高精度針孔檢測設(shè)備
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2022-11-11 11:33:26 精質(zhì)視覺
為了將鋼化玻璃中的缺陷突顯出來，在整個操作的過程中，光源的配置是一個非常重要的技術(shù)環(huán)節(jié)。透明材料是鋼化玻璃制作的主要材料，具有較低的反射率，所以在常用的反射照明方式中，其并不是很適用，所以，可以采取透射照明的形式。為了最大限度地提升透射光線的強(qiáng)度，可以依據(jù)光的特點(diǎn)，即光的波長越長，那么其所擁有的透射能力就越強(qiáng)，將紅光作為照明的光源。除此之外，從系統(tǒng)的可靠性與使用壽命等因素來看，在選擇發(fā)光體時可以使用紅色LED。將這一光源放置到玻璃的下方，光線便會在穿過玻璃之后通過鏡頭進(jìn)入到相機(jī)。在這種情況下，人們便能夠得到比較高的對比度，同時被檢測物體較為清晰的整體輪廓也比較容易得到。
機(jī)器視覺化檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)
圖像預(yù)處理技術(shù)
因?yàn)槭懿杉O(shè)備自身噪音與非理想成像條件等因素的影響，對鋼化玻璃圖像進(jìn)行采集之后， 難以避免地會有各種干擾與噪聲的存在。當(dāng)噪聲較為強(qiáng)烈時， 非常容易將噪聲錯誤地認(rèn)為是玻璃中的缺陷，因此，在分析與識別缺陷的過程，采取有效的降低或祛除噪聲的方法是非常關(guān)鍵的。比較常用的祛噪方式有中值濾波、平均法以及維納濾液等。在這些方式中，維納濾液會對圖像的高頻成分以及邊緣進(jìn)行保留，不過所耗費(fèi)的時間的也比較多;平均法運(yùn)行的速度比較快，不過非常容易出現(xiàn)模糊，尤其是細(xì)節(jié)與圖像邊緣處。對圖像進(jìn)行處理通常使用邊緣信息保護(hù)，能夠有效地降低圖像掃描的噪聲與多脈沖噪聲，而且使用的方式也非常簡單與迅速。
提取目標(biāo)缺陷
對目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理之后，有必要進(jìn)行二值化處理，使得其梯度特征與幾何特征等能夠有效地被提取出來。1979 年，日本的一位學(xué)者大津曾經(jīng)提出了最大類間方差法，也叫做大津法，即OTSU 法。這一方法是一種自適應(yīng)的閾值確定的方法。是將一維直方圖作為基礎(chǔ)，從而將一種自動的無參數(shù)無監(jiān)督的閾值分割方法推導(dǎo)出來。根據(jù)圖像的灰度特性，圖像就會被分成兩大部分，分別是目標(biāo)與背景。最后，再根據(jù)目標(biāo)與背景之間的類間方差對構(gòu)成圖像兩部分的差別進(jìn)行區(qū)別。簡單說來就是方差越大的話，那么方差也就越大。但是，當(dāng)錯分出現(xiàn)之后，也就是部分目標(biāo)錯分為背景或者部分背景錯分為目標(biāo)，便對對這兩部的分差造成較大的影響，使其變小。
提取缺陷特征
提取與選擇缺陷特征是非常重要的一大部分，它對學(xué)習(xí)算法的選擇以及學(xué)習(xí)的效率能夠產(chǎn)生比較大的影響，甚至還會對識別的正確率產(chǎn)生重大的影響。從某種程度上來說，它影響到的不僅僅是系統(tǒng)的有效性。特征的數(shù)量應(yīng)該適中，不能太少，但也不能太多。機(jī)器在學(xué)習(xí)與實(shí)踐的過程中，表現(xiàn)出來的特征個數(shù)如果太多，容易使特征出現(xiàn)冗余;如果太少，則會讓特征不全。所以在選取特征時，最好是將縮放、旋轉(zhuǎn)與評議不變性等特征選取出來，主要有缺陷的周長、面積、HU 的七個不變矩以及橢圓度等。利用機(jī)器視覺化提取鋼化玻璃的缺陷特征有助于對實(shí)際情況的還原和描述。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的訓(xùn)練能力和學(xué)習(xí)能力，在對鋼化玻璃缺陷的分類識別中可以更加精確地處理分類以及糾錯。通常情況下，三層的BP 網(wǎng)絡(luò)分類能力十分強(qiáng)，可以形成復(fù)雜的空間曲面。因此，三層BP 在鋼化玻璃的缺陷分類識別中的使用尤為廣泛。
