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機器視覺是一種無接觸、無損傷的自動檢測技術，是實現設備自動化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光譜響應范圍寬、可在惡劣環境下長時間工作和生產效率高等突出優點。機器視覺檢測系統通過適當的光源和圖像傳感器獲取產品的表面圖像，利用相應的圖像處理算法提取圖像的特征信息，然后根據特征信息進行表面缺陷的定位、識別、分級等判別和統計、存儲、查詢等操作

　　機器視覺表面缺陷檢測系統基本組成主要包括圖像獲取模塊、圖像處理模塊、圖像分析模塊、數據管理及人機接口模塊。

　　機器視覺表面缺陷檢測主要包括2維檢測和3維檢測，前者是當前的主要表面缺陷檢測方式。

　　機器視覺在工業檢測、包裝印刷、食品工業、航空航天、生物醫學工程、軍事科技、智能交通、文字識別等領域得到了廣泛的應用。工業檢測領域是機器視覺應用中比重z大的領域，主要用于產品質量檢測、產品分類、產品包裝等，如：零件裝配完整性檢測，裝配尺寸精度檢測，位置/角度測量，零件識別，PCB板檢測，印刷品檢測，瓶蓋檢測，玻璃、煙草、棉花檢測，以及指紋、汽車牌照、人臉、條碼等識別。表面質量檢測系統是工業檢測的其重要的組成部分，機器視覺表面缺陷檢測在許多行業開始應用，涉及鋼板、玻璃、印刷、電子、紡織品、零件、水果、木材、瓷磚、鋼軌等多種關系國計民生的行業和產品。

　　機器視覺表面缺陷檢測發展趨勢

　　隨著計算機技術、信息技術、電子技術、傳感器技術和仿生技術等的發展，機器視覺檢測方法也必將得到迅速的發展。技術和市場需求等因素決定了機器視覺表面缺陷檢測的發展趨勢為：

　　1、 研究更具魯棒性的圖像處理和分析算法，提高圖像處理的有效性和和執行效率，降低算法的復雜度，提高識別的準確性。在在線檢測系統中，要特別注重實時性，視覺本身具有內在的并行性，為此，還在要理論、算法和技術等多方面研究視覺并行計算，提高視覺計算的速度。同時，進一步研究算法性能的評價方法，以對算法的效率和性能作了科學、準確的刻化和評價。

　　2、 采用統一而開放的標準，構建標準化、一體化和通用化的解決方案，標準化與個性化的進一步統一，研發可靠性高、維護性好、便于不斷完善和升級換代、網絡化、自動化和智能化更高的機器視覺系統是今后的發展趨勢。

　　3、MARR理論對計算機視覺發揮了巨大作用，其核心是將視覺理解為3D重建的過程。但是，從3D場景到2D圖像是一個多對一的映射，在映射的過程中損失了深度信息灰度是對場景的惟一的測量值，諸如光照、材料特性、朝向和距離等信息都無法反映成像中由于噪聲及環境等因素的干擾，都會使圖像產生失真。為此，需要研究視覺檢測新理論和新方法，如發展主動視覺、增強視覺系統的智能學習能力等。

　　4、從生物視覺得到啟發，吸收來自心理學、生理學等其他學科中生物視覺的z新研究成果，基于生物視覺機制為視覺檢測提供研究新思路，模仿生物視覺多尺度、層次性的視覺特點，結合視覺任務，引入先驗高級知識的指導，同時將機器視覺、機器聽覺、機器嗅覺、機器觸覺等多信息相互融合，突破單一視覺信息的局限性，也將成為機器視覺檢測的發展方向之一。

　　5、 研究完整3維場景重建方法。現有3維場景重建理論和算法基本都局限于對目標可視部分的重構，如果用Marr視覺計算理論來說，還主要停留在2.5維表達上，這種表達僅提供了物體可見輪廓以內的3維信息。如何恢復物體完整表面的信息，即包括物體表面不可見部分，是一個復雜但也亟待解決的問題。

　　機器視覺表面檢測比較復雜，涉及眾多學科和理論，機器視覺是對人類視覺的模擬，但是目前對人的視覺機制尚不清楚，盡管每一個正常人都是視覺專家，但難以用計算機表達自己的視覺過程，因此構建機器視覺檢測系統還要進一步通過研究生物視覺機理來完善，使檢測進一步向自動化和智能化方向發展。

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