划痕、斑点和凹痕影响表面缺陷检测

机器视觉是优化和监控工业生产过程的重要工具。自动化成像系统能够让制造商快速检验产品，并获得和存储生产过程中的信息。它广泛用于各种应用，从条形码读取，到产品检验，再到产品测试与测量。这一切都表明，机器视觉系统在生产环节中检测缺陷和错误方面扮演着重要的角色。

最近Tech Briefs Media Group的编辑主持了一场时长为60分钟的技术网络研讨会，由三位在机器视觉领域的顶级专家进行演示，其中包括Radiant Vision Systems的销售与营销副总裁Hubert Kostal博士。在研讨会上，Kostal就基于光度测量的视觉系统（Radiant的Adcanced Vision系列）在智能手机和笔记本电脑等设备表面缺陷检测中的使用进行了讨论。

很多种缺陷不仅会损害设备的外观，还会影响客户对设备质量的看法：

由于材料或组装的原因，在机电产品上可能会发现一些类型的表面和“结实度与外观”缺陷 

当今消费类电子设备的消费者们都期待开箱看到完美无瑕的产品。有划痕、凹凸不平和带有其他缺陷的产品会造成代价高昂的退货，还可能有损品牌声誉和要求获得保修索赔。更糟糕的是，这些缺陷更会对你的品牌声誉及未来业务发展造成一定程度的影响。而旨在防止和检测表面缺陷的质量控制操作通常依赖人工检测员。人类视觉感知比机器视觉更为敏锐、精确；人工检测员可以用他们敏锐的感知，并立即对产品质量做出判断，以发现细微、不规则的缺陷或表面缺陷。

使用基于光度测量的成像技术，能在组装时检测到笔记本电脑背部的表面划痕.

然而，生产速度越快，产品越复杂，或者产品缺陷越模糊，人工检测员就越难做到在保持相同质量标准的同时，满足生产效率的需求。自动（机器）检测系统能够提供更快的工作速度和更高的可重复性，但传统机器视觉系统中可用的视敏度根本无法与人类感知相匹配。

相比之下，成像光度计专门设计用于测量和检测发光部件上光度和亮度均匀性方面的细微变化。经过多种机器视觉应用的测试，证明Radiant的ProMetric®成像光度计可以与人类眼睛的识别能力和精准度相匹配。

这些基于光度测量的检测系统将自动化的速度和一致性与人类视觉的灵敏度相结合，超出了传统机器视觉相机的能力。Radiant的Advanced Vision解决方案专为光测量和检测高分辨率空间图像中的细微对比度变化而设计，采用先进的成像技术，非常适合检测产品表面上的异常特征，并能根据其位置、范围和严重程度对这些缺陷进行分级。

可通过测量凹痕的长度和宽度来确定该设备通过或未通过.

基于光度测量的检测系统可以检测到随机缺陷，即：在部件未知部位出现的未知缺陷。通过拍摄设备的广域图像，这些系统可以进行统一检查，以检测极细的划痕、细微的凹痕，甚至是设备表面上的指纹或碎片。

根据表面对比度的不均匀性在平板电脑背部检测到凹痕.

Radiant的Advanced Vision系统能为自动化化妆品检测带来很大的便利，包括客观分析和可量化的结果，以及捕获误差追踪所需的数据，用以改进生产操作。该系统还能提供广泛的机器视觉检测工具，结合使用Radiant软件，可用于进行生产级监控和通过/未通过测试定序。

观看“了解用于工业检测的机器视觉”网络研讨会，学习更多有关以光度测量为基础的Advanced Vision在化妆品表面缺陷检测中的应用。网络研讨会的演讲者谈到以下各种机器视觉的主题：

• 如何利用自动识别（如条形码和符号）以确保机器视觉检测数据的可追溯性
• 如何在最终组装步骤中使用高级视觉进行表面缺陷检测，以检测出细微的划痕、斑点、凹痕和微粒。
• 如何选择出能够为高质量图像检测提供动力的光学元件

Kostal博士关于Radiant表面缺陷检测的演示从17:40开始，会议问答环节以及对该主题的进一步探讨则从50:40开始。