原标题：机器视觉关于外表划痕、裂纹检测
在工业出产中总是常常遇到裂缝、划痕和变色等产品的外表缺点问题，而这些问题不论关于人工检测仍是机器视觉检测都极富应战。其难度在于该类缺点形状不规矩、深浅比照度低，并且往往会被产品外表的天然纹路或图画所搅扰。因而，外表缺点检测关于正确打光、相机分辩率、被检测部件与工业相机的相对方位、杂乱的机器视觉算法等要求十分高。
机器视觉划痕检测的根本剖析进程分为两步：首要，确认检测产品外表是否有划痕，其次，在确认被剖析图画上存在划痕之后，对划痕进行提取。
外表划痕一般可分为三大类：
第一类划痕，从外观上较易辨认，一起灰度改变跟周围区域比照也比较显着。能够挑选较小的阈值精缺点部分直接符号。
第一类划痕缺点图画
第二类划痕，部分灰度值改变并不显着，整幅图画灰度比较均匀，划痕面积也比较小，只要几个像素点，灰度也只比周围图画稍低，很难分辩。能够对原图画进行均值滤波，得到较滑润的图画，并与原图画相减，当其差的绝对值大于阈值时就将其置为方针，并对一切的方针进行符号，核算其面积，将面积过小的方针去掉，剩余的就符号为划痕。
第二类划痕缺点图画
第三类划痕，各部分灰度差异较大，形状一般呈长条形，如果在一幅图画上采纳固定阈值切割，则符号的缺点部分会小于实践部分。因为这类图画的划痕细长，单纯依托灰度检测会将缺点延伸部分漏掉。关于这类图画，依据其特色挑选双阈值和缺点形状特征相结合的办法。
第三类划痕缺点图画
因为在工业检测中图画的多样性，关于每一种图画，都要经过剖析归纳考虑各种手法来进行处理到达作用。一般来说，划痕部分的灰度值和周围正常部分比较要暗，也便是划痕部分灰度值偏小；并且，大多都是在润滑外表，所以整幅图的灰度改变全体来说十分均匀，缺少纹路特征。因而，划痕的检测一般运用根据计算的灰度特征或许阈值切割的办法将划痕部分标出。
根据机器视觉的外表缺点检丈量体系，可安装在具有规矩形状的金属产品出产流水线上，对出产线上的每个产品的外表缺点及外形尺度等进行在线检测，特别关于有金属光泽的产品的外表质量检测作用愈加杰出。当检测到有缺点的工件时，体系可依据实践需求宣布相应的操控信号，即可直接将废品除掉，也可操控打标机构在缺点品上喷涂标志。
图牛视像是一家专心工业制作的机器视觉技能服务型公司。经过工业相机和先进的图画处理技能，代替人眼，为出产型企业和自动化集成商供给安装定位、缺点检测、特征辨认、字符读取、尺度丈量、扫码追溯等机器视觉全体解决方案和布置施行。
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