1. 視覺(jué)缺陷檢測(cè)原理
視覺(jué)缺陷檢測(cè)是通過(guò)高分辨率相機(jī)拍攝物體表面的圖像，然后利用圖像處理技術(shù)識(shí)別和分類缺陷。其核心原理包括以下幾個(gè)方面：
圖像采集：使用高分辨率相機(jī)拍攝物體表面的圖像，確保圖像質(zhì)量高、細(xì)節(jié)豐富。
圖像預(yù)處理：對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，如去噪、增強(qiáng)對(duì)比度、灰度化等，以提高后續(xù)處理的準(zhǔn)確性。
特征提取：從預(yù)處理后的圖像中提取特征，如邊緣、紋理、顏色等。
缺陷識(shí)別：利用算法對(duì)提取的特征進(jìn)行分析，識(shí)別出與正常區(qū)域不一致的異常區(qū)域，如凹凸、污點(diǎn)、劃痕、裂縫等。
分類與決策：根據(jù)識(shí)別結(jié)果，對(duì)缺陷進(jìn)行分類，并做出是否合格的決策。
2. 常用視覺(jué)缺陷檢測(cè)算法
視覺(jué)缺陷檢測(cè)中常用的算法有多種，以下是幾種常見(jiàn)的方法：
1. Blob分析 + 特征
原理：通過(guò)檢測(cè)圖像中的連通區(qū)域（Blob），然后提取這些區(qū)域的特征（如面積、周長(zhǎng)、形狀等），與標(biāo)準(zhǔn)特征進(jìn)行比較，識(shí)別出異常區(qū)域。
應(yīng)用場(chǎng)景：適用于檢測(cè)物體表面的斑點(diǎn)、污漬等缺陷。
2. Blob + 差分 + 特征
原理：先對(duì)圖像進(jìn)行差分處理，突出邊緣和變化部分，然后再進(jìn)行Blob分析，提取特征并識(shí)別缺陷。
應(yīng)用場(chǎng)景：適用于檢測(cè)邊緣變化明顯的缺陷，如劃痕、裂縫等。
3. 光度立體法
原理：通過(guò)多角度照明，獲取多個(gè)不同光照條件下的圖像，然后合成梯度圖，利用梯度圖進(jìn)行缺陷檢測(cè)。
應(yīng)用場(chǎng)景：適用于檢測(cè)表面不平整的缺陷，如凹凸、劃痕等。
4. 特征訓(xùn)練
原理：通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，訓(xùn)練模型識(shí)別正常和異常區(qū)域的特征，然后應(yīng)用于新圖像的缺陷檢測(cè)。
應(yīng)用場(chǎng)景：適用于復(fù)雜的缺陷檢測(cè)任務(wù)，如電路板檢測(cè)、紡織品檢測(cè)等。
5. 測(cè)量擬合
原理：通過(guò)對(duì)圖像中的特征進(jìn)行測(cè)量，擬合出標(biāo)準(zhǔn)模型，然后比較實(shí)際特征與標(biāo)準(zhǔn)模型的差異，識(shí)別缺陷。
應(yīng)用場(chǎng)景：適用于需要精確測(cè)量的場(chǎng)景，如尺寸檢測(cè)、形狀檢測(cè)等。
6. 頻域 + 空間結(jié)合
原理：將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，利用頻率特征進(jìn)行分析，再轉(zhuǎn)換回空間域進(jìn)行缺陷識(shí)別。
應(yīng)用場(chǎng)景：適用于檢測(cè)圖像中的高頻特征，如邊緣和噪聲。
3. 具體算法實(shí)例
1. 霍夫變換
原理：霍夫變換可以檢測(cè)圖像中的直線、圓等規(guī)則圖形。通過(guò)將圖像中的邊緣點(diǎn)轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間，找到參數(shù)空間中的峰值點(diǎn)，從而確定圖形的參數(shù)。
應(yīng)用場(chǎng)景：適用于檢測(cè)圓形或直線形的缺陷，如隱形眼鏡的邊緣缺陷.
2. Prewitt算子
原理：Prewitt算子是一種邊緣檢測(cè)算子，通過(guò)計(jì)算圖像的梯度來(lái)檢測(cè)邊緣。
應(yīng)用場(chǎng)景：適用于初步提取圖像中的邊緣信息，為后續(xù)的霍夫變換等算法提供輸入.
3. Canny濾波器
原理：Canny濾波器是一種多階段的邊緣檢測(cè)算法，通過(guò)高斯濾波、非極大值抑制、雙閾值檢測(cè)等步驟，檢測(cè)圖像中的邊緣。
應(yīng)用場(chǎng)景：適用于高精度的邊緣檢測(cè)任務(wù)，如電路板檢測(cè)、醫(yī)學(xué)影像分析等.
視覺(jué)缺陷檢測(cè)是一個(gè)綜合性的過(guò)程，涉及圖像采集、預(yù)處理、特征提取、缺陷識(shí)別等多個(gè)步驟。常用的算法包括Blob分析、光度立體法、特征訓(xùn)練、頻域分析等，每種算法都有其適用的場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)。選擇合適的算法和方法，可以有效提高缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。
