隨各個行業的發展需求提升，越來越多的行業對鋁型材料的需求也在增漲，為技術研發帶來良性發展。而依靠人眼進行鋁材表麵瑕疵檢測的方式已無法快速響應高速生產的實時監控、在線預警、缺陷分析、成品分級等需求，采用機器視覺輔助或代替人工已是大勢所趨。那麽機器視覺是如何進行鋁材表麵缺陷檢測的呢?91香蕉国产成人网站香蕉成人APP下载小編帶你一探究竟。

1. 圖像預處理

經編碼器同步傳遞後的 CCD 信號，先通過加速卡進行信號預處理，進一步增強信號，進而連續組成圖像。預處理包括：利用傅利葉分析，對信號降噪， 將圖像進行亮度、對比度的調整，邊緣銳化和平滑濾波。亮度與對比度調整，增強了圖像特征值，易於識別。邊緣銳化將使圖像邊界由模糊變得清晰，易於缺陷尺寸、形貌的界定。平滑濾 波采用中值濾波方法，可以很好地抑製幹擾脈衝和點狀噪聲，同時又能較好的保持邊緣信息。

2. 圖像灰度分析

理論上，當鋁板帶表麵無缺陷時，圖像灰度呈現連續等值分布。實際采集中，圖像灰度是 在一定範圍內進行波動。當灰度值超出範圍，圖像將被判定為缺陷。當然，評價一個信號的灰 度是否是缺陷還不是那麽簡單，還要根據一係列特征值，如亮度、對比度、發生頻率等綜合考慮後，才能做出最終判定。

3. 缺陷的識別

灰度分析完成，信號將被交給自動識別係統。自動識別係統配備了根據鋁板表麵常見缺陷而設定的每一個已定義缺陷種類的預期特征值範圍。在檢測期間，識別係統比較信號特征與已定義缺陷種類的匹配程度，一經確認，即觸發顯示。

4. 缺陷的處理

發現缺陷可進行同步打標處理，可對整卷鋁板的表麵質量進行等級判別，獲取整卷鋁板表麵質量的完整數據。