外观检验（异物颗粒，缺陷，缺陷）
外观检查(异物、缺陷、缺陷)
外观检查检查零件或产品表面的异物、缺陷和缺陷。外观检查通常包括:
- 检查食品包装上的异物
- 检查布料上的污渍
- 检查金属/树脂零件的缺陷
- 检查在树脂/橡胶成型过程中产生的缺陷，如切屑或毛刺
- 检查未点亮led的缺陷
外观检查过去依赖于视觉检查。由于工厂自动化(FA)的增加，图像处理系统的使用也越来越多。本页面介绍了图像处理技术在改善异物、缺陷和缺陷检测中的应用，介绍了外观检测的基本原理和最新动态。
外观检查的基本原理，用于检测图像中的异物、缺陷和缺陷
引入图像处理的优点
外观检查是为了发现异物、污迹、瑕疵和剥落，防止有缺陷的工件流出。不幸的是，目视检查有局限性。100%检验耗费大量人工，成本高。由于工人之间的个体差异和人为错误，也存在精度差异的问题。
因为很难发现微小的瑕疵或污点，所以必须用显微镜放大图像以确保质量。如果目标的数量有限，可以使用显微镜进行离线检查。然而，如果目标数量在数千或数万个，检查就需要大量的劳动，导致生产效率大幅降低。在这些条件下，图像处理是实现质量和生产效率不可缺少的。
能够区分微小的异物、缺陷和缺陷
外观检查过去依赖于人眼。机器视觉和图像处理技术现在已经发展到可以检测微小的外来粒子、缺陷和缺陷的地步。KEYENCE提供一系列机器视觉产品，范围从标准的31万像素模型到高分辨率的2100万像素模型。我们可以建议符合客户特定需求的性价比高的图像处理系统。
有时，考虑引进图像处理系统的顾客会问:“通过检查可以发现的异物或黑点的最小尺寸是多少?”近似尺寸可用下式计算。
最小可检测尺寸= B / A × C
- A:图像采集设备在Y方向上的像素数
- B:视场(Y方向)[mm]
- C:图像采集设备能检测目标的最小像素数[像素]
像素的数量根据所使用的相机而变化。例如，0.31百万像素摄像头具有480个垂直像素，而21百万像素相机具有4092个垂直像素。在计算公式中，该值是指[A：图像拾取器件的图像拾取装置的像素数]。
项目B，视场（Y方向），可以通过改变镜头来改变为10 mm，100 mm或任何其他值。项目C，可以检测目标的图像拾取设备上的最小像素数应在正常情况下设置为3个像素，或在特定困难条件下的5个像素。
在上述条件下，设A = 480像素，B = 50 mm, C = 3像素，计算为:最小可检测尺寸= 50/480 x 3 = 0.312 mm这意味着在检查中可以发现细小的杂质颗粒或缺陷，小至0.312 mm。
如果使用21百万像素相机，则计算为：最小可检测尺寸= 50/4092 x 3 = 0.037 mm你可以发现细小到0.037毫米的外来颗粒或瑕疵，肉眼很难发现。
当需要更高的检测精度时，您需要通过使用高分辨率相机(如2100万像素类型)，或通过减少观察角度，使最小可检测尺寸变小。
在线100%检查是可能的
目视检查需要离线进行外观检查，具体视检查项目而定。然而，图像处理能够对外来颗粒、缺陷和缺陷进行精确的在线检测。
目标速度与图像处理速度的关系
间歇喂
这些计算公式给检查每分钟的最大数量和机器视觉系统处理速度要求使用间歇喂养的一个例子,检查目标的美联储间歇性和线停止特定时期每个目标在镜头前到达。
每分钟的最大检查数=在几秒钟内为机器视觉系统的60秒/处理时间
例如:当机器视觉系统的处理速度为20毫秒时
60秒/ 0.02秒= 3000次/分(50次/秒)
一般的外观检查可以在20到100毫秒内完成。如果你知道想要的检测速度，你可以用这个公式得到所需的加工速度:
机器视觉系统所需的处理速度(ms) = 1秒/期望每秒检查次数x 1000次
例如:希望检测次数为50次/秒
1 / 50 x 1000 = 20毫秒
您可以使用上面的公式来选择能够满足您需求的机器视觉。请注意，这是针对间歇性喂食的情况。对于连续送料，即在不停止生产线的情况下不断地送料，你需要考虑快门速度。
连续喂养
对于连续送餐，您需要确保线速度足够的快门速度。否则，捕获的图像将被模糊，并且无法准确检查是不可能的。通常，设置速度使得移动的距离是最小可检测目标尺寸的大约五分之一。
例如:期望的最小可检测尺寸是1毫米，线速度是1米/秒
参考快门速度= 1 (mm) /5 / 1000 (mm/s) = 1/5000秒
基本外观检查:图像增强滤镜
在外观检查中，你需要识别和区分微小的缺陷和破损。图像增强滤波器在产生稳定的检测结果方面起着重要的作用。
阴影校正
很难使用二进制处理，在存在检查部分描述，以发现外来颗粒或缺陷。阴影校正消除了目标表面的光泽或阴影，只允许准确提取污渍或缺陷。
双向平滑滤波器
这个滤镜去除了背景中的发际线或其他图案和噪声。平滑效果可以分别在X和Y方向设置。这种过滤器只允许提取外来颗粒。
Blob过滤器
这个过滤器适用于blob分析在图像增强的存在检查部分描述。它只允许提取特定的因素，同时去除光泽，阴影，背景和表面不平。
对比转换
这个过滤器为每个区域创建具有最佳对比度的图像，以增强边缘或减少背景噪声。扩大色差范围，使色斑或其他缺陷的检测更容易。
实际应用
图像处理在各种外观检测中得到了有效的应用。这里我们将看到一些实际应用的例子。
检查活塞上是否有碎屑残留
残留在汽车发动机活塞上的碎屑很难从视觉上识别出来，在检查时经常被忽视。图像处理系统能够准确识别和区分微小的碎屑。
检查片状电容器的各种缺陷
对片状电容器的各种缺陷，如污渍、瑕疵、芯片的外观检查，可以通过引入图像处理来同时完成。可达到100%可靠的检验，积累检验数据有助于工艺改进。
检查托盘上的外来粒子
由于食品安全吸引了不断的关注，因此介绍了图像处理系统的兴起。先前通过样品检查检查托盘上的外来颗粒。图像处理允许100％无需额外的时间或努力检查。检查还可以检查并识别微小污渍，这有助于质量稳定。
