智能制造业表面缺陷检测：自动光学检测技术综述

"本文主要探讨了自动光学(视觉)检测(AOI)技术在智能制造业表面缺陷在线自动检测中的应用，涵盖了AOI技术的基本原理、光学成像方法、系统集成关键技术、图像处理与缺陷分类方法等内容。文章深入分析了视觉照明、大视场高速成像、分布式高速图像处理、精密传输和定位以及网络化控制等AOI系统集成的关键技术，并对表面缺陷检测的图像处理策略、缺陷几何特征定义和识别分类算法进行了详细阐述，特别是针对周期纹理、复杂和随机纹理表面缺陷的深度学习检测、识别和分类方法。该文还提到了相关的科研项目支持，并给出了相应的关键词和分类号。" 本文是关于自动光学检测(AOI)技术在表面缺陷检测领域的研究综述，首先，AOI技术的基础是利用光学原理进行物体的非接触式检查，它在智能制造业中对于提升产品质量和生产效率具有重要意义。AOI系统的关键在于光学成像，包括选择合适的光源、镜头和相机，以获取高质量的图像。文中特别强调了视觉照明技术，其对于获取清晰图像至关重要，而大视场高速成像则能够快速捕获大面积工件的缺陷。 系统集成部分，文章涵盖了分布式高速图像处理技术，这种技术可以并行处理大量图像数据，提高检测速度。精密传输和定位技术确保了工件在检测过程中的准确位置，而网络化控制则实现了远程监控和数据分析。 在图像处理和缺陷分类方面，文章详细阐述了如何从图像中提取缺陷的几何特征，并通过定义这些特征来进行识别和分类。对于周期纹理表面的缺陷，提出了去除纹理背景的方法，以便更好地突出缺陷。而对于复杂和随机纹理表面，文章引入了深度学习技术，利用神经网络模型来检测、识别和分类缺陷，这种方法在应对非结构化和变化多端的缺陷时表现出强大的适应性。 AOI技术结合了光学、图像处理、机器学习等多种技术手段，为表面缺陷检测提供了高效、精确的解决方案，尤其在复杂纹理和高速生产的场景下，深度学习的应用为缺陷检测带来了新的突破。这一领域的研究将继续深化，以应对日益复杂的制造环境和不断提高的品质要求。