中國(guó)是一(yī)個(gè)制造大國(guó)，每天都要生(shēng)産大量的工(gōng)業(yè)産品。用戶和生(shēng)産企業(yè)對産品質量的要求越來越高(gāo)，除要求滿足使用性能(néng)外，還(hái)要有良好的外觀，即良好的表面質量。但是，在制造産品的過程中，表面缺陷的産生(shēng)往往是不可避免的。不同産品的表面缺陷有著(zhe)不同的定義和類型，一(yī)般而言表面缺陷是産品表面局部物(wù)理或化學性質不均勻的區域，如金屬表面的劃痕、斑點、孔洞，紙(zhǐ)張表面的色差、壓痕，玻璃等非金屬表面的夾雜(zá)、破損、污點，等等。表面缺陷不僅影響産品的美觀和舒适度，而且一(yī)般也會(huì)對其使用性能(néng)帶來不良影響，所以生(shēng)産企業(yè)對産品的表面缺陷檢測非常重視，以便及時發現，從(cóng)而有效控制産品質量，還(hái)可以根據檢測結果分析生(shēng)産工(gōng)藝中存在的某些問題，從(cóng)而杜絕或減少缺陷品的産生(shēng)，同時防止潛在的貿易糾份，維護企業(yè)榮譽。

人工(gōng)檢測是産品表面缺陷的傳統檢測方法，該方法抽檢率低(dī)、準确性不高(gāo)、實時性差、效率低(dī)、勞動強度大、受人工(gōng)經驗和主觀因素的影響大，而基于機(jī)器(qì)視覺的檢測方法可以很大程度上(shàng)克服上(shàng)述弊端。

美國(guó)機(jī)器(qì)人工(gōng)業(yè)協會(huì)(RIA)對機(jī)器(qì)視覺下(xià)的定義為(wèi)：“機(jī)器(qì)視覺是通(tōng)過光(guāng)學的裝置和非接觸的傳感器(qì)自(zì)動地接收和處理一(yī)個(gè)真實物(wù)體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機(jī)器(qì)人運動的裝置”。

機(jī)器(qì)視覺是一(yī)種無接觸、無損傷的自(zì)動檢測技(jì)術(shù)，是實現設備自(zì)動化、智能(néng)化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光(guāng)譜響應範圍寬、可在惡劣環境下(xià)長(cháng)時間工(gōng)作和生(shēng)産效率高(gāo)等突出優點。

機(jī)器(qì)視覺檢測系統通(tōng)過适當的光(guāng)源和圖像傳感器(qì)(CCD攝像機(jī))獲取産品的表面圖像，利用相(xiàng)應的圖像處理算(suàn)法提取圖像的特征信息，然後根據特征信息進行表面缺陷的定位、識别、分級等判别和統計、存儲、查詢等操作；

視覺表面缺陷檢測系統基本組成主要包括圖像獲取模塊、圖像處理模塊、圖像分析模塊、數據管理及人機(jī)接口模塊。

圖像獲取模塊由CCD攝像機(jī)、光(guāng)學鏡頭、光(guāng)源及其夾持裝置等組成，其功能(néng)是完成産品表面圖像的采集。在光(guāng)源的照(zhào)明下(xià)，通(tōng)過光(guāng)學鏡頭将産品表面成像于相(xiàng)機(jī)傳感器(qì)上(shàng)，光(guāng)信号先轉換成電(diàn)信号，進而轉換成計算(suàn)機(jī)能(néng)處理的數字信号。目前工(gōng)業(yè)用相(xiàng)機(jī)主要基于CCD或CMOS(complementary metal oxide semiconductor)芯片的相(xiàng)機(jī)。CCD是目前機(jī)器(qì)視覺最為(wèi)常用的圖像傳感器(qì)。

光(guāng)源直接影響到(dào)圖像的質量，其作用是克服環境光(guāng)幹擾，保證圖像的穩定性，獲得對比度盡可能(néng)高(gāo)的圖像。目前常用的光(guāng)源有鹵素燈、熒光(guāng)燈和發光(guāng)二級管(LED)。LED光(guāng)源以體積小(xiǎo)、功耗低(dī)、響應速度快、發光(guāng)單色性好、可靠性高(gāo)、光(guāng)均勻穩定、易集成等優點獲得了廣泛的應用。

