基于机器视觉的金属零件表面缺陷检测系统*

王 宇，吴智恒，邓志文，刘进军，童季刚，莫爵贤

(1．广东省智能制造研究所，广东 广州 510000； 2.祥鑫科技股份有限公司，广东 东莞 523841)

0 引言

在现代化生产过程中，由于技术工艺水平 、操作不当等因素所造成的金属表面面状缺陷(如裂纹、裂缝、磨损、毛刺等)、条状缺陷(如条状缝等)、体积状缺陷(如夹杂物等)等零件表面缺陷是许多重大安全事故的罪魁祸首[1]，因此 ，识别和检测金属零件表面缺陷的技术成为一种非常重要的产品质量控制手段。目前有很多中小型企业依托于人工肉眼识别和检测，当生产批量大时，会出现检测效率低、失误率高等问题。随着工业自动化的快速发展，机器视觉检测系统迅速应用于金属零件表面缺陷检测中，与传统的人工检测相比，具有效率高、准确率高、成本低廉等优势。

1 金属零件表面缺陷分类及检测技术

1.1 金属零件表面缺陷分类

由于金属零件的生产制造工艺流程较复杂，在制造过程中容易产生一些表面缺陷，如刮擦、划伤等(如图1所示)，影响了金属件的质量。

图1 金属件表面缺陷分类

1.2 表面缺陷检测方法

随着制造业产业的升级，对金属件表面质量的要求也越来越高。针对金属件表面缺陷，常见的检测方法有人工检测、涡流检测等方法。具体检测方法可以分为以下几类[2-4]：

(1) 人眼检测。灵活性高，但效率低、误差率高、成本高。

(2) 涡流检测。不需要超声波检测中用到的耦合剂，不会对测量件造成影响；但钢板孔洞断面呈闭环状态,检测会出现误差。……