基于機器視覺的表面缺陷檢測技術在工業(yè)生產中得到了廣泛應用，主要通過圖像處理和分析來識別產品表面的缺陷。這種方法可以克服人工檢測方法的抽檢率低、準確性不高、實時性差、效率低、勞動強度大等弊端。

表面缺陷檢測的主要方法

人工檢測法：成本高，難以達到微小缺陷判別的精度和速度。

機械裝置接觸檢測法：設備價格高，靈活性差，速度慢。

機器視覺檢測法：利用圖像處理和分析，具有高精度和效率。

技術面臨的挑戰(zhàn)和發(fā)展趨勢

技術挑戰(zhàn)

圖像采集階段的影響因素：光照條件、現(xiàn)場環(huán)境、拍攝角度和距離等會影響檢測精度。

特征提取的問題：傳統(tǒng)方法依賴人工提取特征，不具有自動提取全部有用特征信息的能力。

缺陷數(shù)據的稀缺性：真實缺陷數(shù)據較少，種類繁多，特征提取效率較低。

準確性和實時性的差距：盡管算法不斷更新，但與實際生產需求的差距仍然存在。

發(fā)展趨勢

三維建模的應用：通過多個工業(yè)相機進行三維建模，提高缺陷檢測系統(tǒng)性能。

自動化生產線的建立：結合機械臂對缺陷產品進行分類剔除，建立全自動化的生產線。

實際應用案例

溫州市科技項目驗收案例：基于SwinTransformer作為骨干網絡，提出了用于表面缺陷檢測的改進FasterRCNN算法，實現(xiàn)了對常見工件表面缺陷的識別檢測。

通過上述分析，可以看出基于機器視覺的表面缺陷檢測技術在現(xiàn)代工業(yè)生產中具有重要的應用價值和發(fā)展?jié)摿Α?/p>