CCD视觉检测表面缺陷检测

产品的表面缺陷会对产品的美观性、舒适性和性能产生负面影响。因此，生产企业检测产品的表面缺陷，以便及时发现和控制缺陷。在CCD视觉检测表面缺陷检测系统中，图像处理和分析算法是重要的内容。每种算法都有其优缺点和适用范围。

如何提高算法的准确性、实时性和鲁棒性一直是研究者努力的方向。机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器（CCD相机）获取产品的表面图像，使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识别、分类、统计、存储、查询等操作；应用领域非常广泛。让我举一个主要应用领域的例子，例如钢铁冶金、有色金属加工、高精度铜带、铝带、铝箔、不锈钢制造、电子材料、无纺布、织物、玻璃、纸张和薄膜。基于机器视觉的缺陷检测方法的比较如表1所示，包括主流分类（检测）模型、各种方法的优缺点。机器视觉检测在工业生产中取得了良好的检测效果。然而，在实际的图像采集过程中，真实缺陷数据较少，表面缺陷的类型和形式很多。缺陷特征提取的效率很低。同时，该模型不能正确识别新生成的缺陷类型，这不足以使用深度学习方法进行训练。