创视mvc-表面缺陷检测系统
机器视觉表面缺陷检测综述
机器视觉表面缺陷检测综述机器视觉表面缺陷检测综述摘要：机器视觉表面缺陷检测是一种利用计算机视觉技术对物体表面进行检测和识别的方法。
随着图像处理技术和计算机硬件性能的不断提升，机器视觉在表面缺陷检测领域取得了显著的进展。
本文综述了机器视觉表面缺陷检测的方法和技术，并对其应用领域和未来发展方向进行了展望。
1. 引言表面缺陷是指物体表面的瑕疵或损伤，如划痕、裂纹、凹坑等。
在工业生产和制造过程中，表面缺陷可能会导致产品质量不合格或功能性降低，因此表面缺陷检测对于保证产品质量和提高生产效率至关重要。
传统的表面缺陷检测方法主要依靠人眼进行目视检测，但这种方法存在主观性强、易疲劳以及检测速度慢等问题。
而机器视觉表面缺陷检测借助计算机视觉技术，可以实现自动化、高效率的表面缺陷检测，大大提高了检测精度和产品质量。
2. 机器视觉表面缺陷检测的方法和技术机器视觉表面缺陷检测的方法主要包括图像获取、特征提取和缺陷检测三个步骤。
图像获取是指通过相机或其他图像采集设备获取待检测物体表面的图像信息。
在图像获取过程中，需要考虑光照条件、拍摄角度等因素，以保证获取清晰、准确的图像。
特征提取是指从图像中提取出有效的特征量，用于描述物体表面的缺陷。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、局部二值化模式、高斯滤波等。
缺陷检测是指利用提取得到的特征量对图像进行缺陷检测和识别。
常用的缺陷检测方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
此外，为了进一步提高缺陷检测的准确性和可靠性，还可以采用机器学习、深度学习等方法来训练和优化模型。
3. 机器视觉表面缺陷检测的应用领域机器视觉表面缺陷检测广泛应用于各个行业和领域，包括制造业、电子业、食品安全等。
在制造业中，机器视觉表面缺陷检测可以应用于产品质量检测、零件检测、半导体芯片检测等。
通过自动化的表面缺陷检测，可以有效提高产品质量和制造效率。
在电子业中，机器视觉表面缺陷检测可以应用于PCB板检测、芯片缺陷检测等。
机器视觉表面缺陷在线检测技术分析与研究
机器视觉表面缺陷在线检测技术分析与研究（作者：李军单位:无锡创视新科技有限公司）摘要:表面缺陷检测是产品质量保证体系中必不可少且极其重要的一个环节。
基于机器视觉成像方法的表面缺陷检测技术已经成为工业产品表面缺陷在线检测的一个革新手段。
本文对表面缺陷检测技术手段进行分析，并给出了LED光源设计、表面缺陷视觉成像技术的研究方法。
机器视觉检测技术是用视觉传感器和计算机组成的采集与控制系统对被测对象进行成像，再利用图像处理技术提取被测量信息的测量技术。
机器视觉检测系统通常由视觉传感器、计算机采集与控制、图像处理三大模块组成，其中视觉传感器是由特定的照明光源和成像器件组成。
在机器视觉表面缺陷检测量方法上关键要解决照明方法与成像方法两个问题。
1、 LED光源照明的打光技巧与LED光源模组设计分析在视觉检测中，LED光源的设计，是实现正确打光技巧的前提。
打光方法是否合理关系到目标信息是否能准确的摄取。
因此，LED光源设计与打光技巧是视觉检测中的关键问题。
首先在理论上解决以下两个问题:一是明场照明与暗场照明、直接照明与散射照明、倾斜照明与同轴照明、投射照明、偏振照明等照明方式同表面粗糙度和表面特征之间的关系;二是照面光源的色温和光谱特性同目标特征的颜色以及背景颜色之间的互补关系，以及光谱与色温对目标特征增强的影响规律。
然后以光的反射、散射等物理光学及光度学为理论基础，以LightTool、和T racePro为光源设计工具软件，结合图1对LED光源的要求，研究LED光源照明的打光技巧和LED光源的设计原理和方法。
2、表面缺陷视觉在线检测中大孔径远心光路成像技术分析不论是点扫描成像、线扫描成像还是帧成像，通常在图像传感器的前方需要放置一个物镜，在特定的照明方式下，在特定的空间位置，把含有表面缺陷信息的散射光场汇聚到图像传感器的感光面上。
