機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)基本組成

主要包括圖像獲取模塊、圖像處理模塊、圖像分析模塊、數(shù)據(jù)管理及人機接口模塊。

  圖像獲取模塊

圖像獲取模塊由工業(yè)相機、光學(xué)鏡頭、光源及其夾持裝置等組成，其功能是完成產(chǎn)品表面圖像的采集。

在光源的照明下， 通過光學(xué)鏡頭將產(chǎn)品表面成像于相機傳感器上，光信號先轉(zhuǎn)換成電信號， 進而轉(zhuǎn)換成計算機能處理的數(shù)字信號。目前工業(yè)用相機主要基于CCD或CMOS芯片的相機。CCD是目前機器視覺最為常用的圖像傳感器。

機器視覺光源直接影響到圖像的質(zhì)量，其作用是克服環(huán)境光干擾， 保證圖像的穩(wěn)定性， 獲得對比度盡可能高的圖像。目前常用的光源有鹵素?zé)?、熒光燈和發(fā)光二級管( LED)。LED光源以體積小、功耗低、響應(yīng)速度快、發(fā)光單色性好、可靠性高、光均勻穩(wěn)定、易集成等優(yōu)點獲得了廣泛的應(yīng)用。

由光源構(gòu)成的照明系統(tǒng)按其照射方法可分為明場照明與暗場照明、結(jié)構(gòu)光照明與頻閃光照明。明場與暗場主要描述相機與光源的位置關(guān)系，明場照明指相機直接接收光源在目標上的反射光， 一般相機與光源異側(cè)分布， 這種方式便于安裝；暗場照明指相機間接接收光源在目標上的散射光， 一般相機與光源同側(cè)分布，它的優(yōu)點是能獲得高對比度的圖像。結(jié)構(gòu)光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上， 根據(jù)它們產(chǎn)生的畸變，解調(diào)出被測物的3維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同步。

圖像處理模塊

圖像處理模塊主要涉及圖像去噪、圖像增強與復(fù)原、缺陷的檢測和目標分割。

由于現(xiàn)場環(huán)境、CCD圖像光電轉(zhuǎn)換、傳輸電路及電子元件都會使圖像產(chǎn)生噪聲，這些噪聲降低了圖像的質(zhì)量從而對圖像的處理和分析帶來不良影響，所以要對圖像進行預(yù)處理以去噪。

圖像增強目的是針對給定圖像的應(yīng)用場合，有目的地強調(diào)圖像的整體或局部特性， 將原來不清晰的圖像變得清晰或強調(diào)某些感興趣的特征， 擴大圖像中不同物體特征之間的差別， 抑制不感興趣的特征， 使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果的圖像處理方法。

圖像復(fù)原是通過計算機處理， 對質(zhì)量下降的圖像加以重建或復(fù)原的處理過程。圖像復(fù)原很多時候采用與圖像增強同樣的方法，但圖像增強的結(jié)果還需要下一階段來驗證；而圖像復(fù)原試圖利用退化過程的先驗知識， 來恢復(fù)已被退化圖像的本來面目， 如加性噪聲的消除、運動模糊的復(fù)原等。圖像分割的目的是把圖像中目標區(qū)域分割出來，以便進行下一步的處理。

圖像分析模塊

圖像分析模塊主要涉及特征提取、特征選擇和圖像識別。 

特征提取的作用是從圖像像素中提取可以描述目標特性的表達量，把不同目標間的差異映射到低維的特征空間， 從而有利于壓縮數(shù)據(jù)量、提高識別率。表面缺陷檢測通常提取的特征有紋理特征、幾何形狀特征、顏色特征、變換系數(shù)特征等，用這些多信息融合的特征向量來區(qū)份可靠地區(qū)分不同類型的缺陷。

這些特征之間一般存在冗余信息， 即并不能保證特征集是最優(yōu)的，好的特征集應(yīng)具備簡約性和魯棒性。為此， 還需要進一步從特征集中選擇更有利于分類的特征， 即特征的選擇。圖像識別主要根據(jù)提取的特征集來訓(xùn)練分類器，使其對表面缺陷類型進行正確的分類識別。

數(shù)據(jù)處理及人機接口模塊

數(shù)據(jù)管理及人機接口模塊可在顯示器上立即顯示缺陷類型、位置、形狀、大小， 對圖像進行存儲、查詢、統(tǒng)計等。