產(chǎn)品外觀是影響產(chǎn)品質(zhì)量最重要的因素之一，其平整度、有無瑕疵等不僅影響到產(chǎn)品美觀，甚至能夠直接影響產(chǎn)品本身的使用和后續(xù)加工，給企業(yè)帶來重大經(jīng)濟損失。

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，機器視覺與AI技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用加速滲透進工業(yè)產(chǎn)品的外觀缺陷檢測領(lǐng)域。思普泰克憑借深耕機器視覺多年沉淀的技術(shù)實力，建立以深度學習技術(shù)為核心的差異化發(fā)展優(yōu)勢，開發(fā)出視覺引擎等工業(yè)級視覺應(yīng)用產(chǎn)品，全面賦能產(chǎn)品外觀缺陷檢測。

外觀缺陷檢測原理｜全方位檢測破除項目難點

機器視覺的產(chǎn)品外觀缺陷檢測是一種基于圖像處理和模式識別的技術(shù)，通過對產(chǎn)品圖像進行分析和處理，識別出其中的缺陷，從而實現(xiàn)產(chǎn)品外觀缺陷的自動化檢測，并對這些缺陷進行定位。

機器視覺外觀缺陷檢測的過程主要包括圖像獲取、圖像處理和缺陷識別等步驟。圖像獲取是指對產(chǎn)品進行圖像采集，再將采集后的圖像輸入到計算機中；圖像處理通過預(yù)處理技術(shù)從圖像中提取有用信息；缺陷檢測通過機器視覺技術(shù)，更好地識別出缺陷并對缺陷進行定位和分類。

外觀缺陷檢測內(nèi)容

表面檢測：劃傷、裂紋、毛刺、壓痕、臟污、邊緣缺陷、圖案缺陷等。

外觀缺陷檢測難點

產(chǎn)品外觀缺陷種類多樣，包括劃傷、破損等明顯瑕疵以外，也有微小氣泡、色差等難以察覺的微弱瑕疵

復雜背景干擾，在受到光線變化、陰影、反射問題時，真實缺陷被掩蓋，少數(shù)缺陷易與背景融合導致無法識別

缺陷的檢測標準因產(chǎn)品屬性而存在差異，不同產(chǎn)品之間的參數(shù)設(shè)置并不相同，如何做到靈活換型成難點

部分產(chǎn)品由于材質(zhì)原因，導致灰塵、雜質(zhì)與劃痕難以區(qū)分檢測

審核編輯 黃宇