說到表面缺陷我們就能聯(lián)想到產(chǎn)品的質(zhì)量問題，任何產(chǎn)品在生產(chǎn)過程中都會出現(xiàn)一些表面局部不勻稱的區(qū)域，例如金屬表面中的劃痕、斑點、針孔等等，這些缺陷除了會影響產(chǎn)品的美觀度，還會影響產(chǎn)品的質(zhì)量問題，給用戶帶來很不好的體驗，因此很多制造廠商企業(yè)針對這些缺陷問題是十分的重視。今天國辰機器人小編就要為大家介紹的機器視覺檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢，希望讓更多朋友了解這項技術(shù)。

人工檢測是產(chǎn)品表面缺陷的傳統(tǒng)檢測方法，該方法抽檢率低、準確性不高、實時性差、效率低、勞動強度大、受人工經(jīng)驗和主觀因素的影響大，而基于機器視覺的檢測方法可以很大程度上克服上述弊端。

機器視覺檢測技術(shù)是一種無接觸、無損傷的自動檢測技術(shù)，是實現(xiàn)設(shè)備自動化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光譜響應(yīng)范圍寬、可在惡劣環(huán)境下長時間工作和生產(chǎn)效率高等突出優(yōu)點。機器視覺檢測通過適當?shù)墓庠春蛨D像傳感器(CCD攝像機)獲取產(chǎn)品的表面圖像，利用相應(yīng)的圖像處理算法提取圖像的特征信息，然后根據(jù)特征信息進行表面缺陷的定位、識別、分級等判別和統(tǒng)計、存儲、查詢等操作;

機器視覺檢測的研究和應(yīng)用范圍涵蓋了工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、軍事、交通和安全等國民經(jīng)濟的各個領(lǐng)域，基于機器視覺的產(chǎn)品表面質(zhì)量檢測在現(xiàn)代自動化生產(chǎn)中得到了越來越多的重視和應(yīng)用。

機器視覺表面檢測比較復(fù)雜，涉及眾多學(xué)科和理論，機器視覺是對人類視覺的模擬，但是目前對人的視覺機制尚不清楚，盡管每一個正常人都是“視覺專家”，但難以用計算機表達自己的視覺過程，因此構(gòu)建機器視覺檢測還要進一步通過研究生物視覺機理來完善，使檢測進一步向自動化和智能化方向發(fā)展。

此外，機器視覺缺陷檢測系統(tǒng)中最重要兩個優(yōu)勢是圖像處理和分析算法，主要工作流程是包括圖像的預(yù)處理、目標區(qū)域的分割、特征提取和選擇及缺陷的識別分類。每個處理過程都采用了大量的算法去工作，但由于這些算法的優(yōu)缺點都各不相同。例如它們的準確性以及工作效率等特性，這也是很多研究人員共同要去提升的方向了。