表面缺陷检测中的主要应用技术

在生产过程中，产品由于工艺等原因，往往会出现缺边、凸点等现象，一些纺织品还会出现缺陷点、墨线、黑皮之类的外观缺陷，从而导致印刷次品的出现。生产企业一般采用人工方法，在生产中抽样及成品生成后逐一进行目测的方法分拣次品，检测效率低、成本高、劳动强度大。
随着自动化检测设备-机器视觉技术的不断发展，行业逐步利用机器视觉系统来代---缺陷检测，---的提高了生产效率，降低生产成本，---行业应用。
一、视觉检测
机器视觉检测主要包含两部分，即缺陷检测及识别。印刷缺陷表现在图像上，即为采集图像缺陷处的灰阶值与标准图的差异。将采集图像的灰度值同标准图进行差分像素值相减，判断其差值两幅图灰阶值的相差程度是否超出以预先设定的标准值范围，就能判断出这幅印刷品有无缺陷。
缺陷识别过程，即差分完成后，得到一幅同采集图大小相同的差分图，其像素值是每两幅图像对应像素点的差值。随后，对差分图像进行逐行扫描，对缺陷点进行探测。当遇到缺陷点像素时其值>0，用递归的方法遍历整个缺陷区域，同时记录下缺陷区的大小、尺寸。整个扫描过程完成后，递归的次数就是缺陷的个数。
自动化检测设备
二、图像采集及预处理
图像采集过程中，由于---机精度、照明环境等因素的影响，采集的图像会存在一定的随机噪声，从而导致图像失真。这里采用即可去掉尖锋干扰，又能保持边缘细节的加权中值滤波算法。确定一个像素个数为奇数的窗口w，先对窗口内各像素加权，某一像素加权值为m，即窗口像素灰度排队时该像素重复m个，再将窗口内的各像元按灰度值从大到小排列，再用其中间位置的灰度值代替原图像fx，y的中间值，得到增强图像gx，y。
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