机器视觉玻璃划痕检测

传统的玻璃质量检测主要采用人工检测方法；人工检验不仅工作量大，而且容易受检验人员主观因素的影响，容易漏检玻璃表面缺陷，特别是变形小、扭曲小的夹杂缺陷的检验，大大降低了玻璃的表面质量，从而无法保证检验的效率和准确性。

目前，玻璃缺陷监测系统主要是基于激光检测原理和摩尔干涉原理。激光探测易受外界干扰，影响探测精度。由于光栅中的莫尔干涉条纹相对较细，为了保证莫尔干涉条纹在计算机分析和处理中具有较高的对比度，需要较高的光暗对比度，利用复杂的计算机图像处理技术对干涉图进行处理需要大量的时间和精力，但在实际实验中并不实用。

在迅速发展的以图像处理技术为基础的工业相机机器视觉系统恰恰解决这一问题。机器视觉系统主要利用计算机来模拟人的视觉功能，从目标物体的图像中提取信息，进行处理和理解，最后用于实际的检测、测量和控制，达到预期的效果。基于机器视觉技术的玻璃表面缺陷检测系统，完成对玻璃缺陷的提取、识别，最终对缺陷进行识别。

玻璃材料表面存在缺陷检测技术系统包括图像数据采集部分、图像处理部分、输入输出部分、智能控制以及机械执行部分组成。该系统提供照明可以采用背光是照明，即在玻璃的背面防止光源，光线经过待检测的玻璃，投射进入工业相机。光线垂直入射玻璃后，当玻璃没有任何杂质时，出射的方向不会发生变化改变，CCD工业相机的靶面探测到的光是均匀的；当玻璃中含有杂质时，出射的光线会发生一些改变，CCD工业相机的靶面探测到的光也要随之产生改变。一般玻璃中含有缺陷研究主要内容分为以下两种：一是光吸收型，例如砂砾等。光透射玻璃时，该缺陷位置的光会变弱，CCD工业相机的靶面上探测到光要比我们周围的要弱。

该方法是将待检玻璃置于上述照明系统前，图像采集模块接收智能控制系统给出的触发信号，CCD工业摄像机采集玻璃表面缺陷的图像，通过图像采集卡将图像数据采集到计算机存储器中，利用开发的图像处理软件实现玻璃表面缺陷的检测，根据上述情况，输出设备输出测试结果。