中国是制造业大国，每天生产许多工业产品。用户和制造商对产品质量的要求越来越高。它不仅必须满足性能要求，而且还必须具有良好的外观或表面质量。然而，在制造过程中外观缺陷通常是不可避免的。尽管产品的定义和类型各不相同，但外观缺陷通常表示产品外观没有物理或化学性质，例如刮擦，污渍，金属外观上的孔，纸张外观上的不同颜色或凹痕以及玻璃。这是一个统一的部分。非金属外观夹杂物，破裂，污垢等。外观缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且通常还会影响其性能。因此，制造商非常重视及时检测产品外观的缺陷以有效地控制产品质量。结果分析了制造过程中的一些问题，以防止或减少次品的产生，同时防止潜在的贸易纠纷并维护公司的声誉。
手动检测是检测产品外观缺陷的传统检测方法。该方法采样率低，准确性低，实时性差，效率低，劳动强度大，并且受手工经验和主观因素的影响很大。然而，基于机器视觉的检测方法大大克服了上述缺点。
机器视觉是一种非接触，无损的自动检测技术。这是实现设备自动化，智能和精确控制的有效方法。安全可靠，光谱响应范围广，在恶劣环境下可长时间运行，生产效率高。强调好处。机械视场检测系统通过适当的光源和图像传感器（CCD摄像头）获取产品的外观图像，使用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，并根据图像的特征提取图像的特征信息。有关功能信息。执行缺陷定位，识别，分类识别和统计 ，存储，查询和其他操作。
视觉外观缺陷检测系统的基本配置主要包括图像采集模块，图像处理模块，图像分析模块，数据管理和人机界面模块。
图像采集模块由CCD摄像机，光学镜头，光源及其固定装置组成。它的功能是完成产品外观图像的收集。在光源的照射下，产品的外观通过光学透镜在相机传感器上成像，然后将光信号首先转换为电信号，然后转换为计算机可处理的数字信号。如今，工业相机主要基于CCD或CMOS（互补金属氧化物半导体）芯片。 CCD是当前机器视觉中最常用的图像传感器。
光源直接影响图像的质量，其功能是克服环境光的干扰，确保图像的稳定性，并获得最佳的对比度图像。常用的光源是卤素灯，荧光灯和发光二极管（LED）。 LED光源体积小，功耗低，响应速度快，单色发射高，可靠性高，光均匀稳定且易于集成，因此被广泛使用。
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