表面缺陷檢測(cè)存在的問(wèn)題

2022-08-18 11:21:53 精質(zhì)視覺(jué)

　　基于機(jī)器視覺(jué)的表面缺陷進(jìn)行檢測(cè)技術(shù)將是企業(yè)未來(lái)經(jīng)濟(jì)研究和發(fā)展的主要工作方向，目前，基于機(jī)器視覺(jué)的表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)理論基礎(chǔ)研究和實(shí)際教學(xué)應(yīng)用等環(huán)節(jié)均有可喜的成果，但仍存在下面主要的問(wèn)題和難點(diǎn)：

　　不同缺陷的種類(lèi)復(fù)雜

　　類(lèi)別之間的差異很大，工業(yè)產(chǎn)品的外觀缺陷復(fù)雜多樣，不同類(lèi)別缺陷的形態(tài)特征可能大不相同，這導(dǎo)致檢測(cè)算法的通用性較低，許多缺陷需要獨(dú)立開(kāi)發(fā)。開(kāi)發(fā)復(fù)雜度極高。

　　由于不同類(lèi)型缺陷的表觀特征具有一定的相似性，很難區(qū)分缺陷的種類(lèi)，也不能準(zhǔn)確地確定缺陷產(chǎn)生的原因，不能給出準(zhǔn)確的產(chǎn)品分類(lèi)。

　　背景復(fù)雜，在生產(chǎn)場(chǎng)景中很難將缺陷與背景完全分離，缺陷的特征也不明顯。

　　同類(lèi)缺陷的差異較大

　　如下圖中的鐵軌表面存在缺陷和帶鋼表面缺陷，由于企業(yè)生產(chǎn)發(fā)展過(guò)程中光照環(huán)境條件、生產(chǎn)批次不同、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等因素的影響，同類(lèi)缺陷的大小、對(duì)比度和灰度值等表觀特征信息呈現(xiàn)一個(gè)較大的變化，缺陷主要特征研究并不服從同一時(shí)間分布。

　　受干擾因素較多

　　受環(huán)境、光照、生產(chǎn)技術(shù)工藝和噪聲等多重社會(huì)因素分析影響，檢測(cè)管理系統(tǒng)的信噪比一般水平較低，微弱信號(hào)難以檢出或不能與噪聲可以有效區(qū)分。

　　以基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的檢測(cè)系統(tǒng)為例，工件位置的一致性、照明的穩(wěn)定性、攝像機(jī)與鏡頭的匹配程度以及檢測(cè)算法的有效性直接影響到圖像采集的質(zhì)量和檢測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用性能，這需要機(jī)器、電氣、視覺(jué)、傳感等多套系統(tǒng)的配合。

　　僅僅是最基本的照明就有很多困難，比如哪些場(chǎng)景需要漫射光、散射光、直射光、低角度照明或者背光照明，如何照明球面、曲面、腔體等非可展曲面。

　　如何通過(guò)構(gòu)建社會(huì)穩(wěn)定、可靠、魯棒的檢測(cè)技術(shù)系統(tǒng)，以適應(yīng)光照變化、噪聲以及一些其他外界不良生活環(huán)境的干擾，是要解決的問(wèn)題原因之一。

　　算法能力不足

　　機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)，特別是在線檢測(cè)，具有數(shù)據(jù)量大、冗余信息大、特征空間維數(shù)高的特點(diǎn)，同時(shí)考慮到實(shí)際機(jī)器視覺(jué)所面臨的對(duì)象和問(wèn)題的多樣性，從海量數(shù)據(jù)中提取有限缺陷信息的算法不夠強(qiáng)大，實(shí)時(shí)性不高。

　　雖然出現(xiàn)了一系列優(yōu)秀的算法，但實(shí)際應(yīng)用中的精度與實(shí)際應(yīng)用的要求還存在差距，如何解決精確識(shí)別與模糊特征、實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性之間的矛盾仍然是一個(gè)難點(diǎn)。