机器视觉检测：基于小波变换的玻璃表面缺陷识别

"这篇论文提出了一种利用小波变换进行玻璃表面缺陷检测的方法，特别针对如划痕、气泡、裂缝和腐蚀等常见缺陷。通过均匀照明获取的玻璃图像经过小波变换处理后进行去噪，再应用Shannon阈值算法，能够有效地识别并检测出玻璃表面的缺陷。" 在当前的工业化进程中，随着消费人口的增长，制造系统正以前所未有的速度发展以满足不断攀升的消费需求。然而，产量的急剧增加超出了现有控制系统的发展速度。在制造业中，产品质量与数量同样重要，因此，质量控制系统的运行必须加快，并尽可能地实现自动化。正是基于这一思路，该研究提出了其方法。 玻璃作为广泛应用的材料，其表面缺陷检测对人类来说是一项极具挑战性的任务。而论文提出的解决方案旨在提供一种快速、准确且稳定的方式来进行这一工作。研究的核心在于使用小波变换技术。小波变换是一种多分辨率分析方法，它能够对图像进行多尺度分析，有效地捕捉到不同尺度的细节信息，对于检测像划痕和气泡这样细微的缺陷非常有效。 首先，玻璃表面的图像在均匀光照条件下获取，以确保图像的清晰度和一致性。接着，这些图像被送入小波变换过程中，以分解成不同频率成分的子图像，这有助于分离出噪声和有用的特征信息。在小波变换后的图像上，进行去噪处理是至关重要的一步，它能够减少背景噪声，提高缺陷特征的可见性。 最后，应用Shannon阈值方法来处理去噪后的图像。Shannon熵是一种衡量信息不确定性的度量，用于确定图像的最优阈值，将图像二值化，使得缺陷区域与其他部分明显区分。通过这种方式，可以成功地识别出玻璃表面的划痕、气泡等缺陷。 该研究通过结合小波变换的分析能力和Shannon阈值算法的图像处理技术，提供了一种自动化的玻璃表面缺陷检测方案，这对于提高制造过程中的质量控制效率具有重大意义。这种方法不仅减少了人工检查的复杂性和错误率，还提升了检测的精度和速度，适应了现代制造业对高效质量监控的需求。