大盘点！机器视觉缺陷检测面临哪些挑战？

近年来，科技日新月异，机器视觉缺陷检测技术被广泛用于纺织、汽车零件、半导体、光伏组件等产品的产线中，大大提高了制造业的生产效率和产品质量。

由于产品质量日益精进，企业对于机器视觉缺陷检测技术的要求也越来越高。由于不同企业对产品稳定性和精度要求不同，它们对于机器视觉缺陷检测技术的需求也各异。

市场前景虽然开阔，但同时，机器视觉缺陷检测也面临着许多挑战。那么机器视觉缺陷检测技术究竟面临哪些挑战呢？今天，小编就带大家了解一下！

挑战1：数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高

在实际应用中，机器视觉表面缺陷检测，尤其是在线检测，往往面临数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高等问题，这些问题导致机器视觉设备从海量数据中提取有限缺陷信息的算法能力不足，实时性不高。

挑战2：环境、光照、生产工艺和噪声等多重因素影响

由于机器视觉检测系统的信噪比一般较低，因此常出现微弱信号难以检出或不能与噪声有效区分的情况。如何构建稳定、可靠、鲁棒的检测系统，以适应光照变化、噪声以及其他外界不良环境的干扰，是需要解决的问题之一。

挑战3：缺陷类型多样、形态复杂

在机器视觉缺陷检测过程中，检测对象多样、表面缺陷种类繁多、形态多样、复杂背景，许多情况下，缺陷类型产生的机理以及其外在表现形式之间的关系不明确，会导致检测设备对缺陷的描述不充分，缺陷的特征提取有效性不高，缺陷目标分割困难。

同时，在检测过程中，很难找到“标准”图像作为参照，这给缺陷的检测和分类带来困难，造成识别率尚有待提高。

挑战4：缺乏足够的缺陷样本

在实际图像采集过程中，真实的缺陷数据较少，且表面缺陷种类繁多，形式多样，缺陷特征的提取效率较低。另外，模型对新产生的缺陷类型不能进行正确识别，不足以利用深度学习的方法进行训练。如何获取足够的缺陷样本，保证在实际应用中的准确率是未来的研究方向之一。

挑战5：特征提取的复杂性与不确定性

传统机器视觉的缺陷检测方法依赖于特征模板的选择及提取，特征提取的好坏对整体检测系统的检测精度及性能有着决定性作用。传统机器视觉的检测方法需要人工提取特征信息，不具有自动提取全部有用特征信息的能力。如何参考模板精度，降低特征提取的复杂性与不确定性仍是值得进一步研究的问题。