檢測產品表面缺陷，例如變色，灼傷，裂縫和劃痕，對於人類或機器視覺來說是一項艱鉅的任務。這些缺陷可能具有隨機形狀和低對比度，並且經常被產品的天然表面紋理或圖案遮擋。利用機器視覺檢測這些缺陷需要了解缺陷的外觀，注意照明，相機解析度和部件顯示以及複雜的機器視覺演算法。
我們通過直觀和通過培訓了解這些缺陷的外觀來檢測表面缺陷。例如，劃痕通常表現為一系列直線或輕微彎曲的線段，我們使用我們的「格式塔」能力下意識地連線成一條線。對於機器視覺，這些能力必須通過視覺演算法來近似。
照明在表面缺陷檢測中尤其重要，因為這些缺陷通常具有低對比度，適當的照明可以放大。對於提高平面高度的缺陷，嘗試低角度照明以「照亮」凸起區域的邊緣。對於平坦的缺陷，或在曲面上尋找缺陷時，請嘗試漫射光。
相機和鏡頭必須在裂縫或劃痕上以三個畫素或更多畫素成像。有時需要多個攝像機或踩踏零件以檢查具有所需解析度的零件的整個表面。因為我們正在尋找小缺陷，所以零件表面保持清晰對焦非常重要。當零件表面彎曲時，這可能是乙個挑戰。
陰影校正
通過清晰的好的和有缺陷的部件影象，您可以嘗試各種機器視覺演算法。包含此類演算法的軟體可以輕鬆嘗試不同的解決方案，並且可用於檢測裂縫和劃痕。
如果劃痕或裂縫的強度遠高於或低於零件的自然紋理，則檢測任務似乎很容易：應用強度閾值僅顯示劃痕或裂縫中的畫素，並且這些畫素的計數是您的缺陷訊號。
然而，閾值之外的畫素值可能是由於不均勻的照明，而不是劃痕或裂縫。陰影校正消除了照明的變化，因此改善了裂縫和劃痕檢測。陰影校正通常通過空間頻率濾波或通過將輸入影象劃分為參考影象來完成。
空間高通濾波器放大高空間頻率裂縫和劃痕，並消除由於光強度變化引起的低頻變化。該過濾器可以破裂和劃傷檢測。不幸的是，它還會放大零件的表面紋理，從而產生可能使劃痕或裂縫檢測變得困難的嘈雜影象。
我們可以減去低空間頻率，而不是放大高空間頻率。首先，通過平均每個畫素周圍的畫素強度，從輸入影象中製作低通）影象。這些區域性平均值近似於緩慢變化的光強度。接下來，從輸入影象中減去低通影象，在幾乎平坦的強度背景下留下高空間頻率變化，劃痕和裂縫。
通過在沒有部件就位的情況下對影象序列進行時間平均來建立參考影象。參考影象顯示照明分布。隨後的輸入影象被參考影象分割以消除照明效果。因為影象強度是照明和部件的反射或透射的乘積，所以參考影象的逐畫素分割抵消了照明因子，僅留下部件的反射或透射。這種方法通常用於顯微鏡檢查，但在生產線上則較少。
**參考方法
大多數零件都有反射率或透射率變化，可能會遮擋劃痕和裂縫。我們可以通過平均已知良好部分的精確對準影象而不是空影象來擴充套件參考影象的想法，以產生**參考影象。整體方差給出了零件上每個點的自然或可接受變化的估計。
從輸入部分影象中減去或劃分該**參考以消除光照變化和部分反射或透射變化。方差度量用於設定影象中每個點的檢測閾值。當部件強度結構受到非常嚴格的控制時，例如半導體，該方法很有效。**參考影象和零件輸入影象也必須在位置，旋轉和比例方面精確對齊。
匹配濾波器去除重複模式
**參考方法有時可以刪除重複的零件圖案，例如網格或網格。然而，如果零件在結構和反射率或透射率方面沒有嚴格控制，則**方法會發出錯誤警報。在這些情況下，匹配的過濾器可能會提供更好的結果。
基本思想是構建乙個匹配零件重複模式的空間頻率分量的濾波器，然後應用該濾波器濾除模式，使表面缺陷大部分保持完整，優化表面缺陷的訊雜比。使用匹配濾波器的優點包括對濾波器和輸入影象之間的對準失配的一些容忍度，並且通過歸一化，對圖案強度變化的容忍度。
使用快速傅利葉變換（fft）將重複模式的已知良好影象變換為空間頻率空間以製作匹配濾波器。然後將fft應用於輸入部分影象。現在在空間頻率域中，我們將輸入影象除以匹配濾波器，有效地去除輸入影象中與匹配濾波器頻率匹配的空間頻率。如果我們不關心表面缺陷的位置和結構，那麼有時可以在空間頻率域中檢測缺陷。或者我們使用逆fft來構建沒有重複模式結構的空間強度影象，並在空間域中進行檢測。
如果缺陷中的空間頻率與濾波器中的空間頻率重疊，則將部分地擦除缺陷。如果有足夠的重疊，則濾波的訊號將不足以提供可靠的缺陷檢測。
結構方法
即使在使用上述方法之後，缺陷訊號通常仍然太弱而不能進行可靠的檢測。結構方法使用缺陷結構的先驗知識來改進檢測。例如，劃痕在影象中顯示為大致成一直線的點。通過沿線放大或累積點，我們可以提高這種型別缺陷的檢測可靠性。以下是許多結構方法中的兩種。
數學形態學修改並檢測影象中的形狀（形態）。侵蝕操作從明亮物體的邊緣「剝離」畫素。擴張操作將畫素新增到明亮物體。假設劃痕比它所在的物體更亮，並且我們知道劃痕的大致方向。然後使用定向擴張，我們可以延伸並「增加」劃痕中的點，使它們接觸。然後定向侵蝕可以選擇「減薄」生成的線條，以減少「肥胖」的雜訊畫素。還有許多其他形態運算子可用於改善缺陷檢測，假設您事先知道缺陷結構。
在霍夫變換中，高於閾值的每個畫素「投票」所有可能的線，它可能是其中的一部分。具有足夠票數（高於閾值）的可能行表示影象中的畫素線是劃痕或裂縫。霍夫方法能夠檢測非常弱的線訊號，因為它們整合了許多畫素上的線的證據。它們在某些情況下工作得很好，但通常很慢或很難設定。
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