線檢測，其特點是數(shù)據量龐大、冗余信息多、特征空間維度高，同時考慮到真正的機器視覺面對的對象和問題的多樣性，從海量數(shù)據中提取有限缺陷信息的算法能力不足，實時性不高。
4、與機器視覺表面缺陷檢測密切相關的人工智能理論雖然得到了很大的發(fā)展，但如何模擬人類大腦的信息處理功能去構建智能機器視覺系統(tǒng)還需要理論上的進一步研究，如何更好地基于生物視覺認識、指導機器視覺進行檢測也是研究的難點之一。
5、從機器視覺表面缺陷檢測的準確性方面來看，盡管一系列優(yōu)秀的算法不斷出現(xiàn)，但在實際應用中其準確率仍然與實際應用的需求尚有一定差距，如何解決準確識別與模糊特征之間、實時性與準確性之間的矛盾仍然是目前的難點。
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