基于机器视觉的缺陷与异物检测
基于机器视觉的缺陷与异物检测http://visionbbs.com/data/uploads/allimg/160504/2-1605041K259.jpg左正常产品右缺陷产品
http://visionbbs.com/data/uploads/allimg/160504/2-1605041K309.jpg
左异物产品右正常产品
金属圆盘表面的脏污、异物、锈斑等检测，以及内部的黑色小圆盘的缺损检测（完整性）。该方案属于外观检测。相对来讲比较难实现。图中的异常都是非常明显的，对于这样的异常，当然是比较容易的。但是还有一些非常细小的缺陷或异物，会给测量带来一定的挑战。
机器视觉光源对于这类产品的打光照明，可以考虑的光源有同轴光源、圆顶无影光源、环形无影光源、环形光源等。因为产品本身是圆形的，所以使用圆形的光源或方形的光源会有优势，而且是使用比较垂直的角度的，能把金属盘表面打亮的光源会得到比较好的照明效果。
工业相机看测量精度要求，如果要测量比较细小的异物或缺损，那么分辨率就要做的比较高。如果要求不是很高，异物或缺陷都是非常明显的，那么130万像素左右的相机即可满足要求。使用黑白的即可。
工业镜头常规的工业镜头可满足要求。镜头的焦距根据具体的工作距离以及选择的相机靶面、视野大小来确定。
图像处理算法粒子分析可能会是一个主要的判断方法，也可以再考虑一些其它的方法，如轮廓分析等。
机器视觉项目实现难度★★★★★
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