在國(guó)內(nèi)，工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)量每年都在增加，因此，用戶對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量要求也越來(lái)越高了，這里說(shuō)的不僅僅是性能問(wèn)題，還包括完好的外觀，也就是說(shuō)產(chǎn)品的表面質(zhì)量，但是，在制造過(guò)程中難免會(huì)存在一些表面缺陷的情況發(fā)生，這個(gè)也是無(wú)法避免的情況。機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)作為今后重點(diǎn)的研究方向，在國(guó)內(nèi)也取得了不錯(cuò)的成果，但還是存在一些問(wèn)題和難點(diǎn)，下面國(guó)辰機(jī)器人就為大家一一講解一下。

1) 受環(huán)境、光照、生產(chǎn)工藝和噪聲等多重因素影響，檢測(cè)系統(tǒng)的信噪比一般較低，微弱信號(hào)難以檢出或不能與噪聲有效區(qū)分。如何構(gòu)建穩(wěn)定、可靠、魯棒的檢測(cè)系統(tǒng)，以適應(yīng)光照變化、噪聲以及其他外界不良環(huán)境的干擾，是要解決的問(wèn)題之一。

2) 由于檢測(cè)對(duì)象多樣、表面缺陷種類(lèi)繁多、形態(tài)多樣、復(fù)雜背景，對(duì)于眾多缺陷類(lèi)型產(chǎn)生的機(jī)理以及其外在表現(xiàn)形式之間的關(guān)系尚不明確，致使對(duì)缺陷的描述不充分，缺陷的特征提取有效性不高，缺陷目標(biāo)分割困難;同時(shí)，很難找到“標(biāo)準(zhǔn)”圖像作為參照，這給缺陷的檢測(cè)和分類(lèi)帶來(lái)困難，造成識(shí)別率尚有待提高。

3) 機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)，特別是在線檢測(cè)，其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量龐大、冗余信息多、特征空間維度高，同時(shí)考慮到真正的機(jī)器視覺(jué)面對(duì)的對(duì)象和問(wèn)題的多樣性，從海量數(shù)據(jù)中提取有限缺陷信息的算法能力不足，實(shí)時(shí)性不高。

4) 與機(jī)器視覺(jué)表面檢測(cè)密切相關(guān)的人工智能理論雖然得到了很大的發(fā)展，但如何模擬人類(lèi)大腦的信息處理功能去構(gòu)建智能機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)還需要理論上的進(jìn)一步研究，如何更好的基于生物視覺(jué)認(rèn)識(shí)、指導(dǎo)機(jī)器視覺(jué)得檢測(cè)也是研究人員的難點(diǎn)之一。

5) 從機(jī)器視覺(jué)表面檢測(cè)的準(zhǔn)確性方面來(lái)看，盡管一系列優(yōu)秀的算法不斷出現(xiàn)，但在實(shí)際應(yīng)用中準(zhǔn)確率仍然與滿足實(shí)際應(yīng)用的需求尚有一定差距，如何解決準(zhǔn)確識(shí)別與模糊特征之間、實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性之間的矛盾仍然是目前的難點(diǎn)。

以上內(nèi)容就是國(guó)辰機(jī)器人為大家介紹的，希望能為大家提供幫助，此外，不同產(chǎn)品的表面缺陷有著不同的定義和類(lèi)型，一般而言表面缺陷是產(chǎn)品表面局部物理或化學(xué)性質(zhì)不均勻的區(qū)域，如金屬表面的劃痕、斑點(diǎn)、孔洞，紙張表面的色差、壓痕，玻璃等非金屬表面的夾雜、破損、污點(diǎn)，等等。