追毛求疵的瑕疵檢測機器人

當你買到拿到心儀的產品的時候，映入眼簾的，就是它的外觀，這是靠模具廠、組裝廠的工人們精心呵護生產出來的，有的靠人眼檢查，有的靠自動化設備檢查，不放過一點瑕疵。

當今社會，隨着計算機技術，人工智能等科學技術的出現和發展，以及研究的深刻，出現了基於機器視覺技術的表面缺陷檢測技術。這種技術的出現，大大提升了生產做業的效率，避免了因做業條件，主觀判斷等影響檢測結果的準確性，實現能更好更精確地進行表面缺陷檢測，更加快速的識別產品表面瑕疵缺陷。

缺陷檢測被普遍使用於布匹瑕疵檢測、工件表面質量檢測、航空航天領域等。傳統的算法對規則缺陷以及場景比較簡單的場合，可以很好工做，可是對特徵不明顯的、形狀多樣、場景比較混亂的場合，則再也不適用。近年來，基於深度學習的識別算法愈來愈成熟，許多公司，例如速嵌智造，開始嘗試把深度學習算法應用到工業場合中。

產品表面缺陷檢測屬於機器視覺技術的一種，就是利用計算機視覺模擬人類視覺的功能，從具體的實物進行圖象的採集處理、計算、最終進行實際檢測、控制和應用。產品的表面缺陷檢測是機器視覺檢測的一個重要部分，其檢測的準確程度直接會影響產品最終的質量優劣。因爲使用人工檢測的方法早已不能知足生產和現代工藝生產製造的需求，而利用機器視覺檢測很好地克服了這一點，表面缺陷檢測系統的普遍應用促進了企業工廠產品高質量的生產與製造業智能自動化的發展。

機器視覺智能檢測系統

應用表面缺陷檢測系統和計算機視覺深度學習算法，速嵌智造QuickEmbed提升了檢測的準確度和效率。有幾個步驟須要注意。

首先，要利用圖像採集系統對圖像表面的紋理圖像進行採集分析；
第二，對採集過來的圖像進行一步步分割處理，使得產品表面缺陷能像可以按照其特有的區域特徵進行分類；
第三，在以上分類區域中進一步分析劃痕的目標區域，使得範圍更加的準確和精確。
經過以上的三步處理以後，產品表面缺陷區域和特徵可以進一步確認，這樣表面缺陷檢測的基本步驟就完成了。

自動化檢測流程圖

利用機器視覺技術提升了用戶生產效率，使得生產更加細緻化，分工更加明確，同時，減小了公司的人工成本支出，節省了財力，實現機器智能一體化發展

機器視覺檢測技術有哪些分類?

(1)通常來講，機器視覺檢測技術依照檢測功用可區別：定位、缺點檢測、計數/遺失檢測、尺度丈量。

(2)機器視覺檢測技術依照其裝置的載體可分爲：在線檢測體系和離線檢測體系。

(3)依照檢測技能區別，通常有立體視覺檢測技能、斑駁檢測技能、尺度丈量技能、OCR技能等。

機器視覺檢測技術在於消除瑕疵，含糊，碎屑或凹陷等商品缺點，以保證商品的功用和性能相當重要。於是現已被普遍用於各大職業的商品缺點檢測、尺度檢測中。如使用視覺體系能進行商品多種項目的檢測，用視覺體系檢測電子部件的缺點或偏移的針腳，用視覺體系丈量注射器部件形狀或區別顏色來進行檢查錯誤安裝等。

您還能夠例舉出不少機器視覺檢測技術有關應用，例如，在交通職業的車牌辨認和流量檢測、藥品職業的包裝檢測、飲料職業的容量檢測和外包裝檢測、菸草職業的煙標檢測和外包裝檢測、汽車職業的安裝檢測、打印職業的打印質量檢測、紡織職業的布匹瑕疵檢測、五金職業的螺絲釘檢測、運輸職業的貨品分揀、食品職業的生果分揀、電子職業的焊接檢測和安裝定位、鋼鐵職業的鋼板外表缺點檢測、智能讀表、智能抄表等都有應用。