基于机器视觉的电子产品外观表面缺陷检测方法研究

目前电子产品外观表面缺陷人工检测工作量大,效率低而且漏检率高,迫切需求产品缺陷的自动化检测;实际检测中,塑料制品表面在光照条件下会出现反光,严重影响后续处理;缺陷微小且与制品颜色对比不明显,采用直接阈值无法分割;针对这一现状将机器视觉技术与虚拟仪器相结合,根据产品缺陷特征,选择合适的光照方案抑制反光,利用锐化滤波获取了缺陷部位特征清晰的图像,并对边缘模糊缺陷有效分割;识别结果表明,图像处理算法稳定,对绝大部分缺陷具有良好的检测效果。