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面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。那么機器視覺是如何進行鋁材表面缺陷檢測的呢?國辰機器人小編帶你一探究竟。

1. 圖像預處理

經編碼器同步傳遞后的 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，易于識別。邊緣銳化將使圖像邊界由模糊變得清晰，易于缺陷尺寸、形貌的界定。平滑濾 波采用中值濾波方法，可以很好地抑制干擾脈沖和點狀噪聲，同時又能較好的保持邊緣信息。

2. 圖像灰度分析

理論上，當鋁板帶表面無缺陷時，圖像灰度呈現連續等值分布。實際采集中，圖像灰度是 在一定范圍內進行波動。當灰度值超出范圍，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么簡單，還要根據一系列特征值，如亮度、對比度、發生頻率等綜合考慮后，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系統。自動識別系統配備了根據鋁板表面常見缺陷而設定的每一個已定義缺陷種類的預期特征值范圍。在檢測期間，識別系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，可對整卷鋁板的表面質量進行等級判別，獲取整卷鋁板表面質量的完整數據。