由于成像物镜一般都有有限的孔径，在近几年的研究中发现，这种小孔径视觉成像，在大面积表面缺陷测量中，对很多缺陷不敏感，要解决这个问题，需要研究采用大孔径远心光路成像。
薄膜瑕疵在线检测系统
MVC薄膜瑕疵在线检测系统的检测原理与系统优势（作者：李军单位：无锡创视新科技有限公司）越来越多的薄膜生产企业开始使用高幅宽、速度更快的生产线，以降低成本、提高生产效率。
然而依靠传统的人工检测难以适应高速的薄膜生产线，容易产生漏检造成质量损失，因此薄膜瑕疵在线检测系统成为高速薄膜生产线中不可或缺的检测设备。
薄膜瑕疵在线检测系统用于检测各类薄膜产品在生产过程中表面出现的污点、蚊虫、孔洞、杂质等常见缺陷,系统可以在生产过程中及时的发现产品表面出现的疵点信息，实时反映生产线表面的缺陷信息，并进行瑕疵分类处理，完全取代人工肉眼进行瑕疵检测。
大大的节省了生产成本，提高了生产效率，保证了薄膜的质量。
【系统原理】MVC薄膜瑕疵检测系统使用“背光”成像方式，通过架设在生产线上的线阵相机进行实时同步扫描，将采集到的数据运用专利发明技术—MVC多功能图像处理软件—进行实时检测，并对孔洞、异物、脏点、条纹、破损、边裂、皱折、划痕、暗斑、亮斑等常见缺陷进行分类和处理，其结构原理图如下：【系统优势】1.量身定制的专用系统：MVC系统是充分对客户进行调研，根据车速、幅宽、塑料薄膜品种、最小检测要求为其量身定制的。
也就是说，创视力求以专用的相机和专用的长效光源，并根据客户样品测试分析出最合理的解决方案以达到性价比的最优化。
2.实时检测：MVC系统的安装位置一般在卷取部之前，可以实现24小时不间断进行检测、识别和分类显示各种薄膜表面缺陷，对任何高速和宽度的生产线都可以100%地实现实时在线检测。
操作人员可以即时观测到缺陷的图象，并可根据系统准确提供的缺陷位置信息，在后续生产过程中实时进行剪切或修复缺陷等措施。
3.自动精准定位：系统具有标记打印器以用来指示缺陷的准确位置，操作人员可以根据需要对要处理的缺陷做标记，复卷操作人员可以手动地将复卷机停在缺陷处对缺陷处进行修复。
另外，可以通过调用存储的塑料薄膜缺陷记录，反向复现并与传动实现联锁，从而使复卷机能够准确自动地停在塑料薄膜缺陷处，以便进行修复。
基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计
基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计1. 引言表面缺陷是工业生产中经常遇到的问题。
传统的方法需要大量的人工检验，效率低下。
近年来，随着机器视觉技术的发展，基于机器视觉的表面缺陷检测系统逐渐成为研究热点。
本文将详细介绍一个基于机器视觉的表面缺陷检测系统的设计，主要包括系统的硬件设备和软件算法两部分。
2. 系统硬件设备本文使用的系统硬件设备主要包括：相机、光源、图像采集卡以及计算机。
其中，相机和光源是整个系统的核心部件。
2.1 相机选择相机是整个检测系统的核心部分，需要选择合适的型号。
表面缺陷检测主要需要实现高分辨率、高帧率和高灵敏度，因此需要选择专业的工业相机。
其中，CMOS相机是较好的选择，CMOS相机较传统的CCD相机性能更优，特别是在高速度和低噪音方面。
2.2 光源选择光源的选择主要考虑两个因素：亮度和光谱。
对于亮度而言，需要保证在照射下所拍摄的图像亮度均匀，以便将所有表面的缺陷都检测到。
对于光谱而言，需要选择合适的光源，以便将所有表面的缺陷都能被检测到，同时保证不会产生误检。
常用的光源有白光、红光、绿光等。
3. 系统软件算法基于机器视觉的表面缺陷检测系统的软件算法主要包括图像预处理、特征提取以及缺陷识别。
3.1 图像预处理图像预处理是整个算法的首要步骤，主要目的是将原始图像进行去噪、滤波、亮度均衡等处理，以便于后续的特征提取和缺陷识别。
图像预处理主要包括以下几个方面：（1）图像去噪：对于一些图像中的高频噪声，常常采用平滑滤波的方法去除，常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
