制造業是中國工業化的源頭，是實現現代化的主力軍，在中國每天都要生產大量的工業產品。隨著生活品質的提高，對產品質量的要求越來越高，除要求滿足使用性能外，還要有良好的外觀，即良好的表面質量。不同產品的表面缺陷有著不同的定義和類型，如金屬表面的劃痕、斑點、孔洞，紙張表面的色差、壓痕，玻璃等非金屬表面的夾雜、破損、污點，等等。表面缺陷不僅影響產品的美觀和舒適度，而且一般也會對其使用性能帶來不良影響，所以生產企業對產品的表面缺陷檢測非常重視，以便及時發現，從而有效控制產品質量，從而杜絕或減少缺陷品的產生等。

機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。

機器視覺是一種無任何接觸、無任何損傷的自動檢測技術，是實現設備自動化生產、智能化生產和帶有精密控制的有效方式，具有安全可靠、應范廣泛、工作換將要求低可在惡劣環境工作、可不間斷連續工作、效率高等突出特點。機器視覺檢測系統通過光源和圖像傳感器(工業相機)獲取產品的表面圖像，利用圖像處理算法提取圖像的特征信息，然后根據特征信息對表面缺陷的定位、識別、分類等判定與統計，同時將數據存儲、輸出、查詢等相應的操作。

機器視覺表面缺陷檢測系統主要組成包括：圖像接收獲取模塊、圖像預處理模塊、圖像檢測分析模塊、數據存儲管理口模塊。在光源的照明下，通過光學鏡頭將產品表面成像于相機傳感器上，光源直接影響到圖像的質量，其作用是克服環境光干擾，保證圖像的穩定性，獲得對比度盡可能高的圖像。

機器視覺表面缺陷檢測系統在圖像預處理模塊中，主要對圖像去噪、增強、復原、缺陷的檢測和目標分割。由于現場環境、工業相機成像差異、圖像傳輸損耗等產生圖像噪聲，這些噪聲降低了圖像的質量，對圖像預處理和分析帶來影響，要對圖像進行預處理降低噪聲干擾。

什么是人工智能視覺檢測

人工智能在視覺檢測方面的價值尤為明顯。基于人工智能的視覺檢測技術正在完善制造業商業運作的能力。

基于人工智能的視覺檢測依賴于人工智能的兩個主要優勢：計算機視覺和深度學習。感知環境，并根據這些感知采取行動是每個人工智能系統都具備的核心能力。通過深度學習能夠適應一系列環境，使其在眾多行業中都有所應用。具有無限的潛力，可以快速開發，滿足制造商的需求。

與人眼能夠發現缺陷一樣，一個訓練有素的人工智能視覺系統也能做到這一點，而且效率更高。基于人工智能的視覺系統由感知設備和深度學習算法這兩個集成組件組成：感知設備就像“眼睛”，而深度學習算法就像“大腦”。這個集成系統成功地模仿了人類的眼腦解讀圖像的能力，比人眼更有效，因為人工智能“大腦”存儲了更多的信息。強大的計算能力可以快速解析可用數據，可以對照片和視頻中的物體進行分類，并執行復雜的視覺感知任務：搜索圖像和字幕，檢測物體，識別和分類。

人工智能視覺檢測的優勢

1.提高效率

從前的自動化系統依賴于缺陷庫、異常列表和復雜的過濾器。為了確保信息的準確性，不斷積累信息、清理信息，以及重新執行信息，其過程所花費的時間會降低有效性，浪費勞動力。人工智能和深度學習不需要長時間的編程或冗長的算法。該系統學習速度很快，幾個星期就能訓練完成。

2.產品改進和質量控制

制造商可以使用人工智能來記錄檢驗結果并評估產品質量。在整體過程中可以成功跟蹤數據并實施改進的指標包括：工藝配方、設備差異、部件供應商、工廠位置。

此外，還可以對檢測圖像和結果進行跟蹤和記錄。這些措施防止了未來的故障，從而節省了時間和額外的生產成本。在所有的計劃和檢測中應用基于深度學習的機器視覺，可以幫助制造商及早識別和解決問題。

3.降低勞動力成本

人工智能解決方案的一致性比大多數專業的人類審查程度要高。人類檢測員必須經過培訓，大概每次只能保持15-20分鐘的高度集中。員工流動也是一個問題，人工成本每年都會增加。由于這些原因，基于人工智能的視覺檢測比手工勞動更劃算。