机器视觉的应用广泛，在工业机器人技术仍处于重要地位，今天机器人培训小知识给大家讲讲机器视觉检测表面缺陷的应用，比起过去人工检测的低效率方法，采用新型机器视觉技术是一个比较不错的方法，看看他有什么表现吧。


表面缺陷检测系统的关键技术：

1、光源照明技术：特征提取、稳定性、均匀性、色温、光谱；

2、光电转换：CCD、CMOS、信噪比、像元尺寸、线阵、面阵；

3、图像数据传输：CamLink、USB、以太网、1394；

4、数据采集及同步控制；

5、图像校正技术：平场校正、暗场校正、颜色校正、畸变校正、多台相机一致性校正；

6、图像处理算法：定位、Blob分析、动态掩膜；

 

表面缺陷检测一直是行业的难题，主要是成像方面的问题，这是一个表面缺陷检测的颈瓶！在表面缺陷检查中，划痕一般都是具有方向性的，在机器视觉大多数成像中，都是采用高低角度打光，这种打光方式，主要是针对表面比较明显或者划痕比较深的缺陷，在这种情况下，可以得到高质量的图像效果，然而在划痕比较微弱的缺陷中，效果就比较难体现出来了，一般的打光方法很难得到符合要求的图像。在这种情况下，只能采用目视或者干脆不检测。
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