（2）图像增强：对于一些光照不均匀、亮度不足的图像，我们需要采用直方图均衡化、CLAHE等方法进行增强，以提升图像亮度，方便后续操作。
（3）边缘检测：在缺陷检测过程中，需要对图像进行边缘检测，以便更好的识别缺陷区域。
3.2 特征提取在图像预处理之后，需要进行特征提取操作。
特征提取可以将高维度的图像数据转化成低维度的特征向量，以方便后续的分类和识别。
基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计
基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计随着各种工业制造行业的发展，表面缺陷检测成为了制造过程中必不可少的环节之一。
传统的表面缺陷检测通常需要大量的人力和时间，不仅费用高昂，而且存在误检或漏检的情况。
近年来，随着机器视觉技术的发展和普及，基于机器视觉的表面缺陷检测逐渐成为了主流。
系统设计硬件设备基于机器视觉的表面缺陷检测系统需要相应的硬件设备支持。
首先需要采集摄像头，可以选择适合场景的工业相机，如CCD/Cmos相机等，以达到高质量的图像采集效果。
此外，还需要一台高性能的计算机来支持系统的图像处理和分析。
一般来说，采用GPU计算可以大大提高系统的运算效率。
软件应用基于机器视觉的表面缺陷检测系统的设计中，软件应用是至关重要的一环。
在软件设计时，需要考虑以下几个方面：•数据预处理：在进行图像处理前，需要对采集的图像进行预处理，如图像去噪、平滑处理等，以提高数据质量。
•特征提取：特征提取是图像分析的核心，通过提取图像中的特征，可以快速准确地识别出缺陷部位。
主流的特征提取算法有边缘检测、二值化、形态学等。
•缺陷识别：缺陷识别是系统最终的目标，在系统设计时，需要选择适合场景的识别算法。
通常可以采用机器学习、神经网络等人工智能技术实现。
系统流程基于机器视觉的表面缺陷检测系统主要分为以下几个步骤：1.数据采集：采集表面缺陷图像，可以选择单张或者多张同时采集。
2.数据预处理：对采集到的图像进行预处理，如噪声降低、平滑处理等。
3.特征提取：通过特定的算法提取图像中的特征，如边缘、角点、颜色等。
4.缺陷识别：根据预处理后的图像特征，利用机器学习等算法识别出缺陷部位。
5.结果输出：将缺陷部位输出到显示器或者报警器进行显示和报警。
系统优势相比传统的表面缺陷检测方式，基于机器视觉的表面缺陷检测系统有以下几个优势：•自动化程度高：基于机器视觉的表面缺陷检测系统能够快速、自动地完成检测和分析，不需要大量人力介入。
•检测效率高：由于采用了先进的算法和优异的图像处理能力，基于机器视觉的表面缺陷检测系统能够实时、高效地检测缺陷，大大缩短了生产周期。
印刷品表面质量(缺陷)在线检测系统
基于机器视觉的印刷品表面质量（缺陷）在线检测系统（作者：李军单位：无锡创视新科技科技有限公司）随着科技日新月异的高速发展及互联网的急剧渗透，大量的信息不断充斥着人们的生活，以前所谓信息不对称的时代一去不复返，传统的软包装印刷业所面临的竞争更加惨烈。
只有两种途径能够寻求出路。
如果选择科技创新开发研究新材料，新印刷工艺，就需要大量人才和资金的投入，更需要时间。
往往还没有开始，就已经面临企业的倒闭。
如果选择和同行血拼价格进行搏杀，更非易事！毕竟任何企业都是要盈利的，否则也是死路一条。
还有一条血淋琳的现实是，价格搏杀的背后是客户对于印刷工艺及质量的要求越来越高，以及正反面的多色印刷、复杂的印刷工艺等给企业带来的巨大生产压力，企业不得已因此而增加品检人员的数量及工作成果的要求。
即使如此，客户的投诉及退单也依然越来越多，给企业带来了直接的经济损失。
那么我们如何使企业能够提升我们的产品出厂质量，降低客户投诉及退单，只是依靠品检人员的增加？但现阶段大部分企业表示，即使提供更高的工资，依然招人非常困难；即使品检人员充足，但是人检往往因为一时的疏漏或一些视角的局限会带来漏检。
