一、機器視覺缺陷檢測概述
機器視覺缺陷檢測是一種利用機器視覺技術(shù)對產(chǎn)品表面缺陷進行檢測的方法。它可以克服人工檢測的一些弊端，如抽檢率低、準確性不高、實時性差、效率低、勞動強度大等，在現(xiàn)代工業(yè)中得到越來越廣泛的研究和應(yīng)用。機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)主要組成包含圖像獲取模塊、圖像處理模塊、數(shù)據(jù)管理及人機接入模塊等。
二、部分機器視覺檢測廠商
（一）康耐視（Cognex）
公司簡介：康耐視是全球知名的機器視覺廠商。其提供的機器視覺系統(tǒng)在缺陷檢測方面具有高準確性和可靠性的特點。
技術(shù)優(yōu)勢：
擁有先進的圖像傳感器和算法技術(shù)，能夠?qū)Χ喾N類型的缺陷進行精確檢測。例如，在電子制造領(lǐng)域，對于微小電子元件表面的劃痕、孔洞等缺陷檢測效果顯著。
其軟件平臺具有很強的靈活性，可以根據(jù)不同用戶的需求和不同的檢測任務(wù)進行定制化設(shè)置。
（二）基恩士（Keyence）
公司簡介：基恩士在機器視覺領(lǐng)域占據(jù)重要地位。
技術(shù)優(yōu)勢：
以高速、高精度的機器視覺檢測技術(shù)著稱。在汽車零部件生產(chǎn)過程中，能夠快速檢測零部件表面的缺陷，從而保證生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
提供一站式的解決方案，涵蓋了從硬件設(shè)備（如相機、鏡頭等）到軟件算法的整個機器視覺檢測流程。
（三）?？低?/h3>
公司簡介：海康威視在安防領(lǐng)域聞名遐邇，在機器視覺檢測方面也有涉足并且發(fā)展迅速。
技術(shù)優(yōu)勢：
其機器視覺產(chǎn)品利用在視頻處理方面的技術(shù)積累，能夠提供清晰、穩(wěn)定的圖像采集和分析。在一些對圖像質(zhì)量要求較高的表面缺陷檢測場景中表現(xiàn)出色，如高端電子產(chǎn)品的外殼表面檢測。
具有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力，適用于工業(yè)生產(chǎn)線上大量產(chǎn)品的快速檢測需求。
三、機器視覺缺陷檢測面臨的挑戰(zhàn)及發(fā)展趨勢
（一）面臨的挑戰(zhàn)
圖像采集階段的影響因素
在圖像采集階段，受光照條件、現(xiàn)場環(huán)境、拍攝角度和距離等因素的影響，被檢測物體的表觀特征會產(chǎn)生變化，對檢測精度產(chǎn)生一定的影響。例如，光線不均勻可能導(dǎo)致圖像上某些區(qū)域過亮或過暗，從而掩蓋或誤判缺陷。噪聲的干擾以及被檢測物體的部分遮擋也會影響到圖像的質(zhì)量，降低系統(tǒng)的檢測性能。
傳統(tǒng)機器視覺的缺陷檢測方法依賴于特征模板的選擇及提取，特征提取的好壞對整體檢測系統(tǒng)的檢測精度及性能有著決定性作用，同時傳統(tǒng)機器視覺的檢測方法需要人工提取特征信息，不具有自動提取全部有用特征信息的能力。
數(shù)據(jù)相關(guān)問題
在實際圖像采集過程中，真實的缺陷數(shù)據(jù)較少，且表面缺陷種類繁多，形式多樣，缺陷特征的提取效率較低。例如，不同產(chǎn)品的表面缺陷可能具有完全不同的特征表現(xiàn)形式，難以用統(tǒng)一的標準進行特征提取。模型對新產(chǎn)生的缺陷類型不能進行正確識別，不足以利用深度學(xué)習(xí)的方法進行訓(xùn)練。
檢測準確性和實時性方面的差距
盡管機器視覺檢測的一系列算法不斷更新，但檢測效率與檢測的準確率與實際生產(chǎn)的需求還具有一定的差距。在一些對檢測速度和精度要求極高的工業(yè)生產(chǎn)場景中，現(xiàn)有的機器視覺缺陷檢測技術(shù)可能無法完全滿足要求。
（二）發(fā)展趨勢
三維建模方向
目前基于機器視覺的缺陷檢測方法主要是對工業(yè)相機獲取的二維圖像進行檢測，檢測的對象是物體的表面缺陷，而二維圖像的視野信息比較單一，無法進行產(chǎn)品各方位視野信息的表達。未來，如何通過多個工業(yè)相機對被檢測物體進行三維建模，獲得檢測目標的空間信息，提高缺陷檢測系統(tǒng)性能已是一個重要發(fā)展趨勢。
全自動化生產(chǎn)線方向
機器視覺缺陷檢測方法目前還處于理論研究階段，在實際應(yīng)用中仍達不到現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)中精準化和智能化的要求。利用機器視覺技術(shù)設(shè)計產(chǎn)品的分揀裝置，結(jié)合機械臂對缺陷產(chǎn)品進行分類剔除，建立一套全自動化的生產(chǎn)線，是未來工業(yè)生產(chǎn)的大勢所趨。
