概述

在工業(yè)界，表面缺陷檢測(cè)是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)問題，它涉及到產(chǎn)品的質(zhì)量控制和生產(chǎn)效率。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理算法的發(fā)展，基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測(cè)方法得到了廣泛應(yīng)用。OpenCV 是一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)，提供了多種圖像處理和分析功能，可以用于實(shí)現(xiàn)表面缺陷的自動(dòng)檢測(cè)。

表面缺陷檢測(cè)的方法

傳統(tǒng)機(jī)理的表面缺陷檢測(cè)方法

渦流檢測(cè)（Eddy Current Testing, ET）

基于電磁感應(yīng)原理，適用于導(dǎo)電材料的表面及近表面缺陷檢測(cè)。通過檢測(cè)線圈產(chǎn)生的渦流變化來判斷缺陷的存在。

交流電磁場(chǎng)檢測(cè)（Alternating Current Field Measurement, ACFM）

同樣基于電磁感應(yīng)原理，通過激勵(lì)探頭在工件表面產(chǎn)生均勻電流，利用檢測(cè)線圈拾取磁場(chǎng)畸變信號(hào)來檢測(cè)缺陷。

漏磁檢測(cè)

利用電磁感應(yīng)原理，通過檢測(cè)漏磁通的變化來發(fā)現(xiàn)材料中的缺陷。

激光超聲檢測(cè)

結(jié)合激光技術(shù)和超聲波技術(shù)，通過激光激發(fā)材料表面產(chǎn)生超聲波，再通過接收超聲波信號(hào)來檢測(cè)缺陷。

基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測(cè)方法

灰度化、二值化、膨脹腐蝕等圖像處理技術(shù)

通過圖像處理技術(shù)提取缺陷并進(jìn)行標(biāo)記，包括灰度化、二值化、膨脹腐蝕等步驟。

邊緣檢測(cè)算子

如 Sobel、Canny 和 Laplace 算子，用于檢測(cè)圖像中的邊緣，從而發(fā)現(xiàn)可能的缺陷。

凸包和凹陷檢測(cè)

使用

convexityDefects

函數(shù)計(jì)算輪廓的凸包和凹陷，從而找到可能的缺陷區(qū)域。

OpenCV 缺陷檢測(cè)的 C++ 實(shí)現(xiàn)

在 C++ 中使用 OpenCV 進(jìn)行缺陷檢測(cè)通常涉及以下幾個(gè)步驟：

圖像讀取和預(yù)處理

使用

cv::imread

函數(shù)讀取圖像，并進(jìn)行必要的預(yù)處理，如灰度化、去噪等。

邊緣檢測(cè)

使用 OpenCV 提供的邊緣檢測(cè)算子，如

cv::Sobel

cv::Canny

等。

形態(tài)學(xué)操作

使用膨脹、腐蝕等形態(tài)學(xué)操作來細(xì)化邊緣或填充空洞。

輪廓檢測(cè)

使用

cv::findContours

函數(shù)檢測(cè)圖像中的輪廓，并進(jìn)一步分析輪廓的形狀和位置。

缺陷標(biāo)記和輸出

根據(jù)檢測(cè)到的缺陷信息，在圖像上進(jìn)行標(biāo)記，并輸出缺陷的特征值。

示例代碼

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例代碼，展示了如何使用 OpenCV 進(jìn)行邊緣檢測(cè)和輪廓檢測(cè)：

cpp

include

“opencv2/opencv.hpp”

include

int

main

cv::Mat src = cv::

imread

“image.jpg”

, cv::IMREAD_GRAYSCALE);

(src.

empty

()) {

std::cout

“Could not open or find the image!”

<< std::endl;

return

}

cv::Mat edges;

cv::

Canny

(src, edges,

100

200

cv::

imshow

“Original Image”

, src);

cv::

imshow

“Canny Edges”

, edges);

cv::

waitKey

return

OpenCV 提供了豐富的圖像處理和分析功能，可以有效地用于表面缺陷的自動(dòng)檢測(cè)。通過結(jié)合不同的圖像處理技術(shù)和算法，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類型表面缺陷的準(zhǔn)確檢測(cè)。