表面瑕疵检测常用指南

机器视觉检测对比人工检测，它的优势主要有以下几点：

、成本：机器视觉早期***会更多一些，但这是一次性投入长期产出。随着机器视觉的发展越来越迅速，价格将逐渐下降。人工检查需要长期***，而人工和管理成本将继续上升。因为机器比人工检查要有效得多，所以从长远来看，机器视觉的成本会更低。

、效率：工业自动化的飞速发展大大提高了生产效率，对检测效率提出了更高的要求。人工检测的效率处于固定的时间间隔内，无法大幅提高。在对装配线进行反复机械化检测的过程中，检测员容易疲劳并降低检测效率，机器视觉可以更快地检测产品，特别是在生产线中，当检测高速运动物体时，机器视觉检测可以提高检测效率，速度甚至可以达到手动速度的10到20倍。

颜色检测的方法颜色检测主要有三种方法:目视法，光电积分法，分光光度法。

目视法

是一种传统的颜色测量方法。具体做法是由标准色度观察者在特定的照明条件下对产品进行目测鉴别，并与CIE(国际照明)标准色度图比较，得出颜色参数。特点：目视法不能准确识别微细的色彩差异，常出现色彩判断失误；目视方法测色带有一定的主观色彩；测量结果精度不高、测量效率低。

机器视觉（Machine vision）机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图适合于人工作业的***工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、 相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。系统可再分为


机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。采集卡传输图像到存储器，进而计算分析。当前主流配置的PLC，且配置较高，视觉处理器已经几乎退出市场。