基于计算机视觉的微球缺陷检测及分类方法

资 源 简 介

基于计算机视觉的微球缺陷检测及分类方法

详 情 说 明

在现代工业生产中，微球材料（如精密陶瓷球、轴承滚珠等）的表面质量直接影响产品性能。传统人工检测存在效率低、主观性强等问题，而基于计算机视觉的自动化检测技术正成为行业新趋势。

核心检测流程 高精度成像：采用背光或同轴光照明方案，通过工业相机获取微球表面高清图像，需确保分辨率可识别μm级缺陷。 图像预处理：通过高斯滤波消除噪声，利用自适应阈值分割分离微球轮廓与背景，为后续分析提供干净ROI区域。 缺陷定位：结合形态学操作（如开运算）消除微小干扰，采用边缘检测算法（如Canny）锁定表面划痕、凹坑等异常区域。

分类关键技术 特征工程：提取缺陷区域的几何特征（面积、长宽比）、纹理特征（灰度共生矩阵）以及深度特征（CNN自动学习） 多模型融合：对简单缺陷采用SVM分类器，复杂纹理缺陷使用轻量级MobileNet网络，通过置信度加权提升分类鲁棒性 动态学习机制：在线收集误检样本反馈至训练集，持续优化模型以适应新材料变种

工业落地挑战 需平衡检测速度（通常要求200ms/件）与精度（＞98%召回率），可通过FPGA加速图像处理流水线。同时应对反光材质造成的伪缺陷干扰，需设计偏振光补偿方案。该技术已成功应用于3C电子、医疗器械等领域的精密质检环节。