基于机器视觉的印刷质量检测系统的出现，可以完全弥补人检所带来的一系列隐患，可以快速的提升企业的产品质量，降低客户投诉及退单，进一步提升企业的综合竞争力。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
一个典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元（或图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等。
首先采用摄像机获得被测目标的图像信号，然后通过A/ D转换变成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别准则输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。
机器视觉系统应用之-无纺布表面缺陷检测可行性分析
机器视觉系统应用之-无纺布表面缺陷检测可行性分析作者：李军单位：无锡创视新科技有限公司一、布匹生产在线检测概述机器视觉技术作为一种快速、实时、准确采集与处理信息的先进系统，已逐渐成为工业信息化、提高产品质量增强竞争力不可缺少的技术工具和手段。
无纺布在现代生产流水线上，需要判别出布匹的颜色是否合格、布匹上是否有杂质、孔洞等缺陷。
由于无纺布生产线运行速度较快，要求杂质、孔洞缺陷分辨直径非常小，用人工难以做到实时检测，且事后抽样检测效率低下，抽检后的产品仍然有存在瑕疵的可能，不能保证高质量的无纺布产品。
机器视觉系统自动化检测的应用，能够很好的解决无纺布传统人工检测中的诸多弊端。
无纺布表面缺陷检测系统正是基于机器视觉系统应用技术，能快速、高效、精准的检测出无纺布存在的杂质、孔洞等缺陷。
机器视觉系统就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来识别图像的内容或控制现场的设备动作。
二、项目要求在无纺布的生产过程中，传统的无纺布质量检测这种有高度重复性和机械性的工作只能靠人工来完成,在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序,由于无纺布表面缺陷检测是重复性劳动，人工容易疲劳易造成出错且效率低下。
给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时,却仍然不能保证100 %的检验合格率（即“零缺陷”）。
流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。
在流水线上，所有无纺布的颜色、及数量都要进行自动确认，传统的人工检测已不能适应高速、自动化的流水线生产。
采用机器视觉系统的自动识别技术替代传统人工检测不仅能都保证高质量无纺布产品而且可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
三、项目方案机器视觉系统是在没有人工干预的情况下使用计算机来处理和分析图像信息并作出结论。
04、项目立项报告(视觉表面缺陷检测系统)
视觉表面缺陷检测系统一、项目背景：在工业化大批量生产的情况下，传统的人工检测因其速度慢、易受工人状态影响等缺点并不能满足现代工业质量检测的需要，对基于机器视觉的工业检测的研究已经越来越多。
随着人民生活水平的提高，人们对产品的品质要求日益提升，迫使制造工厂对生产的产品质量控制更加严格。
本项目采用视觉系统代替操作工人，代替人眼对产品表面缺陷的的检测，避免人工检测的不确定因素，设计开发了产品表面缺陷视觉检测系统。
二、项目主要研究开发内容、技术关键和创新点2.1、项目主要研究开发内容工件的检测由系统的软硬件协同完成，其中单片机对机械设备进行控制，间接控制工件的运动；工控机对光源、采集卡等进行控制，通过与单片机的通信协调工件的运动并对其进行拍摄；采集到的图像由工控机上的软件部分进行检测。
