检测手机外壳缺陷，这可轮到视觉检测大显身手！

    手机外壳表面存在划痕，磕碰和凹坑等缺陷。传统的表面缺陷检测方法是人工检测，但是人工检测受人为主观因素的干扰很大，人工检测效率低，成本高，价格昂贵。在很大程度上，产品质量的提高受到限制。而机器视觉检测正在逐步替代人工检测，检测更精准迅速。

 

    机器视觉是在计算机，电子工程和其他学科的基础上发展起来的一个新的研究方向。一个典型的机器视觉检测系统主要包括检测对象，计算机，光源和照相机。机器视觉检测系统首先需要在一定的照明模式下通过照相机获取目标的图像，然后由计算机对图像进行检测，最后显示检测结果。

 

    根据光反射率的差异，可以将手机壳体的侧表面分为高光表面和亚光表面。高光表面是平面，而亚光表面既具有平面又具有曲面。

 

    手机外壳表面有各种类型的缺陷，例如划痕，边缘碰伤，凹坑，刀痕等。瑞科智能对手机外壳表面的分析表明，由于要检测的手机外壳表面超过90％的缺陷是划痕缺陷和孔边缘磕碰缺陷，因此瑞科智能对检测高光和亚光表面上的划痕缺陷进行了深入研究。对于不同情况下的缺陷，检测将使用不同的照明方法来获取清晰的图像，从而有利于后续的缺陷检测。根据不同情况下的缺陷特征，采用不同的缺陷检测算法实现表面缺陷检测。

 

    机器视觉检测技术具有以下优点：1.实时性好；2.自动化程度高；3.非接触性；4.精度高；5.安全可靠。因此，将机器视觉用于手机外壳表面缺陷的检测将是该行业未来发展的重要方向

 

    一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。东莞市恩格贝斯智能设备科技有限公司是专业从事工业设备自动化研发、设计、制造生产及销售售后服务于一体的现代化高新技术制造企业。