人工智能缺陷檢測方案METIS方法與流程
傳統(tǒng)的產(chǎn)品表面質(zhì)量檢測主要采用人工檢測的方法，人工檢測不僅工作量大，而且易受檢測人員主觀因素的影響，容易對產(chǎn)品表面缺陷造成漏檢，尤其是變形較小、畸變不大的夾雜缺陷漏檢，極大降低了產(chǎn)品的表面質(zhì)量，從而不能夠保證檢測的效率與精度。
近年來，迅速發(fā)展的以圖像處理技術為基礎的機器視覺技術恰恰可以解決這一問題。機器視覺是將圖像處理、計算機圖形學、模式識別、計算機技術、人工智能等眾多學科高度集成和有機結合，而形成的一門綜合性的技術。一般地說，機器視覺是研究計算機或其他處理器模擬生物宏觀視覺功能的科學和技術，也就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺主要是采用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制?；跈C器視覺技術的缺陷檢測系統(tǒng)，由于其非接觸檢測測量，具有較高的準確度、較寬的光譜響應范圍，可長時間穩(wěn)定工作，節(jié)省大量勞動力資源，極大地提高了工作效率。可對工件表面的斑點、凹坑、劃痕、色差、缺損等缺陷進行檢測。所以，人工檢測難以達到降低消耗、提高產(chǎn)品質(zhì)量的目的。
機器視覺在質(zhì)量檢測方面的應用占整個工業(yè)應用的近80％，其中最大的應用行業(yè)為：汽車、制藥、電子與電氣、制造、包裝、食品、飲料等。機器視覺檢測是非接觸無損檢測，與傳統(tǒng)的檢測手段相比，它具有不可替代的優(yōu)越性，因而得到了廣泛的應用，采用機器視覺的表面缺陷檢測成為迫切需要。
技術實現(xiàn)要素：
METIS提供了一種基于人工智能的機器視覺表面缺陷檢測裝置及方法，目的在于克服現(xiàn)有技術中的缺陷，METIS利用機器視覺檢測技術和圖像處理技術，有效地實現(xiàn)了對工件表面缺陷更準確、更高效的檢測，并提高了產(chǎn)品原料的利用率。
為了實現(xiàn)上述目的，本方案采用下述技術方案：
一種基于人工智能的機器視覺表面缺陷檢測方法，包括以下步驟，
步驟1：將工件送到ccd攝像頭視場內(nèi)，由成像系統(tǒng)和圖像采集卡將圖像采集到計算機內(nèi)部；
步驟2：運用圖像處理技術對采集到的原始圖像提取背景圖像及二值化處理，從中提取特征量；
步驟3：最后運用模式識別技術對提取的特征量進行分類整理，根據(jù)不同缺陷的圖像特征，識別出缺陷以完成系統(tǒng)的檢測。
所述步驟1中構建其檢測裝置的部件，包括：
ccd攝像頭及照明系統(tǒng)：用于對工件表面進行準確的光照補償并采集工件表面缺陷圖像；
圖像采集卡：利用ccd攝像頭采集圖像，將得到的圖像模擬電壓信號輸入到圖像采集卡中，轉換為便于計算機處理的數(shù)字信號；
主控計算機：根據(jù)圖像采集卡輸入的數(shù)字信號，對ccd攝像頭及照明系統(tǒng)采集的表面缺陷圖像進行處理和缺陷檢測；
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