检测照明方案：针对实际应用中手机金属外框表面缺陷检测，设计了多方向、多相机、明暗场照明相结合、同一工件多次拍摄的采集方案。
分析产品表面的图像缺陷检测要点，根据图像的实际情况，进行图像灰度化、图像滤波、顶帽变换、图像线性拉伸、Otsu分割等图像预处理，使图像的视觉效果得到明显改善。
图像采集过程中工件朝向和摆放位置是随机的，在图像缺陷检测之前进行配准定位、校正方向、位置能够大大地减小后续检测误差，项目以字符的倾斜角度作为衡量标准，设计算法并进行改进、实验比较。
缺陷检测算法是检测系统的核心，项目以模板匹配法作为初检测算法，以图像差减法作为最终检测算法。
初检测阶段能够识别表面损伤严重的产品，最终检测阶段能够检测出字符区域带微小缺陷的产品，同时保证了检测效率和检测准确度。
针对复杂形状部件，设计了基于先验知识和组态建模的感兴趣区域提取方案，通过先验知识的运用降低了感兴趣区域匹配定位的计算量和难度，使用基于组态的建模方案和面向对象技术以及XML文件相结合，使得系统能够适应形状复杂的工件，并且在遇到未知的形状时具有良好的扩展性和适应性。
项目功能特点：1、可动态添加产品的款式，设定瑕疵标准；2、可对工件静态拍照检测、传输带上动态抓拍检测；3、可通过IO信号触发抓拍，通讯协议触发抓拍，视觉检测抓拍；4、具有智能一体机机、PC-BASE智能主机两种系列，不同档次的相机分辨率；5、数据可接入信息化系统平台，实现产品质量追溯。
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表面检测, 精确的缺陷分类
创视mvc-表面缺陷检测系统
易用的工具软件，方便的参数设置
高质量，高效率，低成本
创视mvc-表面缺陷检测系统可以为产品在线生产提供一整套解决方案。
模块化的设计可以针对被检产品的材料宽度，生产速度及缺陷大小(分辨率)等特征进行不同的设置。
新一代高度整合的智能相机内建高速处理单元，可以确保高速、准确地检测产品上所有缺陷。
精确的缺陷分类
mvc智能分类引擎可以根据缺陷类别中极其细微的差异进行准确分类。
通过使用提取出的上百种特种，结合独特的图像处理技术，可以容易地训练分类引擎，并对检测到的不同缺陷实现可靠分类。
mvc先进的缺陷分类功能极大地加强了产品分级、工艺改善及全程质量监控。
缺陷库
下图是创视mvc-表面缺陷检测系统可以检测出的部分缺陷示例。
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请注意:
所有的缺陷示例图片都是在视觉上被加强，以便于人类肉眼可以直观看到这些缺陷.
涂层卷
薄膜
金属
无纺布
纸
玻璃
表面缺陷检测系统特点
智能分类
采用人工智能技术，可对用户定义的缺陷类别进行自学习，实现准确自动分类。
SQL数据库
包含缺陷图像以及缺陷位置等所有缺陷特征的综合性缺陷数据库。
自动存档
根据用户设定，将缺陷数据自动传输到外部设备或系统。
多样化报表
以表格和图形的方式对检测结果和统计数据提供标准和定制的报表。
趋势分析
自动监控周期性缺陷，并对生产质量状况做趋势分析。
匀整度分析
以图形方式显示产品匀整度变化。
缺陷密度分析
根据用户对缺陷分布点的指定标准进行缺陷的自动监控。
卷材分级
根据用户定义的质量标准，自动对产品精确分级。
自定义I/O接口
可定义警报、打标、换卷、断带、启停等输入输出信号。
多语言用户界面
英语, 德语, 日语、韩语、中文等
工厂接口
基于Windows的开放式体系可以通过OPC、TCP/IP、SQL查询、以太网或自定义数字接口与其他系统和设备无缝连接。
远程访问
通过互联网的远程访问对系统进行维护和软件升级。
技术支持
24×7小时网络及热线电话支持
无锡创视新科技有限公司国内领先的机器视觉检测方案提供商，主要有：带钢针孔检测系统、薄膜表面缺陷检测、金属表面缺陷检测、纸张表面缺陷检测、玻璃表面瑕疵检测
、铝箔针孔检测仪、无纺布表面缺陷检测等。
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