机器视觉经典案例-表面划伤检测案例
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2021-03-08 14:02
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本文转自:AI算法与图像处理
机器视觉行业对于表面检测相比前几年已经有很大的突破了,对于产品表面的划伤、污迹等检测已经不再是难点。
在金属、玻璃、手机屏幕、液晶板等行业表面检测上应用广泛。
机器视觉检测常用的检测打光方式有以下四种:
同轴光、低角度、背光和高角度,这四种打光对硬划伤检测效果明显,但对表面要求较高的产品,比如软划伤的效果却较为不明显。
根据大数据分析显示,针对产品表面划伤,主要提出低角度和高角度两种解决方案。
两个物体接触摩擦,就很容易造成表面划伤了,也就意味着划伤是有方向性的。
在考虑低角度打光效果时,如果我们采用平行光线照射(平行于划伤),划伤会被光线虚化,效果在图像中不明显。
如果我们采用一组垂直于光线照射(垂直于划伤),划伤会被光线凸显,效果在图像中非常明显。
从以上分析,我们采用八个条形光源分时曝光工件,设计出以下打光方案。
一个环形光源,分成八路控制,分时曝光,连续采集八次,最后软件采用算法,叠加所有缺陷,最终以高标准检测工件表面划伤有无。
思普泰克工程师根据上述方案所生产的光源,此成像方案适用于表面检测要求比较高的高精密产品,而对效率要求不苛刻的产品。
根据我们经验,软划伤在同轴光效果下,光源工作距离越高,效果越明显。
然而同一光源,光源工作距离高的同时,光源发光面越小,光源亮度也随之减弱,效果与实际情况不可兼得。
很多时候,我们的产线员工在目测产品表面信息时,都是采用日光灯照明方式,日光灯通过镜面反射入射到眼睛里。
针对镜面反光的工件,依据光的反射定律,采用打光方式,形成镜面反射效果。
观察仔细的人就会发现,肉眼检测方式往往是让日光灯投影在产品里面,然后通过摆动产品使得日光灯的影子在产品里面移动。
如此,光斑照明产品的局部,从而反射出产品表面的信息,使得人眼能够清晰的判断出产品是否有缺陷,以及微弱的缺陷也能轻易看到。
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