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基于机器视觉的U盘表面缺陷外观检测

时间:2016-05-26来源:石鑫华视觉shixinhua.com 作者:石鑫华 点击:

基于机器视觉的U盘表面缺陷外观检测

U盘表面脏污
U盘表面脏污
U盘表面油墨污染
U盘表面油墨污染
U盘表面丝印不良
U盘表面丝印不良
U盘表面丝印偏移
U盘表面丝印偏移
U盘表面划伤
U盘表面划伤
U盘表面丝印重印
U盘表面丝印重印
上面这些所列举的缺陷,只是U盘表面缺陷外观检测中的一些典型缺陷,可能还会有更多的缺陷类型。这些缺陷如划伤、丝印不良、丝印偏移、油污、脏污等等。都是属于产品外观缺陷检测的。项目落实起来比较麻烦,因为他是外观缺陷检测嘛。而且产品表面还不平整,有不同的材质与颜色等需要考虑。
 

机器视觉光源

像丝印不良、丝印偏移、油墨污染等,可能会比较好处理一些,因为背景是黑色或白色的,而油污是白色或黑色的,反差比较大。这样使用很多常规的光源都可以得到比较好的图像质量,如圆顶无影光源、平面无影光源、环形光源等。而对于划痕等检测,则需要考虑表面的特征了,如果比较平整,可以试一下同轴光源或者低角度环形光源;而如果是有一定的弧面的,则同轴光源可能无法胜任,这时只能考虑使用环形光源、条形光源等。这类检测,使用无影光源可能会没有太好的效果。
 

工业相机

选择大靶面的工业相机,可能会有更好的效果,这样可以提高图像的信噪比,对于划痕类检测,有更好的帮助。不过这类工业相机成本通常都不低。
 

工业镜头

如果使用大靶面的相机,则需要配置相应的接口的镜头才可以。
 

图像处理算法

纹理分析、粒子分析、黄金模板对比等方法都应该考虑在项目应用中。
 

机器视觉项目实现难度

★★★★★
项目落实可能会比较麻烦。
 
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