由光(guāng)源構成的照(zhào)明系統按其照(zhào)射方法可分為(wèi)明場照(zhào)明與暗(àn)場照(zhào)明、結構光(guāng)照(zhào)明與頻閃光(guāng)照(zhào)明。明場與暗(àn)場主要描述相(xiàng)機(jī)與光(guāng)源的位置關系，明場照(zhào)明指相(xiàng)機(jī)直接接收光(guāng)源在目标上(shàng)的反射光(guāng)，一(yī)般相(xiàng)機(jī)與光(guāng)源異側分布，這種方式便于安裝；暗(àn)場照(zhào)明指相(xiàng)機(jī)間接接收光(guāng)源在目标上(shàng)的散射光(guāng)，一(yī)般相(xiàng)機(jī)與光(guāng)源同側分布，它的優點是能(néng)獲得高(gāo)對比度的圖像。結構光(guāng)照(zhào)明是将光(guāng)栅或線光(guāng)源等投射到(dào)被測物(wù)上(shàng)，根據它們産生(shēng)的畸變，解調出被測物(wù)的3維信息。頻閃光(guāng)照(zhào)明是将高(gāo)頻率的光(guāng)脈沖照(zhào)射到(dào)物(wù)體上(shàng)，攝像機(jī)拍攝要求與光(guāng)源同步。

圖像處理模塊主要涉及圖像去噪、圖像增強與複原、缺陷的檢測和目标分割。

由于現場環境、CCD圖像光(guāng)電(diàn)轉換、傳輸電(diàn)路(lù)及電(diàn)子元件(jiàn)都會(huì)使圖像産生(shēng)噪聲，這些噪聲降低(dī)了圖像的質量從(cóng)而對圖像的處理和分析帶來不良影響，所以要對圖像進行預處理以去噪。圖像增強目是針對給定圖像的應用場合，有目的地強調圖像的整體或局部特性，将原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物(wù)體特征之間的差别，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質量、豐富信息量，加強圖像判讀(dú)和識别效果的圖像處理方法。圖像複原是通(tōng)過計算(suàn)機(jī)處理，對質量下(xià)降的圖像加以重建或複原的處理過程。圖像複原很多(duō)時候采用與圖像增強同樣的方法，但圖像增強的結果還(hái)需要下(xià)一(yī)階段來驗證；而圖像複原試圖利用退化過程的先驗知識，來恢複已被退化圖像的本來面目，如加性噪聲的消除、運動模糊的複原等。圖像分割的目的是把圖像中目标區域分割出來，以便進行下(xià)一(yī)步的處理。

圖像分析模塊主要涉及特征提取、特征選擇和圖像識别。

特征提取的作用是從(cóng)圖像像素中提取可以描述目标特性的表達量，把不同目标間的差異映射到(dào)低(dī)維的特征空間，從(cóng)而有利于壓縮數據量、提高(gāo)識别率。表面缺陷檢測通(tōng)常提取的特征有紋理特征、幾何形狀特征、顔色特征、變換系數特征等，用這些多(duō)信息融合的特征向量來區可靠地區分不同類型的缺陷；這些特征之間一(yī)般存在冗餘信息，即并不能(néng)保證特征集是最優的，好的特征集應具備簡約性和魯棒性，為(wèi)此，還(hái)需要進一(yī)步從(cóng)特征集中選擇更有利于分類的特征，即特征的選擇。圖像識别主要根據提取的特征集來訓練分類器(qì)，使其對表面缺陷類型進行正确的分類識别。

數據管理及人機(jī)接口模塊可在顯示器(qì)上(shàng)立即顯示缺陷類型、位置、形狀、大小(xiǎo)，對圖像進行存儲、查詢、統計等。

機(jī)器(qì)視覺表面缺陷檢測主要包括2維檢測和3維檢測，前者是當前的主要表面缺陷檢測方式.

機(jī)器(qì)視覺在工(gōng)業(yè)檢測、包裝印刷、食品工(gōng)業(yè)、航空航天、生(shēng)物(wù)醫(yī)學工(gōng)程、軍事(shì)科技(jì)、智能(néng)交通(tōng)、文字識别等領域得到(dào)了廣泛的應用。工(gōng)業(yè)檢測領域是機(jī)器(qì)視覺應用中比重最大的領域，主要用于産品質量檢測、産品分類、産品包裝等，如：零件(jiàn)裝配完整性檢測，裝配尺寸精度檢測，位置/角度測量，零件(jiàn)識别，PCB闆檢測，印刷品檢測，瓶蓋檢測，玻璃、煙(yān)草(cǎo)、棉花檢測，以及指紋、汽車牌照(zhào)、人臉、條碼等識别。表面質量檢測系統是工(gōng)業(yè)檢測的極其重要的組成部分，機(jī)器(qì)視覺表面缺陷檢測在許多(duō)行業(yè)開(kāi)始應用，涉及鋼闆、玻璃、印刷、電(diàn)子、紡織品、零件(jiàn)、水(shuǐ)果、木(mù)材、瓷磚、鋼軌等多(duō)種關系國(guó)計民(mín)生(shēng)的行業(yè)和産品.