【Aileen送书福利第一期】—— OpenCV4工业缺陷检测的六种方法

机器视觉

机器视觉使用各种工业相机,结合传感器跟电气信号实现替代传统人工,完成对象识别、计数、测量、缺陷检测、引导定位与抓取等任务。其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成,特别是传统的3C制造环节,产品缺陷检测依赖于人眼睛来发现与检测,不仅费时费力还面临人员成本与工作时间等因素的制约。使用机器视觉来实现产品缺陷检测,可以节约大量时间跟人员成本,实现生产过程的自动化与流水线作业。

缺陷检测

常见的工业品缺陷主要包括划痕、脏污、缺失、凹坑、裂纹等,这些依赖人工目检(眼睛检测)的缺陷都可以通过机器视觉的缺陷检测算法来实现替代。

当前工业缺陷检测算法目前主要分为两个方向,基于传统视觉的算法基于深度学习的算法。 

基于传统视觉的算法主要依靠对检测目标的特征进行量化,比如颜色,形状,长宽,角度,面积等。

好处可解释性强、对样本数量没有要求、运行速度快。

缺点依赖于固定的光照成像稍有改动就要改写程序重新部署,而且检测规则和算法跟开发者经验密切相关。

基于深度学习的缺陷检测算法刚好能弥补前者的不足之处,能够很好适应不同的光照,更好地适配同类缺陷要求

缺点对样本数量有一定要求,对硬件配置相比传统也会有一定要求

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《OpenCV应用开发:入门、进阶与工程化实践》一书第十四 章 通过案例详细介绍基于OpenCV如何实现传统方式的缺陷检测跟基于深度学习的缺陷检测。

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工业上常见缺陷检测方法

方法一:

基于简单二值图像分析实现划痕提取,效果如下:

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方法二:

复杂背景下的图像缺陷分析,基于频域增强的方法实现缺陷检测,运行截图:

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方法三:

复杂背景下的图像缺陷分析,基于空域增强实现图像缺陷分析,针对复杂背景的图像,通过空域滤波增强以后实现缺陷查找,运行截图如下:

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方法四:

基于样品模板比对实现基于空域增强实现图像缺陷分析,通过二之分析与轮廓比对实现缺陷查找,运行截图如下:

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方法五:

基于深度学习UNet模型网络,实现裂纹与划痕检测,运行截图如下:

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方法六:

基于深度学习实例分割网络模型网络,实现细微缺陷检测,运行截图如下:

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以上内容均来自最近出版的一本新书《OpenCV应用开发:入门、进阶与工程化实践》一书第十四章,分享给大家。

延伸阅读

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OpenCV4应用开发:入门、进阶与工程化实践

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