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机器视觉（AOI）之机器视觉表面缺陷检测系统的基本组成

发布时间：2021-06-19

机器视觉（AOI）之机器视觉表面缺陷检测系统的基本组成

2021-06-19

广东吉洋视觉：Mini LED,SMT AOI,LED AOI,焊线AOI,焊线检测AOI。机器视觉表面缺陷检测系统的基本组成主要包括图像采集模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理和人机接口模块。
图像采集模块由工业摄像机、光学镜头、光源及其夹紧装置组成。其功能是完成产品表面图像的采集。在光源的照射下，通过光学镜头将产品表面成像在相机传感器上，首先将光信号转换成电信号，再转换成数字信号，由计算机进行处理。目前工业相机主要采用CCD或CMOS芯片。CCD是机器视觉中最常用的图像传感器，机器视觉光源的好坏直接影响图像的质量。它的功能是克服环境光的干扰，保证图像的稳定性，获得对比度最高的图像。目前常用的光源有卤素灯、荧光灯和发光二极管（LED）。LED光源因其体积小、功耗低、响应速度快、单色性好、可靠性高、光照均匀稳定、易于集成等优点而得到广泛应用。
由光源组成的照明系统可分为明场照明和暗场照明，结构光照明和频率光照明根据其照明方法。亮场和暗场主要描述摄像机和光源之间的方位关系。明场照明是指摄像机直接接收来自光源的反射光。一般来说，相机和光源分散在相对的两侧，便于安装；暗场照明是指摄像机直接接收来自光源的散射光。一般来说，相机和光源是在同一侧散射的，其优点是获得高对比度的图像。结构光照明将光栅光源或线光源投射到被测物体上，根据被测物体的畸变情况解调出被测物体的三维信息。高频光照明是将高频光脉冲照射在物体上，要求相机拍摄与光源同步。
图像处理模块主要涉及图像去噪、图像增强与复原、缺陷检测与策略切割。由于场景环境、CCD图像光电转换、传输电路和电子元件等都会产生图像噪声，降低图像质量，给图像处理和分析带来不利影响，因此有必要对图像进行预处理去噪。图像增强的目的是聚焦于给定图像的全部或部分特征，使原来不清晰的图像清晰或聚焦于一些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差异，抑制不感兴趣的特征，并提高了图像质量和丰富的信息，增强了图像处理方法对图像解释和识别的作用。图像复原是通过计算机处理对退化图像进行重建或复原的过程。图像复原多次采用与图像增强相同的方法，但图像增强效果有待下一阶段验证；图像复原是利用退化过程的先验知识来恢复退化图像的原始特征，如消除加性噪声和复原运动混淆等。图像剪切的目的是在图像中剪切出策略区域，以便进一步处理。
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