机器视觉是一种无接触、无损伤的自动检测技术，是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和生产效率高等突出优点。机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器获取产品的表面图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作

　　机器视觉表面缺陷检测系统基本组成主要包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理及人机接口模块。

　　机器视觉表面缺陷检测主要包括2维检测和3维检测，前者是当前的主要表面缺陷检测方式。

　　机器视觉在工业检测、包装印刷、食品工业、航空航天、生物医学工程、军事科技、智能交通、文字识别等领域得到了广泛的应用。工业检测领域是机器视觉应用中比重z大的领域，主要用于产品质量检测、产品分类、产品包装等，如：零件装配完整性检测，装配尺寸精度检测，位置/角度测量，零件识别，PCB板检测，印刷品检测，瓶盖检测，玻璃、烟草、棉花检测，以及指纹、汽车牌照、人脸、条码等识别。表面质量检测系统是工业检测的其重要的组成部分，机器视觉表面缺陷检测在许多行业开始应用，涉及钢板、玻璃、印刷、电子、纺织品、零件、水果、木材、瓷砖、钢轨等多种关系国计民生的行业和产品。

　　机器视觉表面缺陷检测发展趋势

　　随着计算机技术、信息技术、电子技术、传感器技术和仿生技术等的发展，机器视觉检测方法也必将得到迅速的发展。技术和市场需求等因素决定了机器视觉表面缺陷检测的发展趋势为：

　　1、 研究更具鲁棒性的图像处理和分析算法，提高图像处理的有效性和和执行效率，降低算法的复杂度，提高识别的准确性。在在线检测系统中，要特别注重实时性，视觉本身具有内在的并行性，为此，还在要理论、算法和技术等多方面研究视觉并行计算，提高视觉计算的速度。同时，进一步研究算法性能的评价方法，以对算法的效率和性能作了科学、准确的刻化和评价。

　　2、 采用统一而开放的标准，构建标准化、一体化和通用化的解决方案，标准化与个性化的进一步统一，研发可靠性高、维护性好、便于不断完善和升级换代、网络化、自动化和智能化更高的机器视觉系统是今后的发展趋势。

　　3、MARR理论对计算机视觉发挥了巨大作用，其核心是将视觉理解为3D重建的过程。但是，从3D场景到2D图像是一个多对一的映射，在映射的过程中损失了深度信息灰度是对场景的惟一的测量值，诸如光照、材料特性、朝向和距离等信息都无法反映成像中由于噪声及环境等因素的干扰，都会使图像产生失真。为此，需要研究视觉检测新理论和新方法，如发展主动视觉、增强视觉系统的智能学习能力等。

　　4、从生物视觉得到启发，吸收来自心理学、生理学等其他学科中生物视觉的z新研究成果，基于生物视觉机制为视觉检测提供研究新思路，模仿生物视觉多尺度、层次性的视觉特点，结合视觉任务，引入先验高级知识的指导，同时将机器视觉、机器听觉、机器嗅觉、机器触觉等多信息相互融合，突破单一视觉信息的局限性，也将成为机器视觉检测的发展方向之一。

　　5、 研究完整3维场景重建方法。现有3维场景重建理论和算法基本都局限于对目标可视部分的重构，如果用Marr视觉计算理论来说，还主要停留在2.5维表达上，这种表达仅提供了物体可见轮廓以内的3维信息。如何恢复物体完整表面的信息，即包括物体表面不可见部分，是一个复杂但也亟待解决的问题。

　　机器视觉表面检测比较复杂，涉及众多学科和理论，机器视觉是对人类视觉的模拟，但是目前对人的视觉机制尚不清楚，尽管每一个正常人都是视觉专家，但难以用计算机表达自己的视觉过程，因此构建机器视觉检测系统还要进一步通过研究生物视觉机理来完善，使检测进一步向自动化和智能化方向发展。

　　无锡精质从事机器视觉表面缺陷检测研发已有16年之久，拥有成熟的软件设计、视觉及图像比对技术、工业自动化经验，如需了解机器视觉表面缺陷检测或想获取产品机器视觉表面缺陷检测方案可登陆精质官网查找相关工作人员获取。