薄膜表面缺陷检测
在薄膜的实际生产过程中，由于各方面因素的影响，薄膜表面会出现诸如孔洞、蚊虫、黑点、晶点、划伤、斑点等瑕疵，严重影响了薄膜的质量， 纸张表面缺陷视觉检测，给生产商带来了不必要的损失。人眼往往不能及时准确的判断出瑕疵，视觉，尖刀视智能科技旗下薄膜在线视觉检测系统能在线对生产过程中产生的表面瑕疵进行高速、的检测，从而有效的节约了生产成本、提 高了产品质量。
一、项目目标
项目计划通过系统实现以下功能：
1、表面瑕疵：晶点、脏污、异物等;
2、表面镀膜：有无镀膜检测
二、系统介绍
2.1系统原理
2.1.1系统原理介绍
2.2.1 系统功能
1)、具屏幕即时显示检测结果及提示功能，有缺陷进行记录，数据记入数据库以供后期追溯;
2)、软件能显示缺陷图片、缺陷位置分布、缺陷数量统计以及生成相应分析报表;
3)、产品品质判据为开放式，客户可以自行修改;
4)、可以连接ERP系统。
2.2.2 图像检测结果
1.表面瑕疵凹凸缺陷检测：
2.有无镀膜检测：
如图所示，精度在0.1MM*0.1MM可以准确的检测出污点瑕疵。
2.3.2检测结果
机器视觉系统之图像处理技术解析
开发了用于显微视觉对准装配的自动聚焦系统.系统采用基于图像空 域分析的聚焦方式.首先通过对比，选择计算量的y向一阶差分算子作为系统的聚焦测度;然后通过合理选择聚焦窗口，优化了聚焦效果;最后提出一种不同于 通常爬山法的自动聚焦策略，实现该方法的核心是建立聚焦函数与离焦量之间的函数关系，本系统采用3次样条插值估算未测聚焦函数值的办法构建了这种函数关 系.应用结果表明该系统自动聚焦的准确性与实时性满足要求.
在机器视觉系统中，视觉信息的处理技术一般依赖于图像处理方法，通常它包括数据编码、图像增强、图像传输和数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。通过这些图像处理后，输出图像的质量有了相当程度的改善，这不仅改善了图像的视觉效果，而且有利于计算机对图像进行分析，处理和识别。
机器视觉的系统图像增强，图像的增强是用来调整图像的对比度，饱和度等质量指标， 无纺布表面缺陷视觉检测，突出图像中的重要细节，从而改善图像的质量和视觉效果，通常我们采用灰度直方图修改技术进行图像增强，从多方面多角度增强图像的实现效果和显示质量，反映图像质量的工具叫做灰度直方图，这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，其所表示的参数与对比度紧密相连，也是反应图片质量的重要指标。
一般情况下，在技术机表示的一幅二维素字矩阵，其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值，这个灰度值是离散化的整数。一般取0，1，等等，这些离散的数据。
有人可能想知道为什么是一串离散的数字，实际上这是由于计算机中的一个字节所表示的数值范围通常在0~255之间，另外，我们的人眼肉眼也只能分辨32个左右的灰度级，所以，用一个字节表示灰度即可，也是非常适合用来表示图像质量。
但是，从直方图仅能统计某及灰度像素出现的概率上看，用直方图反映图像质量，显示不出该像素在图像中的二维坐标。正因如此，不一样的图像就有非常大的可能性，也就是具有相同的直方图， 印刷品表面缺陷视觉检测，二通过灰度直方图形状，就能判断出该图像的清晰度和黑白对比度，这就是机器视觉系统中图片处理技术，以及反映图片质量的灰度直方图。