案例系列：缺陷视觉检测

          系统产品概述：                                                                                                                                                                                                                    

           机器视觉检测系统就是工业相机替代人眼睛去完成识别、测量、定位等功能。视觉检测系统一般有图像采集和处理系统组成，可替代人工完成条码字符、裂痕、包装外观、表面特性、凹凸缺陷、二维及三维形状、样色等检测，使用视觉检测系统能有效的提高生产流水线的检测速度及精度，大大提高产量和质量，降低人工成本，同时防止人为因素产生的误判漏判等。

           根据本项目检测的缺陷特点及工作环境，采用双光源配合相机完成最具有突出特点的图片源的采集，通过机器视觉处理系统完成缺陷检测。

          视觉检测系统结构框图：                                                                                                                                                                                                

            客户要求检测要素及特点
                       零件的相关尺寸；（视觉技术协议和相关图纸）
                       零件的相关表面缺陷；（详细技术协议和相关缺陷样本）
                       零件的合格品和不良品的分选；
            检测流程及方法：                                                                                                                                                                                                        
           1、零件图片源采集结构布局

            图片源的采集是实现机器视觉检测很重要的一个环节，根据客户现场的工作场景及零件的检测要素和缺陷类型的要求，相机和光源的选择机结构布局非常重要，初步采用图1方案。
             2、零件检测流程

                                                                                         校正前                                                                             校正前（特征提取校正）

校正后

            为了能准确确定缺陷的类型和尺寸检测的精度要求，需要通过算法精确完成这个工作，完成不合格品的判定。
            零件表面检测
            为了满足客户要求的缺陷检测标准，需要完成对表面缺陷的阈值和类型进行设定并判定瑕疵大小，以实现成品的质量检验。

          检测结果处理：                                                                                                                                                                                                                    

           不合格品出现时，给出报警信号同时进行人工操作。根据客户的要求，同时将建立相应的数据库对检测数据进行存储和访问，具有统计功能。
           尺寸检测方案验证：                                                                                                                                                                                                          
           本零件轮廓待测尺寸分布在不同的面上，要对其轮廓尺寸进行测量，需要通过三维扫描技术获取到整个轮廓的三维表面点云数据，三维扫描系统结构复杂，不便于工业现场流水线生产环境。我们采用二维图像的方案实现工业现场的检测，由于待测尺寸分布在不同的平面上，普通相机和光源可能会给图片采集和标定带来失真，综合考虑检测方案要素及要求，提出了上述方案并进行了初步验证，结果如下：
          零件一
                        

                                                                         试验采集图像                                                                                         试验测量参数

客户图纸

            检测：h1 = 553.48 pixel = 553.48*0.0474138 = 26.243mm， 图纸尺寸：26.3±0.2mm
            检测：h2 = 138.86 pixel = 138.86*0.0474138 = 6.584mm，   图纸尺寸：6.6±0.2mm
            检测： h3 = 594.57 pixel = 594.57*0.0474138 = 28.191mm， 图纸尺寸： 28.18±0.2mm

客户图纸

           内表面圆直径检测：? = 1092.24pixel = 1092.24*0.0474138 = 51.787mm，    图纸尺寸：51.7±0.2mm
           最大外圆直径检测： ? = 2163.96 pixel = 2163.96*0.0474138 = 102.602mm， 图纸尺寸：103±0.2m
           零件二

                                                             试验采集图像                                                                                   试验测量参数

客户图纸

           不规则轮廓检测
           下图所示轮廓边缘由计算机图像检测后，由7463个点仿真模拟构成，可根据这些密集离散的坐标点可计算轮廓上的任意指定参数。
                          

                                                        零件轮廓试验图                                                                                                    客户图纸

                                                              试验采集图像                                                                                          试验测量参数

客户图纸

           检测：h1=1368.425 pixel = 1368.425*0.0474138 = 64.882mm，图纸尺寸：65±0.2mm
           检测：h2= 149.913 pixel = 149.913*0.0474138 = 7.108mm，图纸尺寸：7.15±0.2mm
           检测：h3=101.730 pixel = 101.730*0.0474138 = 4.823mm，图纸尺寸：4.85±0.2mm
           同轴度检测1

                                                               试验采集图像                                                                                     试验测量参数

          同轴度检测2

                                                           试验采集图像                                                                                 试验测量参数