表面缺陷检测系统是采用机器视觉检测技术来对商品的外观质量进行检测的，即通过应用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理、计算、蕞终进行实际检测、控制和应用。使用表面缺陷检测系统可以快速准确对产品表面瑕疵进行检测，将不良品筛选剔除出来，确保出厂的产品质量100%合格。
在应用表面缺陷检测系统进行产品表面检测之前，视觉检测系统，有几个步骤需要注意：
首先，要利用图像采集系统对图像表面的纹理图像进行采集分析;
其次对采集过来的图像进行一步步分割处理，使得产品表面缺陷能像能够按照其特有的区域特征进行分类;
然后在以上分类区域中进一步分析划痕的目标区域，使得范围更加的准确和菁确。
通过以上的三步处理之后，产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认，这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。
视觉检测蕞新趋势与挑战
视觉检测的深度学习一直处于主要颠覆性技术的前沿。2019年可能会是该技术趋于成熟的一年，可以进行更广泛的部署。“如果你投身于视觉检测行业，你可能已经看到了软件如何与深度学习算法叠加，视觉检测设备，以及它如何能够快速地产生结果的演示。”Shikany说，“这些系统可以运行成千上万的排列，并且在识别和其他应用程序历史与视觉检测方面达到100％的准确性。”
深度学习将对传统的图像分析方法产生深远的影响。TeledyneImaging 总裁Keith Reuben 表示，“它不仅会改变我们生产的产品，还会改变我们与客户互动的方式。”深度学习将在解决传统视觉检测无法解决的应用方面发挥重要作用。例如，在冷冻干燥的小瓶中检查驿苗，每次结果都有很大差异，这很大程度上取决于它们的干燥方式。进采用传统检查过程非常具有挑战性，因为在一个实例中可能是一个粒子看起来非常类似于裂缝，而深度学习则有助于区分这种细微差异。
目前已经有越来越多的企业在使用机器视觉检测设备，对提高生产效率，减少人工成本有很大优势。机器视觉检测设备可24小时不间断生产，视觉检测设备价格，使用频率高，为保证其使用寿命，必要的维护**工作不可缺少。那么如何维护**视觉检测设备呢?下面就一起来了解下吧。
1、设备安装使用环境应在常温室温下，芜湖视觉检测，高温、潮湿、有酸碱性的环境中使用会影响视觉检测设备的寿命和生产效率。
2、工厂需要配有**技术人员对视觉检测设备进行管理，不要让非**人士对镜头任意调动，免得影响检测精度。
3、对设备进行清理时需要注意不要使用钢丝刷等对机械表面有损的工具，不能使用酸性溶液而和袋腐蚀性的塑料工具。
4、设备需要定期清理灰尘，镜头要用无尘布定期擦拭。定期给各个部件上防锈油以免生锈。为避免机器生锈或发生触电**，严禁在机器运行过程中有水珠洒落在机器上。
在日常工作中做好机器视觉检测设备的维护**工作，就可以减少故障的发生，并有效延长设备使用寿命，降低设备成本投入。
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